import tensorflow as tf import numpy as np "tf.where(),条件语句,真返回a" a = tf.constant([1, 2, 3, 1, 1]) b = tf.constant([0, 1, 3, 4, 5]) c = tf.where(tf.gr ...
分类:
其他好文 时间:
2020-12-29 11:42:24
阅读次数:
0
本文整理了斯坦福大学CS520知识图谱研讨会课程的第10集的内容,主要是关于知识图谱未来的研究方向,推荐给研究知识图谱的同学们~1使用强化学习进行多跳知识图谱推理第一位演讲者:RichardSocharRichard认为知识图谱未来的一个重要研究方向是使用强化学习进行多跳知识图谱推理。知识图谱的缺陷之一是不完整性,即知识图谱能存储的事实是有限的。对于知识图谱的重要应用——聊天机器人(Chatbot
分类:
其他好文 时间:
2020-12-29 11:04:55
阅读次数:
0
$T$ 组测试数据,每次给一个 $n\times n$ 的矩阵,每行每列都是个 $1\to n$ 的排列。有 $m$ 次操作,如果是 `UDLR` 就是要把整个矩阵每行/每列往一个方向循环移动一格。如果是 `IC`,就是把矩阵每行/每列变成原来的逆矩阵。求最后的矩阵。
数据范围:$1\le T\l... ...
分类:
其他好文 时间:
2020-12-25 11:42:36
阅读次数:
0
图片来源AlainPhamUnsplash人体姿态骨架以图形格式表示人的方向。本质上,它是一组可以用来描述个人姿态的坐标骨架。其中的每一个坐标都可以称为一个部分(或一个关节,或一个关键点)。两个部分之间的有效连接称为一对(或一个肢体)。注意,并不是所有的部件组合都会产生有效的一对。人体姿态骨架样本如下图所示。左图:COCO关键点格式的人体姿态骨架。右图:绘制的人体姿态骨架。(来源Source)了解
分类:
其他好文 时间:
2020-12-24 12:25:17
阅读次数:
0
如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?作者|倪朋飞(微软资深工程师,Kubernetes项目维护者)来源|极客时间《Linux性能优化实战》专栏CPU的性能指标那么多,CPU性能分析工具一抓一大把,换成实际的工作场景,该观察什么指标、选择哪个性能工具呢?不要担心,今天我就以多年的性能优化经验,为你总结出一个“又快又准”的瓶颈定位套路,告诉你在不同场景下,指标工具怎么选,性能瓶颈怎么找。CPU性能指
分类:
其他好文 时间:
2020-12-24 12:09:55
阅读次数:
0
数字化管理的意义是什么?那么我们先来了解一下什么是数字化管理,百度百科是这样解释:数字化管理是指利用计算机、通信、网络等技术,通过统计技术量化管理对象与管理行为,实现研发、计划、组织、生产、协调、销售、服务、创新等职能的管理活动和方法。也就是可以理解为数字化管理其实就是一个规划、管理和实施的过程,能 ...
分类:
其他好文 时间:
2020-12-24 11:37:56
阅读次数:
0
前言最近老师使用了一周的时间将IO流讲完了,为了不辜负他的心血,将IO分为多个部分进行总结整理,供大家学习参考,也方便自己复习使用!流概念 流是个抽象的概念,bai是对输入输出设备的抽象,Java程序中,对于数据的输入/输出操作都是以“流”的方式进行。设备可以是文件,网络,内存等。 流具有方向性,至于是输入流还是输出流则是一个相对的概念,一般以程序为参考,如果数据的流向是程序至设备,我们成为输
分类:
其他好文 时间:
2020-12-23 12:32:57
阅读次数:
0
如今,5G技术已是未来的发展方向,届时将会有更多的数据需要从移动设备端向系统输出传送。在传输速率越来越快的情况下,对时钟的要求也随之变得越来越严苛。比如假设在400Gbps时,相当于每秒有400G数据需要传输,如此海量的数据对于时钟是一种考验。而目前的技术却已跟不上数据量迅猛增长的脚步。据悉,传统时钟和石英晶振器件的产品在过去的十几年一直都存在,并且这类产品应用非常广泛。当这类产品在设计之初要考虑
分类:
其他好文 时间:
2020-12-23 12:08:48
阅读次数:
0
内容整理自网络如今,纵览整个互联网,非常缺乏从事嵌入式行业的前辈。当周围cs同学能精准判断出,自己毕业后所属公司和大致薪资,并为之努力时,嵌入式方向的学生却非常迷茫,也导致很多人转向cs。为什么从事嵌入式和电子行业的前辈们,很少谈及薪资?掀开迷雾谈薪资某位知乎匿名用户表示,创业第二年,盈利125w以上,创业第四年,目标收入8000w,团队人数从12人+到110人+,办公室换到了320平米,回想过去
分类:
其他好文 时间:
2020-12-23 12:06:32
阅读次数:
0
图源:搜狐新闻2020年的今天,没有听过“人工智能”这一概念的人应该不多了。以谷歌、百度为首的科技巨头在这一方向投入巨大,如今,人工智能已然***在我们生活的方方面面了。提到人工智能就无法不提“机器学习”这一相伴而生的概念了。早在多年前,谷歌工程主管雷·库兹韦尔就在进行“如何复制人类大脑的研究”。但是,在人工智能与机器学习方向上走得更加前沿的,是时任斯坦福大学人工智能实验室主任的吴恩达。图源:搜狐网
分类:
其他好文 时间:
2020-12-22 12:45:10
阅读次数:
0