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昨天发布的一篇博客没有了,明明而且明明点了线上保存,草稿箱里居然也没有了,只有以前的版本
gzgqllxh
2015-06-10 08:33:34
从k-means和混合高斯模型到离散隐结点的EM算法
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昨天发布的一篇博客没有了,明明而且明明点了线上保存,草稿箱里居然也没有了,只有以前的版本
从k-means和混合高斯模型到离散隐结点的EM算法
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不再相见
2015-06-10
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引用 2 楼 gzgqllxh 的回复:
能把文章之前的版本找回来吗,我点了线上保存了,为什么草稿箱里没有呢
您的草稿箱里目前有两篇标题一样的,您打开看下
gzgqllxh
2015-06-10
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能把文章之前的版本找回来吗,我点了线上保存了,为什么草稿箱里没有呢
不再相见
2015-06-10
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引用 楼主 gzgqllxh 的回复:
从k-means和混合高斯模型到离散隐结点的EM算法
编辑后的文章需要点击发表文章,您再看下您的草稿箱
MongoDB - 用MongoDB实现数据
版本
控制:文档历史记录的
保存
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版本
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介绍嵌入式历史方案。该方案通过将历史
版本
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版本
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版本
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TowardsDataScience
博客
中文翻译 2020(九十二)
单类学习是一种无监督的训练分类器的方法,当数据集中的一些类要么数量很少,要么
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明确定义的特征。不平衡的数据集问题引入了过度拟合的风险,因为受监督的机器学习模型通常难以推广到少数类。通过一类学习,分类器被训练成专门从单个类中识别良好表征的实例,因此这种类型的分类器也被称为一类分类器。在检测异常熔池的情况下,尽管异常熔池的比例相对于正常熔池较小,但理论上,我们可以通过生成一组具有较差印刷过程的异常训练样本来修复数据不平衡。
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的软件平台。其核心功能包括内容建模、
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TowardsDataScience
博客
中文翻译 2016~2018(一百二十二)
生成模型是人工神经网络,能够创建人类从未见过的“假”数据,目标是使其与真实数据无法区分。这
里
有一个例子,说明了一组特定的生成模型——称为生成对抗网络——在观察了成千上万张人脸图像后能够创造出什么:Source:这就好像神经网络学会了创造一个他们观察到的世界的替代现实。新音乐总是会出现取代旧音乐。人们应该在创作新歌时有创造性。他们需要时间创作一首新歌。他们在制作歌曲时应该考虑的一个因素是歌词。对于那些很难找到一个合适的词来创作歌词的人(比如我),这将是一个问题。他们会花很多时间来做歌词。
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