css中加入 /deep/ .el-scrollbar__view{display:inline-block !important;} /deep/ .el-scrollbar__wrap{overflow-x: hidden !important;} //html el-scrollbar.left el-tree( :data="treeData" node-key="id" ref="treeRef"
层次遍历，广度优先，用队列实现 // 102.二叉树的层序遍历 class Solution { public List<List<Integer>> resList = new ArrayList<List<Integer>>(); public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) { //checkFun01(root,0);
推荐系统（五）wide&deep 推荐系统系列博客： 推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）Factorization Machines（FM）推荐系统（四）Field-aware Factorization Machines（FFM） 这篇博客主要介绍谷歌于2016年发表在RecSys上的一篇文章，俗话说：谷歌家出品，必属精品。这篇
慕课：《深度学习应用开发-TensorFlow实践》 章节：第十一讲 Deep Dream：理解深度神经网络结构及应用 TensorFlow版本为2.3 目录Deep Dream技术原理简述噪音图像起点单层网络单通道导入库函数定义图像相关函数图像标准化图像可视化保存图像文件产生噪声图像加载预训练模型选择卷积层
https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805362341822464 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5+10; vector<int>ve[N]; int n,cnt,deep=1e9; double p,r; void dfs(int u,int fa,int step) { if(ve[u].si
vue - sass样式穿透实现 // 引入的是第三种生效了，第一种不生效，第二种报错 // 第一种 >>> .my-el-form-item{ & >>> .el-form-item__content{ line-height:12px; } } //第二种 /deep/ .my-el-form-item{ /deep/ .el-form-item__content{
文章目录 Deep Crossing：Web-Scale Modeling without Manually Crafted Combinatorial Features一、摘要二、介绍三、相关工作四、搜索广告五、特征表示5.1 独立特征5.2 组合特征 六、模型架构6.1 Embedding层6.2 Stacking层6.3 Residual层6.4 Score层 References Deep Cr
1、 >>> 外层容器 >>> 组件 { } // stylus && less 2、/deep/ 外层容器 /deep/ 组件 { } // less 3、::v-deep 外层容器 ::v-deep 组件 { } // scss
今天查阅资料，随手翻阅，发现近两年内也阅读了一些技术文章，良莠都有，也算是兼容并包了。做了简短整理，罗列如下。为自己加油，为自己喝彩。 调度优化类Real-world_Ride-hailing_Vehicle_Repositioning_using_Deep_Reinforcement_Learning.2021.pdfScalable_Deep_Reinforcement_Learning_f
基础布局 <el-table-column show-overflow-tooltip align="right" header-align="center" prop="MILEAGE" :label="'里程\n(公里)'"></el-table-column> 添加以下样式即可 /deep/ .el-table thead { white-space: pre-line
题目链接： http://poj.org/problem?id=1330 这个问题做法比较多，记录下自己的写法。 1，首先将数据存储在邻接表里，先将数据按照并查集存储，然后将叶子节点的深度全部神深搜出来，存储到深度数组中。 2，然后就是具体做法： 先判断两个数是否在一棵树的同一层上，若不是先调整到同一层上
Python 代码阅读合集介绍：为什么不推荐Python初学者直接看项目源码 本篇阅读的代码实现了将一个嵌套列表的所有嵌套层次完全展开，形成一个简单的列表的功能。 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python。 deep_flatten from collections.abc import Iterable def deep_flatt
从这里，书上就引出了什么是泛化能力，什么是记忆能力，由此来引出Wide & Deeo 模型，这个模型就是结合同时两个能力都有，然后后面再改进一下，把Wide改一下变成Cross & Deep模型。使得模型不仅能够快速处理并记忆大量的历史行为特征，并且具有强大的表达能力 1. 泛化能力 和 记
https://zhuanlan.zhihu.com/p/391187949 分布式机器学习也称为分布式学习 ，是指利用多个计算节点（也称为工作者，Worker）进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。如图所示，一个由三个工作者（即计算节点）和一个参数服务器
watch监视属性，也可以监视计算属性。 深度监视，默认watch是不能监视多层级的属性改变，需要添加deep为true 计算属性和监视属性的区别 style的改变，通过绑定class属性进行动态的切换属性 style样式的写法种类 v-if 可以和temoplate联合使用 条件指令总结
1、问题： //html代码 <el-input class="textarea-input" v-model="searchKey" type="textarea" :rows="5" :maxlength="500" show-word-limit placeholder="请输入" style="width:280px;"
二叉树的带权路径长度（WPL）是二叉树中所有叶结点的带权路径长度之和。给定一棵二叉树T，采用二叉链表存储，结点结构如下： leftweightright 其中叶结点的weight域保存该结点的非负权值 。设root为指向T的根结点的指针，请设计求T的WPL的算法。要求：
第6章-1 输入列表，求列表元素和(eval输入应用) ls = eval(input()) sum = 0 for t in ls: sum = sum + t print(sum) 第6章-2 一帮一 num = eval(input()) count = 1 students = [] match = [] cnt = 0 while count <= num: stu = input().split(" ") students.append
全文翻译（一）：TVM: An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning 摘要 人们越来越需要将机器学习应用到各种各样的硬件设备中。现在的框架依赖于特定于供应商的算子库，针对窄带的服务器级GPU进行优化。将工作负荷部署到新平台，如移动电话，嵌入式设备和加速算子（如FPGA
深度学习在推荐系统、CTR预估领域已经有了广泛应用，如wide&deep、deepFM模型等，今天介绍一下由阿里算法团队提出的深度兴趣网络DIN和DIEN两种模型
01 Regression (Piecewise Linear Curves) 一、Model Bias 那么如何解决这个问题？ 1.Sigmoid（Sigmoid只是一种方法） 二、 define loss function 1.MSEloss 2.Cross-entropy 三、Optimization
翻译：Deep Learning论文翻译（Nature Deep Review） - 零楚L - 博客园 解读：Nature:Deep Learning 深度学习综述_因为懂得的博客-CSDN博客_深度学习综述
原因是因为node-sass的版本过高； 方法一： 卸载重新安装低版本的内容 1.npm uninstall sass-loader 2.npm install sass-loader@5.0.0 （安装仍然报错，则可能是sass-loader需要依赖node-sass,因此安装yarn install node-sass） 方法二： 使用::v-deep来代替/deep/ 例如： .home_warp .home_
1.前言 1.2.关键组件 我们可以学习的数据（data）。如何转换数据的模型（model）。一个目标函数（objective function），用来量化模型的有效性。调整模型参数以优化目标函数的算法 2.预备知识 2.1.数据操作 2.1.1.入门 张量：n维数组； 无论使用哪个深度学习框架，它的张量类都与Numpy的ndarr
深度导向滤波器 这是一篇传统方法和深度学习方法结合的算法，他在引导滤波器（关于这块可查阅我之前的文章）上融入了可学习的参数，从而赋予了更强大的拟合能力，从而可以应用在多个图像处理任务上 关于 Deep Guide Filter （后文简称 DFG）其实有很多博客文章都有，我阅读论文和相关博文后
