大约有 4,000 项符合查询结果（耗时：0.0100秒） [XML]
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...
构建高并发高可用的电商平台架构实践 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...流量)，ETag）
反向代理缓存
应用端的缓存(memcache)
内存数据库
Buffer、cache机制（数据库，中间件等）
2) 索引
哈希、B树、倒排、bitmap
哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性，可以实现数据的快速存取。
B树索引适...
社交应用组件 · App Inventor 2 中文网
...是一个不可见的组件，可以让App和设备上其他App之间共享数据或文件。
该组件将显示已安装的可处理所提供信息的App列表，并允许用户选择一个App来共享内容，例如邮件App、社交网络App、短信App等。
文件路径可以来自其他组件...
Your build failed due to an error in the AAPT stage, not because of an...
...全保存在目标设备上。尝试保存到您的 PC，然后通过 USB 数据线将其移动到设备（“adb”安装）APK 名称包含非打印字符：如果将该名称复制并粘贴到 App Inventor 中，其中可能包含回车符或制表符之类的字符APK 文件已损坏。这可能...
从Sloodle看三维虚拟学习环境的发展趋势 - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...空虚的体验和无意义的技能。而且学生行动和言论的详细数据也可通过后台自动收集下来 ,为学生评估提供了巨大的潜力。无论从学生学习过程体验 ,还是在形成性、诊断性评价方面来看 ,三维虚拟学习环境都可以帮助学生提供满...
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...
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...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...