大约有 1,900 项符合查询结果(耗时:0.0105秒) [XML]

https://www.fun123.cn/reference/iot/UDP.html 

App Inventor 2 UrsAI2UDP 拓展 - UDP广播通信协议 · App Inventor 2 中文网

...备的 IP 地址不应固定。应用程序本身应该确定哪些设备当前处于活动状态以及可以从哪些地址寻址它们。 要完成此任务(名称服务),您可以使用 UDP 的广播功能。您只需将广播数据报发送到先前约定的端口,发送到本地网络...
https://www.tsingfun.com/it/bigdata_ai/341.html 

搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/...

...概念差不多一个意思。游戏里的副本是指玩家集中在高峰时间去一个场景打怪,会出现玩家暴多怪物少的情况,游戏开发商为了保证玩家的体验度,就为每一批玩家单独开放一个同样的空间同样的数量的怪物,这一个复制的场景...
https://www.tsingfun.com/it/cpp/1261.html 

SHFileOperation函数总结(文件夹的移动、复制、删除) - C/C++ - 清泛网 -...

... 使用该函数进行文件拷贝、移动或删除时,如果需要的时间很长,则程序会自动在进行的过程中出现一个无模式的对话框(Windows操作系统提供的文件操作对话框),用来显示执行的进度和执行的时间,以及正在拷贝、移动或...
https://www.tsingfun.com/ilife/tech/880.html 

创业 比“直男癌”更可怕的是“技术癌” - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...直接利润(不挣钱的企业都是耍流氓),且成本结构已经是当前市场最优的。 关注这种高射炮打蚊子的商业模式,还有一个目的是提醒创业者关注自己的解决方案与成本结构,并不断寻求更优的解决方案。创业者检查自己商...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...入的样本是有标签的,即(input, target),这样我们根据当前输出和target(label)之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛。但现在我们只有无标签数据,也就是右边的图。那么这个误差怎么得到呢? 如上图,我们将inp...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...入的样本是有标签的,即(input, target),这样我们根据当前输出和target(label)之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛。但现在我们只有无标签数据,也就是右边的图。那么这个误差怎么得到呢? 如上图,我们将inp...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...入的样本是有标签的,即(input, target),这样我们根据当前输出和target(label)之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛。但现在我们只有无标签数据,也就是右边的图。那么这个误差怎么得到呢? 如上图,我们将inp...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...入的样本是有标签的,即(input, target),这样我们根据当前输出和target(label)之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛。但现在我们只有无标签数据,也就是右边的图。那么这个误差怎么得到呢? 如上图,我们将inp...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...入的样本是有标签的,即(input, target),这样我们根据当前输出和target(label)之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛。但现在我们只有无标签数据,也就是右边的图。那么这个误差怎么得到呢? 如上图,我们将inp...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...入的样本是有标签的,即(input, target),这样我们根据当前输出和target(label)之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛。但现在我们只有无标签数据,也就是右边的图。那么这个误差怎么得到呢? 如上图,我们将inp...