Heetok毕业于一所普通高校,在校期间接触了云计算技术,入门了Openstack,对未来万物皆云的时代充满向往,从此爱上了云计算技术。
毕业后就业岗位是:云计算大数据运维工程师,在大数据方向学习了Hadoop生态的一些东西,掌握Ambari搭建Hadoop以及原生Hadoop安装,还有基本组件的简单使用。在云计算方向有了Openstack的些许经验后,机缘巧合之下接触了Docker容器技术和Kubernetes,从此就喜欢上了云原生。
Heetok毕业于一所普通高校,在校期间接触了云计算技术,入门了Openstack,对未来万物皆云的时代充满向往,从此爱上了云计算技术。
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关注不迷路!TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency),IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。
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毕设结束后耗时一周,终于搞定这个坑了。现在可以在桌面撩这只阿米驴啦~
移动通信(Mobile communication)是移动体之间的通信,或移动体与固定体之间的通信。移动体可以是人,也可以是汽车、火车、轮船、收音机等在移动状态中的物体。
移动通信系统由两部分组成:(1) 空间系统;(2)地面系统:①卫星移动无线电台和天线;②关口站、基站。
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各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究
红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等)持续更新中…(点击传送门)
目录简介工具介绍环境配置 任务设置新建任务设置任务执行时间设置任务执行命令
——齐次坐标就是将原本n维的向量用n+1维来表示,是用于投影几何里的坐标系统。可以这样理解,在Unity中有透视与正交两种相机模式,笛卡尔坐标系是用于正交模式空间下,而齐次坐标系是用于投影模式空间下
——齐次坐标的表示是计算机图形学中的重要手段之一,在笛卡尔坐标下无法区分是一个点还是一个向量,而在齐次坐标下可以明确区分点和向量
微信公众号:龙跃十二
我是小玉,一个平平无奇的小天才!pandas是我们在python的使用过程中应用非常广泛的一个包,专业点来说呢,Pandas 是 Python 的一个外部模块,它在功能方面和 Excel有异曲同工之妙,也是提供了分析数据的功能。pandas主要提供两个数据类型: Series 和 DataFrame,下面我们来简单介绍一下这两个数据类型:
最近半年一直在忙公司的GIS SDK,底层是公司的C++大佬来实现,我负责实现framework层,这不,大佬觉得C++实现的放大镜控件扩展性太差,就让我用Android自定义一个放大镜控件,方便后期扩展,要求嘛,和C++实现的要一模一样,手指触摸地图,放大触摸点的图像。
“4G改变生活、5G改变社会”,5G的出现将突破传统人与人、设备与人的通信界限,使世间万物都能实现互相连接,根据GSMA预测,到2025年,5G网络接入设备将达到250亿台。海量的设备联网将带的来爆发式数据增长和应用需求将对网络架构提出了更高的要求。
Jenkins是一个开源的、提供友好操作界面的持续集成(CI)工具,起源于Hudson(Hudson是商用的),主要用于持续、自动的构建测试软件项目、监控外部任务的运行(这个比较抽象,暂且写上,不做解释)。Jenkins用Java语言编写,可在Tomcat等流行的servlet容器中运行,也可独立运行。 通常与版本管理工具(SCM)、构建工具结合使用;常用的版本控制工具有SVN、GIT,构建工具有Maven、Ant、Gradle。
I T行业 一直流传着一句名言,“程序设计=算法+数据结构”,这是瑞士计算机科学家 Niklaus Wirth 于 1976 年出版的一本书的书名,那么数据结构与算法在程序开发中的重要性也就不言而喻了。还记得刚上大学开始学习数据结构的时候,偶然听到一位编程大佬说数据结构其实是计算机专业基础课里最难的一门,我内心是不认可的,然而后来接触更深入时我才发现是我太年轻,并且也没有意识到它的重要性。
HAL 接口定义语言(简称 HIDL,发音为“hide-l”)是用于指定 HAL 和其用户之间的接口的一种接口描述语言 (IDL)。HIDL 允许指定类型和方法调用(会汇集到接口和软件包中)。从更广泛的意义上来说,HIDL 是用于在可以独立编译的代码库之间进行通信的系统。
极限学习机(ELM, Extreme Learning Machines)是一种前馈神经网络,最早由新加坡南洋理工大学黄广斌教授于2006年提出。其发表的文章中对于极限学习机的描述如下:
单例模式是非常容易在面试中出现的,不过,会单例模式并不是加分项,但连单例模式都不会,那绝对是一个减分项。
完整代码:https://github.com/Connor666/flappy_bird-RL
首先,如果你是为了追求一个非常高的强化学习效果,也就是flappy bird的分数,那么建议出门右拐选择DQN,但是如果你是为了通过一个项目,想详细了解Qleaning的原理,以及如何建立一个强化学习的模型,那么你来对地方了。
本文的代码可在我个人的gitHub上找到完整版,由于代码较长文件较多,我这边这讲解跟算法相关的关键代码。完整代码请看:https://github.com/Connor666/flappy_bird-RL
首先感谢,flappy bird游戏Python代码制作人sourabhv本游戏的代码是基于这个代码而修改的,以及我老师Dr Luke Dickens提供的一些建议。
实验环境:centos7.6,2G内存,50G硬盘大小,虚拟机服务端ip:172.16.1.31 客户端ip:172.16.1.41
文章目录
移动端的常见布局方案
一. 移动端和PC端的区别?
2. 手机屏幕的现状
2.1 视口
2.2 布局视口 layout viewport
2.2视觉视口 visual viewport
2.3理想视口 ideal viewport
3. 移动端技术解决方案
3.1移动端公共样式
3.2移动端特殊样式
二. 移动web开发——flex布局
1 . 传统布局和flex布局对比
1.1传统布局
1.2 flex布局
1.3 建议
2.0 flex布局原理
3.0 父项常见属性
3.1 flex-direction设置主轴的方向
3.2 justify-content 设置主轴上的子元素排列方式
3.3 flex-wrap设置是否换行
3.4 align-items 设置侧轴上的子元素排列方式(单行 )
3.5 align-content 设置侧轴上的子元素的排列方式(多行)
3.6 align-content 和align-items区别
3.7 flex-flow 属性是 flex-direction 和 flex-wrap 属性的复合属性
4.0 flex布局子项常见属性
4.1 flex 属性
4.2 align-self控制子项自己在侧轴上的排列方式
4.3 order 属性定义项目的排列顺序
三. 移动web开发之rem布局
rem基础
rem单位
媒体查询
什么是媒体查询
媒体查询语法规范
less 基础
维护css弊端
Less 介绍
四.响应式布局(暂时没学懂)
为了消除数据特征之间的量纲影响,我们需要对特征进行归一化处理,使得不同指标之间具有可比性。例如,分析一个人的身高和体重对健康的影响,如果使用米(m)和千克(kg)作为单位,那么身高特征会在1.6~1.8m的数值范围内,体重特征会在50~100kg的范围内,分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征。想要得到更为准确的结果,就需要进行特征归一化(Normalization)处理,使各指标处于同一数值量级,以便进行分析。