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深度学习什么问题

深度学习什么问题? 自从深度学习开始蓬勃发展以来,我们尝试在任何地方使用神经网络。在许多重要领域,它非常有效并可以得到最先进的结果,例如在计算机视觉,自然语言处理,语音分析和信号处理等领域。...理论基础 :我们通用逼近理论。但是不够深入。 在现代机器学习框架中,似乎很难解决这些问题。但是我们可以用某种方式来解决! 数学建模什么用?...我希望看到下面这样的东西: 链接:https://pan.baidu.com/s/10Pj5_5d1saesbvT8JKfkMg 提取码:88rc 它适用于对于微分方程或其他模型而言过于复杂的图像,允许生成和操纵对象,可解释性...可以看到,第5个特征负责改变心跳的形式,第8个特征代表心脏状况(蓝色表示梗塞症状,而红色心电图与它相反),第10个特征改变脉搏等。 解构心电图节拍 关于金融数据,一切都不是那么清楚(不足为奇)。

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JavaScript中的类什么问题

作者:Fernando Doglio 译者:前端小智 来源:meidum 点赞再看,微信搜索【大迁世界】,B站关注【前端小智】这个没有大厂背景,但有着一股向上积极心态人。...并不是说 JS 的类问题,但是如果你使用该语言已有一段时间,特别是使用过ES5,那么你可能就知道了从原型继承到当前类模型的演变。 原型链会有什么问题? 以我的拙见,这个问题的答案是:没有。...你会问,这有什么问题吗?这就是他们真正做的,在我们已经拥有的原型继承之上添加了一些构成,并决定将其称为类,这反过来又让开发人员认为他们正在处理一种面向对象的语言,而实际上它们并不是。...现在我们了JS的rest参数,这使我们可以拥有一个任意数字,但是,这也意味着我们必须在方法中添加额外的代码来处理这种动态性。...受保护的属性和方法 我们已经了公开的可见性,而且我们很快就得到了方法和属性的私有可见性(通过#前缀)。

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函数 | 这个函数不简单!

今天我们继续讲述关于Python的 函数 ? Python函数 ? 函数是组织好的,可重复使用的 用来实现单一,或相关联功能的代码段 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。...Python提供了许多内建函数,比如print() 但可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数 ?...函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。 函数内容以冒号起始,并且缩进。 return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。...定义一个函数:给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。...这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从 Python 命令提示符执行。

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JavaScript中的类什么问题呢?

并不是说 JS 的类问题,但是如果你使用该语言已有一段时间,特别是使用过ES5,那么你可能就知道了从原型继承到当前类模型的演变。 原型链会有什么问题? 以我的拙见,这个问题的答案是:没有。...你会问,这有什么问题吗?这就是他们真正做的,在我们已经拥有的原型继承之上添加了一些构成,并决定将其称为类,这反过来又让开发人员认为他们正在处理一种面向对象的语言,而实际上它们并不是。...看这个问题的一个好方法就是看看TypeScript在做什么。该语言背后的团队通过创建一些可以翻译成JS的东西,无疑将 JS 推向了极限。这反过来也限制了它们的能力。...现在我们了JS的rest参数,这使我们可以拥有一个任意数字,但是,这也意味着我们必须在方法中添加额外的代码来处理这种动态性。...受保护的属性和方法 我们已经了公开的可见性,而且我们很快就得到了方法和属性的私有可见性(通过#前缀)。

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这个开源项目槽点?

之前有小伙伴说感觉 RuoYi 这个脚手架在网上有很多人吐槽,不知道有没有必要去了解下这个脚手架,今天想和小伙伴们讨论下这个话题,也顺便说说我的看法。...当时,我对这个 RuoYi-Vue 这个脚手架也是停留在听说的阶段,里边的源码也没具体研究过,所以也不好回复他的评论。但是一点是可以确认的,就是这个评价过于极端。...❝当然我这里说的槽点有的是真的槽点,就是大多数人都认为问题的地方,有的槽点可能只是某一个人或者某一个群体认为问题的地方,这种严格来说不能算槽点,但是,在网络上谁还不是个巨人呢,所以我们在网上看到的某一个项目的评价时...这个脚手架,他用 0 表示 true 1 表示 false,这个让我非常别扭,但是这个涉及到的地方太多了,改起来太麻烦了,我选择了躺平。 还有其他一些问题。。。...纵使这个项目槽点,那是我自己发现的槽点,而不是人云亦云,而项目中必然也有优点,而这优点就是我们要学习的地方。 总之,当我完全理解了这个脚手架之后,我想怎么玩就怎么玩,我想怎么改就怎么改!

