单体多字存储器：把普通存储器一行一个存储单元扩展成多个存储单元 多体并行存储器：各模块同量同速，独立电路控制 高位交叉编址：按模块纵向编 低位交叉编址：跨模块横向编 流水线-更快
flex布局 1、什么是flex布局 Flex是Flexible Box的缩写，意为”弹性布局”，用来为盒状模型提供最大的灵活性。 任何一个容器都可以指定为Flex布局。 .box{ display: flex; }(使用flex布局) 2、基本概念 采用Flex布局的元素，称为Flex容器（flex container），简称”容器”。它的所有子元素自
一个稍微需要进行一些转化的问题。 首先我们作图后可以发现，交叉即为point_1.x<point_2.x&&point_1.y>point_2.y. 那么不构成交叉即要求不满足此条件即可；我们对一个point结构体按照x进行排序而后从左往右做一个最长上升子序列问题即可.
flex 布局 Flex是Flexible Box的缩写，意为”弹性布局”，用来为盒状模型提供最大的灵活性。 一、基本概念 采用Flex布局的元素，称为Flex容器（flex container），简称”容器”。它的所有子元素自动成为容器成员，称为Flex项目（flex item），简称”项目”。 容器默认存在两根轴：水平的主轴（main axis）和
参考：https://zhidao.baidu.com/question/16479620.html 百度百科 交叉线一般用来直接连两台电脑的，也就是网卡--网卡直通线一般用来连接网络设备（比如路由器，交换机，HUB，ADSL等）与电脑，或者是网络设备与网络设备（除非特殊说明，一般都支持）之间相联。直通线的水晶头做法是：两端水晶
CMake 交叉编译 交叉编译就是说在平台 A （宿主机）上编译出可以在平台 B （目标机） 上运行的程序，比如在 x86 上编译 ARM 程序 要交叉编译首先要去下载目标平台的工具链，比如要编译 ARM 程序就应该去下载 Linaro 提供的工具链 交叉编译时，我们的 CMake 文件也需要做一些改动 指定目标机的操
一、遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 源于达尔文的进化论，将问题的一个解当作种群中的一个个体。 gene:基因 chromosome: 染色体 population:种群 crossover:交叉 mutation:变异 selection:选择 通过多轮的“选择，交叉和变异”，选择适应度最好的个体作为问题的最优解。 选择
conan NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义 Conan 是 C 和 C++ 语言的依赖项和包管理器。它是免费和开源的，适用于所有平台（Windows、Linux、OSX、FreeBSD、Solaris 等），可用于开发所有目标，包括嵌入式、移动（iOS、Android）和裸机。它还与 CMake、Visual Studio (MSBuild)
在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。 尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。当我们有多个概率分布并且我们想比较它们
new Intersection Observer 目前有一个新的 API 叫 IntersectionObserver （交叉观察器） 可以自动"观察"元素是否可见，可见的本质是，目标元素与视口产生一个交叉区，所以这个 API 叫做"交叉观察器"。Chrome 51+ 已经支持。 而传统的实现方法是，监听到scroll事件后，得到它对应于视口左上
长期以来，自己在做特征的时候，为啥要做交叉特征，已经为什么交叉特征能够起到作用比较迷糊，偶然在kaggle上看见一个例子，完美的解答了这个问题。 数据如下： 数据ID 类别ID X GroupX（交叉特征） Label A 1 1 0.75 1 B 1 0 0.75 1 C 1 1 0.75 1 D 1 1 0.75 1 E 2 0 0.33 0 F
交叉损失熵函数的表达式为： 假设一个三分类问题，该问题的标签为： PersonDogCat012 将一张狗的图片输入神经网络，得到输出[0.1,0.6,0.3] 则有： 我们编程来验证一下： import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss x = torch.tensor([0.1,0.6,0.3]) y = torch.tensor([1]) x =
1. 前言 在深度学习领域，交叉熵（Cross Entropy）常被用作分类问题的损失函数。 为知其所以然，本文将详细讲解交叉熵，熵（Entropy），KL散度（Kullback-Leibler Divergence） 的基本概念，并分析常用交叉熵作为分类问题损失函数的原因。 2. 交叉熵（Cross Entropy） 设向量
参考：Golang交叉编译各个平台的二进制文件 - Go语言中文网 - Golang中文社区 (studygolang.com)、也谈Go的可移植性 | Tony Bai 今天准备将一个在Mac上开发的Golang项目部署到云服务器上进行部署上线，于是通过go build将项目编译成mac下的Unix可执行二进制文件上传到了CentOS
冗余特征 之前讲了，同一个叶子节点的用户他们具有相同的属性，即用户的绝大部分特征都是相同，举个例子看一下这样就有什么样的问题，这个问题是我对交叉特征思考的来源。 我们先将一个用户的所有数据拿出来，然后最个性化推荐，因为是同一个用户，所以用户特征都是相同的，我们假设用户特征
机器学习日记（7） 机器学习系统的开发与性能改进 假如你在开发一个机器学习系统，或者想试着改进一个机器学习系统的性能，你应如何决定接下来应该选择哪条道路？为了解决这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归，也就是最小 化代价函数
1、前面的碎碎念:) 前置知识1 首先说明一点(敲黑板)，机器学习所谓的外积指的是Outer Product，Outer Product线性代数中的外积( WikiPedia: Outer Product )，中文称为张量积 ，计算如下： 前置知识2 百度搜索向量外积一般指的都是解析解和中的Exterior Product( WikiPedia: Exterior
1环境和条件： 1.1开发机： CentOS Linux release 8.3.2011 Linux localhost.localdomain 4.18.0-240.22.1.el8_3.x86_64 #1 SMP Thu Apr 8 19:01:30 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 1.2目标机： Linux Switch 3.14.57_v1.0 #2 SMP Mon May 17 18:29:08 CST 2021 aarch64_
Git的交叉编译 gitea的服务启动是不依赖于Git的。但在初始化时会检测Git程序是否存在，同时也是创建、克隆仓库所必需。 默认安装系统提供的Git库也是可行，但依赖很多，感觉很不实在。 因此直接从官方下载源代码过来，交叉编译一个定制版本出来。 1.环境 Host环境：Ubuntu 18.04.5 (PC) 编
选中参考文献所在区域（先写几个文献），对参考文献设置编号（开始选项卡->编号->定义新编号格式[1]）对正文进行标注，对引用点加上交叉引用（引用选项卡->交叉引用->插入）对交叉引用的标注设置上标 把鼠标移到引用的位置按住ctrl，就可以跳转到参考文献 假如中间漏了引用点或者中间要插新的
Golang 支持在一个平台下生成多个平台运行包，编译之后直接可执行，使用起来非常方便。 1.Mac Mac下编译Linux, Windows平台的64位可执行程序： CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build main.go CGO_ENABLED=0 GOOS=windows GOARCH=amd64 go build main.go 2.Linux Linux下编译
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#外连接：用于查询主表中有 从表中没有的记录 /* 1、外连接的查询结果为主表中的所有记录 如果从表中有和它匹配的，则显示匹配值 如果没有和它匹配的，则显示null 也就是：外连接查询结果=内连接结果+主表中有而从表中没有的记录 2、左外连接：left outer join 左边的
//////////////////////////////////////////////// cross compile for qt(aarch64-linux). download qt source code https://download.qt.io/archive/qt/ qt-everywhere-opensource-src-5.9.5.tar.xz is source code qt-opensource-linux-x64-5.9.5.run is for linux. us
