大约有 1,822 项符合查询结果（耗时：0.0067秒） [XML]
BLE（一）概述&工作流程&常见问题 - 创客硬件开发 - 清泛IT社区，...
...蓝牙4.0版引入的BLE协议更注重功耗问题，而非通信速率的提升。这也使得低功耗蓝牙更加节能，能使设备的电池维持很长时间，因此在很多可穿戴设备中得到了应用。
0x2 BLE工作流程0x21 工作过程蓝牙适用于短距离无线通信，正...
Floating View 扩展：悬浮视图扩展，将组件转换为悬浮窗口 · App Inventor 2 中文网
... 动画效果
移除视图时支持平滑的淡出动画，提升用户体验。
常见问题
Q: 悬浮窗不显示怎么办？
A: 检查应用是否获得了悬浮窗权限，在设置中手动授予。
Q: 悬浮窗被系统...
水果vs蔬菜智能分类器 - EdgeML图像识别项目 · App Inventor 2 中文网
...
收敛判断：
连续10个epoch验证准确率无显著提升
损失函数趋于平稳
分类错误率稳定在低位
ModelTraining完整工作流程：
数据准备阶段:
├── 图像收集与清洗
├── 标签验证与修正
├── 数据集...
初窥InnoDB的Memcached插件 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...实际压力测试的结果显示，Memcached插件比SQL的方式，性能提升了百分之一百左右，虽然仍不及独立的Memcached，但考虑到其它的优势，这个结果已经很让人欣喜了，下一站，InnoDB的Memcached插件！大家做好准备吧。
InnoDB Memcached 插...
新浪是如何分析处理32亿条实时日志的？ - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...提供更好的服务，我们在下面三个方向做了努力：
一、提升服务质量
我们首先做了Elasticsearch优化，Hardware Level由于我们当时拿到机器没有选择余地，只开启了超线程；System Level的优化如关闭swap，调整max open files等；App Level的...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C++内核技术
...另一个缺点是容易过拟合，但这也就是诸如随机森林（或提升树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是很多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一点，我认为），它快速并且可调，同时你无须担心要像支持...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C++内核技术
...另一个缺点是容易过拟合，但这也就是诸如随机森林（或提升树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是很多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一点，我认为），它快速并且可调，同时你无须担心要像支持...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C++内核技术
...另一个缺点是容易过拟合，但这也就是诸如随机森林（或提升树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是很多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一点，我认为），它快速并且可调，同时你无须担心要像支持...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C++内核技术
...另一个缺点是容易过拟合，但这也就是诸如随机森林（或提升树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是很多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一点，我认为），它快速并且可调，同时你无须担心要像支持...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C++内核技术
...另一个缺点是容易过拟合，但这也就是诸如随机森林（或提升树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是很多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一点，我认为），它快速并且可调，同时你无须担心要像支持...