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mob64ca1404baa2 - 對計算機進行重鏡像網絡文件夾

操作步驟： 第一步：安裝前工具準備 1、準備一台正常上網的電腦 2、準備一個空的U盤（建議8G以上） 3、重裝工具 第二步：安裝注意事項 1、部分安全殺毒軟件可能會誤報，導致製作失敗！建議您先關閉安全相關和殺毒軟件後再打開重裝工具！ 2、除系統盤外的磁盤至少有一個保留8G以上的空間來下載系統鏡像包。 第三步

殺毒軟件 , win7系統 , 雲計算 , 重啓 , 雲原生 , 對計算機進行重鏡像網絡文件夾

mob64ca1404baa2 - 搭建Go開發及調試環境（LiteIDE + GoClipse） -- Windows篇

LiteIDE中使用Git Flow：規範Go項目版本管理流程 在Go語言項目開發中，版本管理混亂會導致協同開發效率低下、發佈頻繁出錯。本文將詳細介紹如何在LiteIDE中配置並使用Git Flow工作流，通過集成終端工具實現分支策略標準化，解決版本控制難題。 環境準備 安裝LiteIDE終端插件 LiteIDE通

aigc , bard , 版本管理 , ide , Git

mob64ca1404baa2 - 多路譜聚類算法 源碼

引入 　　聚類算法一般可以分為兩類： Compactness。代表的算法有 K-means，GMM 等。但這類算法只能處理凸集，為了處理非凸的樣本集，必須引⼊核技巧。 Connectivity。這類以 spectral clustering 為代表。 　　舉個例子，將下述數據採用聚類算法進行聚類，可以採用GMM 或 K-Means 的方

機器學習 , 子圖 , 切圖 , 權重 , 人工智能 , 多路譜聚類算法 源碼

mob64ca1404baa2 - Python量化交易入門_黑馬程序員的技術博客

一、量化 1.1、目的 大模型量化的主要目的是壓縮模型參數，降低計算複雜度，提高推理效率。 存儲優化：將高精度的浮點型參數轉換為低精度的整數參數，減少模型存儲空間。 計算加速：使用低精度整數進行計算，降低計算複雜度，提高推理速度。 硬件適配：某些硬件（如嵌入式設備、移動端芯片）對低精度計算支持更好，量化可以提高 適配性。

數據 , 數位 , 權重 , 人工智能 , 前端開發 , Javascript , Python

mob64ca1404baa2 - 評價文本生成模型生成效果

生活是美好的，佈滿每個角落，不要用良家婦女的心態去club，拜託！還是回家洗衣服去吧。 目的：評論自動分類 美護好評作為基礎數據，總共9萬6千條，數據越多訓練的模型越準確。 1. 首先對用户的評論進行標點符號去除，然後分詞，最後去掉停用詞。保存到一個文件中，一行是一條評論，每個詞之間用空格分開。 2. 使用word2vec訓練，得

聚類 , 評價文本生成模型生成效果 , 人工智能 , 深度學習 , 數據結構與算法 , 詞向量

mob64ca1404baa2 - 移動端H5解決鍵盤彈出時之後滾動位置發生變化的問題

背景 在移動端Web開發中，特別是iOS Safari瀏覽器，當用户點擊輸入框觸發鍵盤彈出時，經常會遇到頁面佈局異常和意外滾動的問題。這些問題嚴重影響用户體驗，需要通過技術手段進行優化。 問題描述 1. 主要問題 鍵盤彈出時頁面可滾動：用户在非內容區域滑動時，整個頁面會發生滾動 視口高度變化檢測困難：傳統的window.innerHeig

縮放 , 後端開發 , 解決方案 , ios , Python