Java泛型学习理解
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一、什么是泛型? Java泛型设计原则:只要在编译时期没有出现警告,那么运行时期就不会出现ClassCastException异常. 泛型:把类型明确的工作推迟到创建对象或调用方法的时候才去明确的特殊的类型 ...
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一、什么是泛型? Java泛型设计原则:只要在编译时期没有出现警告,那么运行时期就不会出现ClassCastException异常. 泛型:把类型明确的工作推迟到创建对象或调用方法的时候才去明确的特殊的类型 ...
深度学习:是一类通过多层非线性变换对高维复杂性数据建模算法的集合。 一、深度学习的原理 深度学习中最重要的一个概念叫做人工神经网络,它作为一种模仿生物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法...
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MODBUS协议学习理解
标签: 机器学习的理解
1、机器学习,我对它的理解就是,通过少量的编程,能够赋予计算机自我解决问题的能力,本质是一种预测。2、机器学习的概念和技术发展了好些年了,这两年和深度学习一起成为技术中的佼佼者。但是机器学习不是万能的,...
当讨论到Web标准时,一些事情... 刚开始的时候理解结构和表现的不同之处可能很困难,特别是如果你不习惯于思考文档的语义结构时。 然而,理解这点是很重要的,因为,当结构和表现分离后,用 CSS 文档来控制表现就是很容
标签: 机器学习
在这里,主要理解一下监督学习和无监督学习。 一、监督学习 监督学习就是一种统计方法,是在有标签的数据里发现潜在的规律的一种训练方式。 定义 监督学习就是一种统计方法,是在有标签的数据里发现潜在的规律的一种...
从深度学习的观点看,底层的先验知识如下:能解释数据变化(在与之相关联的不同任务中观察到)的因素中,某些因素是跨两个或更多任务共享的。多任务学习是通过合并几个任务中的样例(可以视为对参数施加的软约束)来...
我们可以看到,一旦输入句子(原句),编码器就会学习其特征并将特征发送给解码器,而解码器又会生成输出句(目标句)。[7] 吴茂贵, 王红星. 深入浅出Embedding:原理解析与应用实战[M]. 机械工业出版社, 2021.[3] ...
BERT本应在语义理解上具有绝对优势,但其训练语料均为英语单语,受限于此,早期的BERT只在英语文本理解上有优势。随着全球化进程的加速,跨语言的预训练语言模型也具有非常重要的应用场景。为了探究BERT在跨语言场景...
Machine learning机器学习是Artificial inteligence的核心,分为四类: ...举例子理解:高考试题是在考试前就有标准答案的,在学习和做题的过程中,可以对照答案,分析问题找出方法。在高考题没有给出答案的时...
将在本节深入探索机器学习的根本原理,包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
维度 空间中的维度 零维:点 一维:线 二维:面 三维:体 ...参考下来,最基本的维度可以定义为:一个属性(方向)。...可以是连续的,也可以是离散的,在指定属性(方向)上单一变化的,都称得上维度。...
Cesium入门理解与学习路线 1.Cesium入门 CesiumJS是一个开放源代码JavaScript库,用于创建具有最佳性能,精度,视觉质量和易用性的世界一流的3D地球和地图。从航空航天到智慧城市再到无人机,各行各业的开发人员都...
理解机器学习中的学术名词: 监督学习(supervised learning) 半监督学习(semi-supervised learning) 主动学习(active learning) 无监督学习(unsupervised learning) 直推式学习(transductive learning) .
深度学习中,embedding如何理解? 参考:https://www.zhihu.com/question/38002635/answer/1382442522 1)这个概念在深度学习领域最原初的切入点是所谓的Manifold Hypothesis(流形假设)。流形假设是指“自然的原始...
从根本上理解 机器学习中真实值、观测值、预测值的区别 简单来讲,误差是观察值与真实值之间的差;残差是观察值与模型估计值之间的差,因此误差和样本数据的构造有关,残差和预测模型有关,一般我们只关心残差。 ...
类别不平衡学习技术并不仅仅停留在理论上,在很多现实世界的应用领域中,都会用到此类技术。其应用领域包括但不限于以下几方面。 网络入侵检测 目前,随着互联网产业的快速发展,人类的日常生活和网络的联系也变得日...
UniLM和XLNet都尝试在一定程度上融合BERT的双向编码思想,以及GPT的单向编码思想,同时兼具自编码的语义理解能力和自回归的文本生成能力。由脸书公司提出的BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)...
batch字面上是批量的意思,在深度学习中指的是计算一次cost需要的输入数据个数。 在batch可以认为上述cost计算公式中的m。 如果数据集比较小,可以将全体数据看做一个batch,即把数据集中每个样本都计算loss然后取其...
深度学习中对深度的理解还是很值得去思考的,是规模的深度,还是特征的深度?事实上,通过实验可以发现卷积层的参数由卷积核的个数和卷积核的尺寸来控制,这两个参数直接决定整层的参数的个数,如果两个卷积层这两个...
本文是对深度学习在机器阅读理解领域最近进展的综述文章。
学习金字塔是美国缅因州的国家训练实验室研究成果,它用数字形式形象显示了:采用不同的学习方式,学习者在两周以后还能记住内容(平均学习保持率)的多少。 根据知识留存率以及学习形式,将学习分为了主动学习...