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IntelliJ IDEA 2021.2.3 for mac Java集成开发环境

IntelliJ IDEA 2021.2.3 for mac Java集成开发环境

IntelliJ IDEA 2021.2.3 for mac 引入了 Java 的项目范围分析、保存更改时可以触发的新操作、用于管理 Maven 和 Gradle 依赖项的新 UI 以及其他有用的更新。IntelliJ IDEA for mac是macOS平台下最佳Java集成开发环境，它由捷克软件公司JetBrains出品，强大的开发实力，让IDEA出为Java开发最好用的工具。IntelliJ IDEA for Mac 为程序员量身打造，它最大程度的提高开发者的生产力。本文来源：https:
mac软件 2024-08-18
神经网络一次性输入多样本时，向量维数的确定

神经网络一次性输入多样本时，向量维数的确定

当输入一个样本时，对应于神经元模型设输入是大小为n[0]的列向量x，第一层隐层神经元个数为n[1]，对应列向量z[1]，则有：z[1] = w[1]*x + b[1]易知w[1]是n[1] x n[0]大小的矩阵。当输入整个样本集（设一共m条样本），则此时输入是n[0] x m大小的样本矩阵（对应m个样本），z[1]是n[1] x m大小的矩阵（对应m个样本），而w[1]仍然是n[1] x n[0]大小的矩阵。...
Other 2024-06-28
2183440-72-2，N-(Azido-PEG3)-NH-PEG3-acid HCl salt仲胺NH基与NHS酯反应

2183440-72-2，N-(Azido-PEG3)-NH-PEG3-acid HCl salt仲胺NH基与NHS酯反应

英文名称：N-(Azido-PEG3)-NH-PEG3-acid HCl salt化学式：C17H34N4O8分子量：422.5CAS：2183440-72-2纯度：95%储存条件：-20°C溶解性：水、二甲基亚砜、二甲基甲酰胺运输：环境温度结构式：产品简介：N-（叠氮-PEG3）-NH-PEG3-酸是具有末端叠氮基和末端羧酸的水溶性PEG试剂。仲胺NH基与NHS酯反应，末端羧酸可在活化剂（如EDC或HATU）存在下与伯胺基反应，形成稳定的酰胺键。叠氮化物基团可以参与
2183440-72-2 2024-05-17
系统学习深度学习（三十）--Deep Q-Learning1. 为何需要价值函数的近似表示2. 价值函数的近似表示方法3. Deep Q-Learning算法思路4. Deep Q-Learning实例5. Deep Q-Learning小结　　　　

系统学习深度学习（三十）--Deep Q-Learning1. 为何需要价值函数的近似表示2. 价值函数的近似表示方法3. Deep Q-Learning算法思路4. Deep Q-Learning实例5. Deep Q-Learning小结　　　　

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9714655.html1. 为何需要价值函数的近似表示　　　　在之前讲到了强化学习求解方法，无论是动态规划DP，蒙特卡罗方法MC，还是时序差分TD，使用的状态都是离散的有限个状态集合S。此时问题的规模比较小，比较容易求解。但是假如我们遇到复杂的状态集合呢？甚至很多时候，状态是连续的，那么就算离散化后，集合也很大，此时...
深度学习 2023-12-12
spring 三大基本组件

spring 三大基本组件

一，Bean,Core,Context关系 在spring的各种组件中，Bean,Core,Context算是基础组件（ExpressionLanguage表达式支持, 这个主要就是用来支持一些spring XML配置文件表达式 和 注解中一些表达式解析，让配置有动态特性，spring早期的版本是没有这货的，不算是特别必须的，特别核心的东西，只是为了灵活性加的），在Co
Other 2023-12-11
Vibe算法原理与实践(C++)

Vibe算法原理与实践(C++)

简介ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequencesViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选...
计算机视觉/图像处理 2023-06-11
决策树系列1：基础概念1. 树模型2. 树的组成3. 节点4. 决策树的训练与测试5.如何选择特征

决策树系列1：基础概念1. 树模型2. 树的组成3. 节点4. 决策树的训练与测试5.如何选择特征

背景音乐：贝加尔湖畔1. 树模型判断家里谁会玩游戏先来看个例子：家里5个人，我们来判断谁会玩游戏：1）首先，根据年龄进行区分，大于15岁的就是不玩游戏的。2）然后，根据性别进行区分，男的玩游戏，女的不玩游戏。我是这么想的：1）因为年龄大于15岁可以分割开60%的样本，分类的效果最好，所以我先选它作为最重要的特征。2）然后在小于15岁的样本里，性别可以...
Other 2023-05-31

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oozie com.mysql.jdbc.driver_Jmeter Cannot load JDBC driver class 'com.mysql.jdbc.Driver'问题解决方案...