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立足体验微创新数字证书,自主品牌教育院校市场受青睐

日前,浙江某学院网络空间安全专业在开展教学工作时,将数字证书自主品牌JoySSL融入课堂,近百名学生通过亲自动手申请、验签、部署JoySSL数字证书,真实体验https加密传输重要性。这是继内蒙古科技大学、泰山科技学院、天津开放大学、洛阳市委党校等国内众多不同类型院校网站部署JoySSL数字证书后,该品牌立足技术创新,服务本土市场的全新尝试。据悉,不仅在教育院校领域,JoySSL在政务、医疗、科研、企事业单位等亦有诸多积累,目前已部署该品牌SSL证书等项目有河北省应急管理厅、天津市消防救援总队、连云港市市场监督管理局、南昌市档案馆、漯河市第三人民医院等上百家单位。

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用R语言写个贝叶斯模型 预测我的妻子是否怀孕

在2015年的二月21日,我的妻子已经33天没有来月经了,她怀孕了,这真是天大的好消息! 通常月经的周期是大约一个月,如果你们夫妇打算怀孕,那么月经没来或许是一个好消息。但是33天,这还无法确定这是一个消失的月经周期,或许只是来晚了,那么它是否真的是一个好消息? 为了能获得结论我建立了一个简单的贝叶斯模型,基于这个模型,可以根据你当前距离上一次经期的天数、你历史经期的起点数据来计算在当前经期周期中你怀孕的可能性。在此篇文章中我将阐述我所使用的数据、先验思想、模型假设以及如何使用重点抽样法获取数据并用R语言

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RepMet: Representative-based metric learning for classification on

距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类,无论是在训练数据丰富的标准体系中,还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中。在本文中,我们提出了一种新的DML方法,在一个端到端训练过程中,同时学习主干网络参数、嵌入空间以及该空间中每个训练类别的多模态分布。对于基于各种标准细粒度数据集的基于DML的目标分类,我们的方法优于最先进的方法。此外,我们将提出的DML架构作为分类头合并到一个标准的目标检测模型中,证明了我们的方法在处理few-shot目标检测问题上的有效性。与强基线相比,当只有少数训练示例可用时,我们在ImageNet-LOC数据集上获得了最佳结果。我们还为该领域提供了一个新的基于ImageNet数据集的场景benchmark,用于few-shot检测任务。

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