adminvue的应用状态管理提供了mapState、mapGetters、mapMutations、mapActions四个辅助函数，所谓的辅助函数分别对State、Getters、Mutations、Actions在完成状态的使用进行简化
我们这里所说的head区域，是指页页html代码的<head>和<head>之间的内容。在jb51.net的文章中，主要介绍了大量的css知识，而对html页面的知识介绍并不是很多。
unknown类型比较谦虚,就和他本身的意思一样,他从不祸害到其他的变量,但是any类型就是那种恶霸,属于什么都不管,谁也不敢管的类型,这篇文章主要给大家介绍了关于TypeScript中unknown与any区别的相关资料,需要的朋友可以参
概要 任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一。它们是 分割对象 应用一个函数 结合的结果 在许多情况下，我们将数据分成多个集合，并在每个子集上应用一些函数。在应用函数中，可以执行以
联邦学习做为一种特殊的分布式机器学习，仍然面临着分布式机器学习中存在的问题，那就是设计分布式的优化算法。 不过相比传统的分布式机器学习，它需要关注系统异质性(system heterogeneity)
本文主要基于PRML一书的第三章，介绍了回归的线性模型，详细讨论的内容有：基函数、偏置-方差分解、贝叶斯线性回归、贝叶斯模型比较和证据近似，最后简要讨论了固定基函数的局限性，并给出了全文的参考资料。
现在多任务学习根据数据的收集方式可以粗略地被分为两种，一个是集中化的计算方法，即假定数据被事先收集到一个中心节点上然后再运行模型， 大多数基于神经网络的多任务学习应用，比如CV和NLP，主要都用的这种
完成时间：2022 年 2 月 24 日 最后修改： 为什么要写这篇博客（此部分可以跳过） 因为一些原因，要用到 TensorRT 对训练好的模型进行推理加速，官网的文档全英文看得累啊，想找找现成的中
联邦学习通过加强用户的本地训练来减少参数聚合的通信次数，在异构数据下依然十分有效
github上有个项目face_recognition，是用于人脸识别的 主要是window上安装这个项目会繁琐些，linux上据项目文档上介绍是妥妥的。 项目地址： https:github.c
我们常常会在训练集的基础上拆分出验证集（或者只用部分数据来进行训练）。我们想到的第一个方法是使用torch.utils.data.random_split对dataset进行划分，但这样拆分后已经不再
感知机的模型是一个线性分类模型，只能处理线性可分问题（你可以试试让其学习与、或、非等线性可分问题）。可以证明，若两类模式是线性可分的，即存在一个线性超平面能将他们分开，则感知机的学习过程一定会收敛(c
论文地址：PACDNN：一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 相似代码：https:github.comphpstorm1SE-FCN 引用格式：Hasannezhad M，Yu H，Z
我们在联邦学习中，经常会假设不同client间的数据集不满足独立同分布(non-iid)。那么我们如何将一个现有的数据集按照non-iid划分呢？我们知道带标签样本的生成分布看可以表示为p(x,y)，
在Logistic 回归模型中，一个事件的几率(odds)是指该事件发生的概率与不发生的概率的比值。如果事件发生的概率是p，那么该事件的几率是p(1-p)，该事件的对数几率(log odds，简称对
机器人学的基本工具已经了解完毕，现在开始了解移动机器人，这部分包括机器人平台、导航、定位。所谓机器人平台就是指机器人的物理结构及其驱动方式。本文将学习两种典型移动机器人平台(四旋翼和轮式车)的运动与控
人类对客观世界的认识分为“先验”和“后验”。后验是指人类通过经验所产生的认识，而先验是指人类在经验之外通过自身的理性对客观世界的认识。先验和后验的概念贯穿了整个概率论与统计学。在统计学中由于对概率本身
什么是 ML.NET？ 安装 ML.NET 支持自动ML的任务 public ITransformer PerformBinaryClassification(IDataView trainingDa
我们在学习数值线性代数时，学习了当方程的解存在时，如何找到Ax=b的解。但是当解不存在的时候该怎么办呢？当方程不一致(无解)时，有可能方程的个数超过未知变量的个数，我们需要找到第二可能好的解，即最小二