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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。
具体过程简单的说明如下：
1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征：
在我们之...
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...为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。
具体过程简单的说明如下：
1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征：
在我们之...
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...为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。
具体过程简单的说明如下：
1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征：
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...为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。
具体过程简单的说明如下：
1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征：
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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。
具体过程简单的说明如下：
1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征：
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MFC CString::Format()函数详解 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...的说明: （后面会举例说明各格式命令）
d输出带符号十进制数
o输出无符号八进制数
x输出无符号十六进制数
u输出无符号数
c输出单个字符
s输出一串字符
f输出实数（6位小数）
e以指数形式输出实数
g选用f与e格式中...
App Inventor 2 网络微数据库你用对了吗？ - App Inventor 2 中文网 - 清泛...
本文假设你已经会使用网络微数据组件，网络数据库用于多用户系统数据的存储和读取。这里仅分享一下更多拓展知识，以及如何选择适合自己的服务器。
网络微数据组件默认（不修改的情况下）使用MIT的服务器，它的缺点...
移动游戏项目弱网测试策略 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...wifi环境好好玩吧。最主要的因素是我们要保证前后端的数据一致，保证网络变化带来的变量不会影响到数据的稳定性和准确性。
如何保证网络变化情况下的数据一致性和准确性，主要有2种解决方案，一种是网络不好甚至离线...
浅谈APM在电子交易系统中的应用 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...快速定位应用系统性能故障：通过对应用系统各种组件（数据库、中间件）的监测，迅速定位系统故障，如发生Oracle数据库死锁等问题。
优化系统性能：精确分析系统各个组件占用系统资源情况，中间件、数据库执行效率，根...
Socket send函数和recv函数详解以及利用select()函数来进行指定时间的阻塞 ...
...是服务器应用程序都用send函数来向TCP连接的另一端发送数据。
客户程序一般用send函数向服务器发送请求，而服务器则通常用send函数来向客户程序发送应答。
该函数的第一个参数指定发送端套接字描述符；
第二个参数指明一...