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什么作用?解决什么问题

每个层都由多个神经元组成,每个神经元通过对输入值进行加权求和,并经过激活函数后生成输出。在训练过程中,MLP 通过反向传播算法来更新神经元之间的权重和偏置,以最小化预测输出与真实输出之间的误差。...多层感知机解决了什么问题? 多层感知机(MLP)主要解决分类和回归的问题。主要的应用场景如下: 模式识别:MLP 可以用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。...多层感知机与卷积神经什么区别?...特征 MLP CNN 结构 由多个全连接层组成 由卷积层、池化层和全连接层组成 参数共享 每个神经元自己的参数,参数数量较大 使用卷积核对输入进行卷积操作,通过参数共享来减少参数数量 特征提取能力 对图像等高维数据的特征提取能力相对有限

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回答几个粉丝的提问,如果你什么问题来留言

每天公众号后台很多消息,大多数是自动回复,我基本上不看,主要是太费时间了,如果有什么问题随便找篇文章留言,我看到都会及时回复: 实在有需要加我微信,不过写好申请理由,否则不通过,我也很少发朋友圈,...最近一条还是6月20号的: 今天主要回答下几个粉丝提的问题,你什么问题也可以在文章末尾留言。...cloudmusicsetup2.9.5.199424.exe 或者 https://d1.music.126.net/dmusic/cloudmusicsetup2.9.9.199909.exe ,然后勾选新版本时提醒我...什么用 ,一般命令行工具都有-h参数告诉如何用,常用的命令行比如curl,awk可以用https://github.com/chubin/cheat.sh或者 github.com/cheat/cheat...如果文章对你帮助还请 点赞/在看/分享 三连支持下, 感谢各位!

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面试官问你“什么问题问我吗?”,你该如何回答?

我还记得当时我去参加面试的时候,几乎每一场面试,特别是HR面和高管面的时候,面试官总是会在结尾问我:“问了你这么多问题了,你什么问题问我吗?”。这个时候很多人内心就会陷入短暂的纠结中:我该问吗?...问什么问题?问这个问题会不会让面试官对我的影响不好啊? 这个问题对最终面试结果的影响到底大不大?...除非你和另外一个人在能力上相同,但是只能在你们两个人中选一个,那么这个问题才对你能不能拿到offer至关重要。准备总比没准备好,给面试官留一个好的影响总归是没错的。...哪些有价值的问题值得问? 针对这个问题。笔主专门找了几个专门做HR工作的小哥哥小姐姐们询问并且查阅了挺多前辈们的回答,然后结合自己的实际经历,我概括了下面几个比较适合问的问题。...(类似第一个问题,都是问面试官个人对于公司的看法,) 我觉得我这次表现的不是太好,你什么建议或者评价给我吗?(这个是我常问的。

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面试官问你“什么问题问我吗?”,你该如何回答?

我还记得当时我去参加面试的时候,几乎每一场面试,特别是HR面和高管面的时候,面试官总是会在结尾问我:“问了你这么多问题了,你什么问题问我吗?”。这个时候很多人内心就会陷入短暂的纠结中:我该问吗?...问什么问题?问这个问题会不会让面试官对我的影响不好啊? ? 这个问题对最终面试结果的影响到底大不大?...除非你和另外一个人在能力上相同,但是只能在你们两个人中选一个,那么这个问题才对你能不能拿到offer至关重要。准备总比没准备好,给面试官留一个好的影响总归是没错的。...哪些有价值的问题值得问? 针对这个问题。笔主专门找了几个专门做HR工作的小哥哥小姐姐们询问并且查阅了挺多前辈们的回答,然后结合自己的实际经历,我概括了下面几个比较适合问的问题。...(类似第一个问题,都是问面试官个人对于公司的看法,) 我觉得我这次表现的不是太好,你什么建议或者评价给我吗?(这个是我常问的。

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