数组对象 flat()用途： 用于拉平嵌套数组对象 const numbers = [1, 2, [3, 4, [5, 6]]]; // 拉平一层数组 numbers.flat(); // 输出 [1, 2, 3, 4, [5, 6]] // 拉平两层数组 numbers.flat(2); // 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6] // 拉平两层数组 numbers.flat().flat(); // 输出 [1
#------Login User Information.------##TC Login UserIDUserID=000001TCUser=000001#TC Login PasswordPassword=1#TC Login GroupGroup=dba#TC Login RoleRole=DBA#TC Login AddressTCServerURL=tccs://TcEnv1#TCServerURL=iiop:localhost:1572/TcServer1#TCServerURL=http:
效果图 当每一层与另一层接触时，它们就会从黄色变成红色 设计 我们在这里需要做的是创建一个循环，它将检查每个其他当前有视频内容的活动层，看看它们是否足够接近触发接触条件。在这种情况下，当它接近另一个图层时，我们只需要改变图层的颜色。我们将通过为填充效果的颜色参数创建
一、实验要求 1、企业内网划分多个vlan，减少广播域大小，提高网络稳定性。 2、用户的网关配置在核心交换机 3、所有用户均自动获取IP地址 4、出口配置NAT 5、在企业出口将内网服务器的80端口映射出去，允许外网访问 6、企业财务服务器不允许vlan30的用户访问，并禁止192.168.10.200访问外
一、三级模式——两层映射 三级模式：（视图）外模式（用户模式）——（表级）概念模式（模式）——（文件级）内模式（存储模式） 两层映射：外模式-概念模式映射；概念模式-内模式映射。 二、数据库设计过程
#!/bin/bash ## 年月定义 ym_arr=("201907" "201908" "201909" "201910" "201911" "201912" "202001" "202002" "202003" "202004" "202005" "202006"
搭建多层神经网络 一、目的 我们要使用非线性激活函数搭建一个两层神经网络和具有多个隐藏层的神经网络 二、训练集与测试集 百度网盘，提取码：1234 三、编程 这是本次编程需要用的的所有模块和工具类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py from dnn
数据库系统把数据抽象成三个层次： 1.局部层次（用户层次）：所有数据的一个映射，只是一小部分数据，可以理解为使用者可接触到的数据 2.概念层次（逻辑层次）：全部的数据，从全局角度上理解的 3.密度层次（物理层次）：所谓物理就是包括存储路径、存储方式、存储介质。 数据的结构（也叫作模式）：就是数据呈
// project100.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include "pch.h" #include <iostream> #include <time.h > #include <stdio.h> #include <vector> using namespace std; class Grand //爷爷类 { public: int m_grand
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
发现了一篇介绍神经网络很好的文章 emmm虽然已经学习机器学习有一段时间了，但是对于一些基础概念依然不能有完全的把握，今天偶然看到了一篇讲神经网络很好的文章，这里就推荐一下吧:https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 这里面有一些对我来说比较有意义的内容，我摘录
现象：两层模态框，在上层模态框隐藏后，底层模态框无法滚动 原因：模态框在打开的时候，会隐藏掉父标签的滚动条，关闭的时候会恢复回去，把滚动条加到父标签，所以，有两层模态框的时候，上层关闭时，一般会把滚动条加回body，导致底层模态框无法滚动 解决办法：在顶层模态框隐藏时，继续隐藏body的滚动条
一、影响训练结果的三大因素： 优化函数如Adam、SGD等； 初始化权重W随机初始化、服从正态分布的初始化等； 学习率一般1e-6/1e-4等。 二、有PyTorch手动到自动实现神经网络的构建 1、PyTorch: Tensors 手动创建前向神经网络，计算损失，以及反向传播 N, D_in, H, D_out = 64, 1000
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种
