关于机器翻译(131)代码解决方案的搜索结果

1：如何在远程桌面的机器上访问自己本地硬盘

具体方法有如下两种：　　1，连接时点击“选项”，选择“本地资源”，将下面的“本地磁盘”“打印机”“串行

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2：使用three.js实现机器人手臂的运动效果

　　Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎，你可以用它创建各种三维场景，包括了摄影机、光影、材质等各种对象。你可以在它的主页上看到许多精彩的演

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3：（笔记）斯坦福机器学习第五讲--生成学习算法

本讲内容1. Generative learning algorithms（生成学习算法）2. GDA（高斯判别分析）3. Naive Bayes（朴素贝叶斯）4. Laplace Smoothing（拉普拉斯平滑） 1.

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4：在同一个机器中安装LoadRunner与QTP

若你计划在测试机上安装LoadRunner并且测试机上已经安装了QTP，类似这样的情况可能会出现一些冲突现象,若QTP与LR必须并存在同一测试机上，那么请确保先安

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5：【知乎转载】机器学习、数据挖掘如何进阶成为大神？

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。作者：淩清风链接：https://www.zhihu.com/question/37256015/answer/8519801

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6：（笔记）斯坦福机器学习第四讲--牛顿法

本讲内容1. Newton‘s method（牛顿法）2. Exponential Family（指数簇）3. Generalized Linear Models(GLMs)（广义线性模型） 1.牛顿法假如有函数, 寻找使

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7：通过自动回复机器人学Mybatis（搭建核心架构）

imooc视频学习笔记 ----> URL：http://www.imooc.com/learn/154MessageDao.javapackage com.imooc.dao;import java.io.IOException;import java.util.Ar

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8：机器视觉中的图像积分图及事实上现

计算机视觉中，人脸检測（Face Detection）是一项常见的任务。Paul Viola和Michael Jones在《Rapid object detection using a Boosted cascade ofsimple fea

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9：机器学习文本挖掘之spherical k-means algorithm初识

Spherical K-Means 法によるクラスタ分析の実験検証 1.1研究背景、目的：インターネットの普及などにより、膨大なデータの中からデータ間の関係を見

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10：软件——机器学习与Python，if name == 'main':函数

if __name__ == ‘__main__‘: 想必很多初次接触python都会见到这样一个语句，if __name__ == "__main__"：那么这个语句到底是做什么用的呢？在解释之前，

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11：大数据与机器学习的一些博文整理

Spark VS MapReduce 时间节约66%，计算节约40%http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MjY1MTQwNQ==&mid=200820787&idx=1&sn=638a4b16445a5ee7a184b7a9bec

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12：Python网络编程之基于socket实现聊天机器人

通过socket实现局域网内的聊天工具。service.py文件如下：#!/usr/bin/env python# _*_ coding:utf-8 _*_import socket# 创建一个socket对象sk = socket.

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13：[转] [机器学习] 常用数据标准化（正则化）的方法

数据正则化目的：为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理源地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8808cae20102vg53.html而在多指标评价体系中

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14：机器学习--如何将NLP应用到深度学习(3)

数据收集以后，我们下面接着要干的事情是如何将文本转换为神经网络能够识别的东西。词向量作为自然语言，只有被数学化才能够被计算机认识和计算。

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15：[转]机器学习——C4.5 决策树算法学习

1. 算法背景介绍分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，

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16：机器学习实战python3 决策树ID3

代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction决策树优点:计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特

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17：机器学习-牛顿方法&指数分布族&GLM

本节内容牛顿方法指数分布族广义线性模型之前学习了梯度下降方法，关于梯度下降（gradient descent），这里简单的回顾下【参考感知机学习部分提到的梯度

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18：机器学习笔记 1 LMS和梯度下降（批梯度下降） 20170617

# 概念LMS(least mean square)：（最小均方法）通过最小化均方误差来求最佳参数的方法。GD(gradient descent) : （梯度下降法）一种参数更新法则。可以作为LMS

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19：day01基础部分

一、python是什么样的语言 1、编译型语言和解释型语言，python是解释型语言　 1.1、编译型语言就是把源程序代码一次性翻译成机器码

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20：Python教程

尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写

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