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基本问题
treedlut
2003-09-13 03:05:00
请问一些基本的硬件问题,比如硬盘的分区,BIOS. CMOS等问题,怎么才能多了解,谢谢!
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基本问题
请问一些基本的硬件问题,比如硬盘的分区,BIOS. CMOS等问题,怎么才能多了解,谢谢!
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treedlut
2003-09-28
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谢了
zhuxiaoyu
2003-09-15
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可以看清华大学,翁正科出的《计算机维护技术》1、2版,
最好可以找一家电脑公司实践一下,学的最快。
treedlut
2003-09-15
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请问看什么样的书?
zbstone
2003-09-14
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你现在使用的电脑是什么时候买的啊?
我现在的是第二台电脑了
感觉上在你的第一台电脑快落后的时候
快淘汰的时候
你的硬件知识也应该是突飞猛进的时候了
其实因为,那个时候机子不是很好所有无论做什么都无所顾忌了
所有
只有大胆的在机子上尝试
才会最快的获得知识
如果光是看看,一般不会有大的进步,而且记忆不会长久
chaonet
2003-09-14
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多看书,多动手就可以了
linyucai1996
2003-09-13
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你可买“万事无忧”学习光碟看一下,这个很有帮助。我开始学硬件时,就是用的这张碟。
另外就是多多动手了,(实践是检验真理的唯一标准)
不用怕,
除了电源外,就没有什么可担心了
ptys
2003-09-13
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多看看书然后多实践
heiseshisan
2003-09-13
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看书。
看杂志。
看网页上的硬件基础介绍。
然后多多实践。
wuxq7311
2003-09-13
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多来这逛逛!!!
seapig2222
2003-09-13
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理论加实践
呵呵
lijiuhua0721
2003-09-13
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象BIOS或者是CMOS最好看一下主板说明书,还有看一些DOS的基本操作,就可以了!!
yangzi7908
2003-09-13
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理论结合实践
理论就是多看书(书店买或者网上下载),在书的指导下去操作,硬件的东西就是要敢于动手,这样你会有很多意外的收获哦!
majorchang
2003-09-13
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找一台硬盘没有数据的计算机,删了分区又重建,试着超超频,然后又做做刷BIOS等等试验,慢慢的就会啦。
隐马尔可夫HMM精讲
隐马儿可夫模型(Hidden Markov Model),简称HMM,既是机器学习中的经典模型,在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域有广泛的应用。特别对于NLP算法工程师来说,掌握HMM算法能够提高解决
问题
建模的能力、拓展算法思路,在NLP算法岗的面试中游刃有余。本课程将带你深入了解隐马儿可夫模型的定义,两个
基本
假设及三个
基本
问题
,掌握概率计算算法、期望最大EM算法的详细推导过程,通过本门课程的学习,对于HMM模型的掌握将变得不再困难。本课程适合有一-定机器学习基础,对自然语言处理领域感兴趣,有志于从事NLP算法工作的人学习,学完本课程后可以进一步学习[NLP高级小班],带你实战更多NLP领域任务,如机器翻译、文本摘要、聊天机器人、知识图谱等项目。
数据链路层的三个
基本
问题
数据链路层的三个
基本
问题
1. 封装成帧 封装成帧(framing):就是在一段数据的前后分别添加首部和尾部,这样就构成了一个帧。 接收端在收到物理层上交的比特流后,就能根据首部和尾部的标记,从收到的比特流中识别帧的开始和结束。 分组交换的一个重要概念:就是所有在因特网上传送的数据都是以分组(即IP数据报)为传送单位。 网络层的IP数据报传送到数据链路层就成为帧的数据部分。在帧的数据部分的前面和后面分
数据链路层的有那三个
基本
问题
?为什么都必须加以解决?
数据链路层的有那三个
基本
问题
?为什么都必须加以解决? 数据链路层的三个
基本
问题
:封装成帧、透明传输、差错检测。 ⑴封装成帧就是在一段数据前后分别添加首部和尾部。接收端以便从收到的比特流中识别帧的开始与结束,帧定界是分组交换的必然要求; ⑵ 透明传输避免消息符号与帧定界符号相混淆;⑶差错检测防止差错的无效数据帧,浪费网络资源。
隐马尔可夫模型的三个
基本
问题
目录写在前面的话隐马尔可夫模型(HMM)隐马尔可夫模型的三个
基本
问题
写在前面的话 隐马尔可夫模型(HMM)的三个
基本
问题
,我查阅相关资料有一些自己的理解,如有错误请多指正~ 参考资料: 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? 隐马尔可夫模型的三个
基本
问题
(读书笔记) 隐马尔可夫模型(HMM) 大家应该都知道股票预测,如果我们只从股票的走势去预测显然不靠谱,所以需要结合社会上发生的事情来看,才能做出比较好的预测。 这个例子有几个点,首先是股票走势,就是HMM的可见状态序列。再者就是社会上发生的事情,就是H
什么是不确定性推理?不确定推理中需要解决的
基本
问题
有哪些?
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有哪些? 不确定性推理是一种建立在非经典逻辑基础上的基于不确定性知识的推理,它从不确定性的初始证明出发,通过运用不确定性知识,推出具有一定程度的不确定性的和合理地或近乎合理地结论。
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