大约有 3,200 项符合查询结果（耗时：0.0164秒） [XML]
编程基础与事件状态 07：同一屏幕组织专注、统计和设置 · App Inventor 2 中文网
... 新增或调整的组件
逐步搭建
核心积木与数据流
中途检查与排错
两个理解题与独立改造
完成与下一步
本系列第 7/8 课，建议 45–60 分钟（估算）。先完成上一课。
下载本课完成工程 .aia
这课解决...
TCPClient TCP客户端扩展：连接TCP服务器进行文本消息通信 · App Inventor 2 中文网
...间（毫秒）。默认值：3000ms。
回车换行延迟 CrLfDelay
数据传输和行终止符之间的延迟时间（毫秒）。默认值：200ms。
行分隔符为CRLF LineDelimiterCrLf
设置行分隔符类型。true = CRLF (0x0D+0x0A)，false = LF (0x0A)。
忽略测试字符 Ignore...
App Inventor 2 列表代码块 · App Inventor 2 中文网
...st）
二维列表、多维列表
案例：解析天气预报结果JSON数据
案例：获取键值列表的键（列表）
案例：创建混合类型的列表（元组/Tuple）
目录：
创建空列表
创建列表
追加列表项
检查列表中是否包含对象
求列表...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...