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MengQuadraV2EX 第 370189 号会员，加入于 2018-12-13 16:26:31 +08:00 |
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7 天前 回复了 saltydc 创建的主题 › 配件 › v 友们推荐一款适合 mac 的拓展坞 |
CalDigit TS4 用户表示
优点：供电稳、接口多
缺点：贵、被动散热、Mac mini (x86) 冷启动大概率要重新插拔否则屏幕不识别
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缺点：贵、被动散热、Mac mini (x86) 冷启动大概率要重新插拔否则屏幕不识别
49 天前 回复了 shenyiyouge 创建的主题 › 游戏 › 电子阳痿的底层逻辑是什么？ |
没钱、没闲、没朋友
297 天前 回复了 echome 创建的主题 › 职场话题 › 毕业 3-5 年的兄弟们，你们现在咋样？ |
零资产，负存款
2022-02-15 09:48:07 +08:00 回复了 Zrocky 创建的主题 › 程序员 › 关于给爸妈写了一个短信拦截 App 这件事 |
Create ML 内置了文本分类, 只要有数据集就可以无脑生成模型了。
之前也有过类似的想法, 然而一直没有搞定数据集问题。
之前也有过类似的想法, 然而一直没有搞定数据集问题。
2022-01-25 09:34:50 +08:00 回复了 huzhikuizainali 创建的主题 › 数学 › 关于机器学习中应用线性回归的几点疑问 |
个人愚见：
1. 梯度下降是因为在参数贼多函数复杂程度爆炸的时候，求全局最优解的代价无法接受。引入梯度使得在高维空间搜索近似解存在可行性。入门自然是从简单的开始。比起不收敛，高质量与可靠的训练数据来源是个更困难的前提。
2. 大部分的数据质量都摸不到网络的瓶颈，管他局部还是全局，好用就是好结果（暴论
1. 梯度下降是因为在参数贼多函数复杂程度爆炸的时候，求全局最优解的代价无法接受。引入梯度使得在高维空间搜索近似解存在可行性。入门自然是从简单的开始。比起不收敛，高质量与可靠的训练数据来源是个更困难的前提。
2. 大部分的数据质量都摸不到网络的瓶颈，管他局部还是全局，好用就是好结果（暴论
2022-01-21 19:42:54 +08:00 回复了 zw1one 创建的主题 › 职场话题 › 大家规定的工作时长是多少？就我是满满 8 小时么？ |
算了算...发现自己是 9.5h/d 起步
2022-01-19 11:01:59 +08:00 回复了 leiuu 创建的主题 › Kubernetes › K8S Ingress 只是给局域网用可以吗 |
补充一点, 套路云 Ingress 对应的 SLB 如果没有内网地址可以照着公网 SLB 的监听配置一个。
这样就能内网访问 Ingress 了_(:з」∠)_
这样就能内网访问 Ingress 了_(:з」∠)_
2022-01-19 10:57:35 +08:00 回复了 leiuu 创建的主题 › Kubernetes › K8S Ingress 只是给局域网用可以吗 |
以用过的套路云来说，Ingress 可以配合 nginx 注解开白名单给内网
2021-12-06 09:05:29 +08:00 回复了 zictos 创建的主题 › Python › Python 识别图片文字的效果是不是很差？ |
PaddleOCR 了解一下？
2021-11-12 15:20:22 +08:00 回复了 tuding 创建的主题 › 程序员 › 有没有现成的代码分析出数组的通项公式？ |
直接查 OEIS 吧, 代码分析我估计没有可行性
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