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又到周末了,我定期散分,来者必得分
hch9230
2003-05-02 12:47:04
在Java板块我已经有三条绿裤了,现在有812分,离得到四条绿裤很近了,但是我已经不打算向四条绿裤前进了,这三条绿裤将成为我的永久留念。有空回来这里看大家!
无论认识我的还是不认识我的,所有来跟贴的朋友我都给分!请笑纳!!
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又到周末了,我定期散分,来者必得分
在Java板块我已经有三条绿裤了,现在有812分,离得到四条绿裤很近了,但是我已经不打算向四条绿裤前进了,这三条绿裤将成为我的永久留念。有空回来这里看大家! 无论认识我的还是不认识我的,所有来跟贴的朋友我都给分!请笑纳!!
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novo
2003-05-04
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谢谢!!!接分!!!
theninthsky
2003-05-04
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我才一条,不过就要再穿一条了,努力!
airhork
2003-05-04
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我也一条
怎么增加呀!
welkin2k
2003-05-03
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楼主知足常乐!向你学习!
novo
2003-05-03
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novo
2003-05-03
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xiaofeng3385
2003-05-03
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接分了
forestwind
2003-05-03
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我是新手,对Java一窍不通,蹭分
cd1860
2003-05-03
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thanks!
Hackevin
2003-05-03
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why 散分,why always
shizhenghai
2003-05-03
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thanks
nettman
2003-05-03
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恭喜!
分送给需要的网友,偶就不接了^_^!
alexll
2003-05-03
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javalz
2003-05-03
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楼主为什么不来了呢?
转行了?
接分!
c0der
2003-05-02
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我才一条,多给点吧?
reval
2003-05-02
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我只有一个金字塔,(走路的人)兄多多支持,鼓励向五星进军!谢了.
xuehouniao
2003-05-02
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常回“家”看看哦!
lynx1111
2003-05-02
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staminalim
2003-05-02
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已快成为有三条小裤衩的人,接分。
jiawh
2003-05-02
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努力学习!
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数量关系:高频考点常用解题方法(三)
李强家的钟走时正确,但显示时间被调错了,某天上班出发时,家里的钟显示时间为8:04,到达办公室恰好是北京时间 8:00,下班时间李强于北京时间 17:00 准时离开办公室,到家时发现家里的钟显示的时间为 17:30,如果李强上、下班所用时间相同,则他从家到办公室需要多少分钟?那么,林先生的朋友共有多少人?某文艺汇演的舞台为一个边长为10m 的正六边形,节目“千手观音”中, 演员需排成一列正对观众,为保证演出效果,两个演员之间要保持 50cm 的距离,问该舞台最多能站多少名 “千手观音”的演员?
COT 专栏中文翻译(一)
嗨,我是阿姆贾德。我原来来自约旦——在那里出生并长大。2012 年,我来到美国,在纽约的 Codeacademy 工作。我是那里的一名创始工程师。当时我实际上构建了一个最早的开放源码浏览器内编码沙盒之一,所以那是 Replit 的前身。我着迷于让编程更容易入门和更有趣的想法。我想让黑客变得容易,这样你就可以很快地构思并快速构建它,而不需要做很多规划和设置一个庞大的开发环境。在我整个职业生涯中,我的痴迷就是让编程更有趣和更易于接触。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018(二百七十七)
我一直在阅读优秀的、开创性的概率史,[](http://.F & comments)概率帝国。我想我会做一些公共笔记&评论作为我的习惯。根据作者自己的讲述,这本书大致可分为 4 个部分:我们从两个历史章节开始,分别描述了从十七世纪中期到十九世纪末概率统计的起源和发展。在这里,我们介绍了概率演算不断变化的解释、对决定论不断变化的态度、不断变化的平均值和误差概念——所有这些都是在不断变化的应用背景下进行的。在接下来的四章的每一章中,我们都专注于一个广泛应用的领域:实验方法论、生物学、物理学和心理学。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018(二十六)
这个问题我琢磨了很久:有没有可能实现一个神经网络作为演员模型?我终于开发了一个实现,我觉得有
必
要写一篇关于它的文章。本文的重点是探索一种思想以及如何实现它,而不是将这种实现与其他框架和实现进行比较。我甚至不确定这是不是个好主意。但是这是可以做到的,正如我希望在下面的内容中所展示的。计算机速度很快:它们使用电子信号存储和处理数据,这些电子信号以每小时几十万英里的速度穿过它们的硅内部。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018(三百二十四)
今天,相对于模型维护,模型创建和工程阶段受到了过多的关注。可以理解,这是因为数据科学行业仍处于起步阶段。即将到来的 ML 进展可能有助于解决这些挑战。像AutoML和神经架构搜索这样的技术,虽然适合今天的模型创建,但也可以很好地适用于保持模型的适应性。企业领导人
必
须采取长远的观点,为模型的维护和健康制定计划,以避免数据科学幻灭。对于那些刚接触机器学习的人来说,我希望这篇介绍澄清了一些围绕 AI 和 ML 模型世界的困惑或感知的神奇光环。对数据科学充满热情?随意加我在LinkedIn或者。
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