w y fSEARCH AGGREGATION

w y f问答精选

IT公司程序员35岁每月工资只有2.5W,是不是没什么奔头了?

回答:程序猿并不是一个简单的工资随着年龄增长的职业,反而是一个抛物线式的过程。过了35岁,如果不是很厉害的技术架构或者在管理上往上走了,基本上35以后就慢慢走下坡路了。比加班,比身体,你比不过年轻人。比时间,比自由度,你比不过年轻人。比学习能力,比精力,你不一定比的过年轻人。如果你不是在一个一二线互联网公司做架构/管理岗,就继续在现公司待着吧!因为留给你的时间不多了![大笑][大笑]当你觉得35岁拿2....

iKcamp | 1528人阅读

usdp2.0 点击开始不是提示illegal arguments

回答:上传的图片裂了,看不见内容

jiangyu2108 | 663人阅读

USDP社区版检查节点环境未通过

回答:可将描述信息中Execute部分的命令复制出,并ssh到响应的节点执行,看下具体执行时是什么问题原因导致的执行失败,然后解决该问题。若未发现问题,因执行的是stop usdp agent操作,可以尝试kill到其进程,然后重试。

sunxiaoyong0307 | 833人阅读

w y f精品文章

  • 机器学习竞赛基础知识

    ...于这样一个一边概率远大于另一边的我们称为倾斜分类skewed class. 如果我们仍然采用accuracy来衡量这样的问题,那么对于一个始终预测y=0的模型,它预测上面的肿瘤问题的错误率也仅仅是0.5%. Accuracy = (true positives + true negatives) / (to...

    EddieChan 评论0 收藏0
  • Python 练习题 --- 梯度下降

    ... x ) = w x + b f(x) = w x + b...

    番茄西红柿 评论0 收藏2637
  • Theano - 导数

    ...H, updates=updates) f([4,4]) Jacobian times a Vector 右算子(R-operator) W = T.dmatrix(W) V = T.dmatrix(V) x = T.dvector(x) y = T.dot(x, W) JV = T.Rop(y, W, V) f = theano.function([W, V, x], JV) f([[1,...

    MAX_zuo 评论0 收藏0
  • H5 分层屏幕适配

    ...SS 页面加载后 js 往往需要延时至少 70ms 才能获取正确的 webview 宽高 css 往往最先执行,且 cssom 的解析往往和 dom 在最开始并行构建 js 会等待 dom 和 cssom 处理完后才能执行,而 css 只需等待 dom 相比 js 在切换横竖屏时要切换 2 次...

    Arno 评论0 收藏0
  • 机器学习01 - Regression 案例学习 (上)

    ...为 妙蛙种子 $ x_{hp} $ 代表它进化前的生命值,为 10 $ x_w $ 代表它进化前的重量,为 11.62 kg $ x_{hp} $ 代表它进化前的生命值,为 0.88 m $y$ 则代表进化后的 CP 值 这里 $x$ 的下标表示:这些都是 $x$ 这个个体的某个属性(比如 $小...

    wean 评论0 收藏0
  • Theano - 更多的例子

    ...数可以通过位置设定,也可以通过名字进行设定。 x, y, w = T.dscalars(x, y, w) z = (x + y) * w f = function([x, In(y, value=1), In(w, value=2, name=w_by_name)], z) f(33) f(33, 2) f(33, 0, 1) f(33, w_by_name=1) f(33, w_by_na...

    brianway 评论0 收藏0
  • (一)神经网络入门之线性回归

    ...微信号 & QQ:862251340微信公众号:coderpai简书地址:https://www.jianshu.com/p/0da... 这篇教程是翻译Peter Roelants写的神经网络教程,作者已经授权翻译,这是原文。 该教程将介绍如何入门神经网络,一共包含五部分。你可以在以下链接...

    lx1036 评论0 收藏0
  • 支持向量机 ----- SVM

    ...间隔(function margin)定义:对于给定训练数据集T和超平面$(w, b)$,定义超平面$(w,b)$关于样本点$(x_{i},y_{i})$的函数间隔为$$widehat{gamma _{i}}=y_{i}(wcdot x_{i}+b)$$定义超平面$(w,b)$关于数据集T的几何间隔为超平面$(w,b)$T中所有样本点$(x_{i},y_{i})...

    suosuopuo 评论0 收藏0

推荐文章

相关产品

<