其他

1、找到要轉載的文章，用chrome瀏覽器開啟，右鍵選擇審查元素 2、在chrome中下方的框裡找到對應的內容，html指令碼中找到對應的節點，選中節點，網頁上被選中內容會被高亮顯示，然後右鍵菜單選中 Copy as HTML 3、進入個人"管理部落格"主介面，選擇"寫新文章“，編輯介面的地方選擇工具條上的原始碼，將chrome中複製的內容貼進來

因為要做畢設需要安裝caffe2，配置cuda8.0，但是安裝nvidia驅動真的是把我難倒了，看了很多篇博文都沒有效果，現在我自己重新總結了下幾種 安裝方法（親測有效），希望能幫到大家。 查看版本驅動 NVIDIA驅動 方法一： ppa源安裝驅動 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-390

起意        看到一篇不錯的部落格，想轉載但是不會（沒有轉載鍵），網搜發現沒有Chrome瀏覽器的詳細轉載辦法，受博主Bily豬啟發，弄了這個教程，給小白的，大神勿嗤。時間緊急的直接看總結。 實踐 檢查。在喜歡的部落格頁面右鍵（用快速鍵ctrl+shift+I也行只是比較難找到相應想要的html碼）選擇“檢查”，出現如下介面：

吳軍老師在《數學之美》中稱期望最大值化演算法為“上帝的演算法”，下面就討論EM演算法在高斯混合分布中的應用。 接高斯判別分析與高斯混合分布之庖丁解牛（第一集）最後剩下的問題繼續討論，以下先不談什麼隱含因子，只是單純的數學演算，過程非常有意思。 以下的討論會用到幾點知識，我們先作為補充知識，說一下： 補充知識點一：凹函數的定義： 設是定義在上的函數，若對任意的和任意的，如果滿足以下條件， ， 則稱函數在上是凹函數。

  介紹   SVDFeature是由Apex Data & Knowledge Management Lab在KDD CUP11競賽中開發出來的工具包。它的目的是有效地解決基於特徵的矩陣分解。新的模型可以只通過定義新的特徵來實現。這種基於特徵的設定允許我們把很多資訊包含在模型中，使得模型更加與時俱進。使用此工具包，可以很容易的把其他資訊整合進模型，比如時間動態，領域關係和分層資訊。除了評分預測，還可以實現pairwise ranking任務。  

論文原文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.01731.pdf 一、簡介 該論文對對話系統進行了綜述，並討論了今後可能的研究方向。 對話系統大致被分成兩類： (1) 任務為導向的對話系統 任務為導向的對話系統是協助使用者去完成特定任務，比如找商品，訂住宿，訂餐廳等。實現任務為導向的對話系統，主要有兩類方式：(1) Pipeline method, (2)End-to-End method。 (2) 非任務導向的對話系統

提示：如果還不瞭解Hadoop的，可以下查看這篇文章Hadoop生態系統，通過這篇文章，我們可以首先大致瞭解Hadoop及Hadoop的生態系統中的工具的使用情境。 搭建一個分布式的hadoop叢集環境，下面是詳細步驟，使用cdh5 。 一、硬體準備 基本配置: 作業系統 64位

原來使用的是fedora18，按照裡面的方法安裝tftp-server時遇到了問題，最大的不同就是tftp的設定檔/etc/xinetd.d/tftp在fedora23上沒有了。沒有設定檔可咋辦，我嘗試這個建立了這個檔案還是沒用。得嘞，看來是改了。 於是看看fedora23的官網 https://docs.fedoraproject.org/en-US/Fedora/23/html/Installation_Guide/pxe-tftpd.html 發現，竟然變成了tftp.socket

《H.264/AVC視頻編解碼技術詳解》視頻教程已經在“CSDN學院”上線，視頻中詳述了H.264的背景、標準協議和實現，並通過一個實戰工程的形式對H.264的標準進行解析和實現，歡迎觀看。 “紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，只有自己按照標準文檔以代碼的形式操作一遍，才能對視頻壓縮編碼通訊協定的思想和方法有足夠深刻的理解和體會。 連結地址：H.264/AVC視頻編解碼技術詳解 GitHub代碼地址：點擊這裡 H.264中Slice

  嘗試用OpenCV來實現立體視覺也有一段時間了，主要的參考資料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV論壇上一些前輩的討論。過程中磕磕碰碰，走了不少彎路，終於在前不久解決了最頭大的問題，把整個標定、校準、匹配的流程調試成功。(雖然還有一些問題至今尚未搞清)

對比試用平台介紹 　　在體驗了酷睿 I5 2300 在3D遊戲和多任務、高清播放等方面的突出效能後，今天我利用空閑時間針對酷睿 I5 2300在高清轉碼方面上與本人的舊平台上對比了一下.，其結果也讓人感到震撼。好了閑話不多說了，先來給自己新舊PC做個介紹： 新平台概括 　　(因為要對比高清解碼方面做比較，所以為了彌補舊平台CPU和GPU上的不足，特意在舊系統中配置了Nvidia GeForce 9800 GT)

在上一篇《XGBoost源碼閱讀筆記(1)--代碼邏輯結構》中向大家介紹了XGBoost源碼的邏輯結構，同時也簡單介紹了XGBoost的基本情況。本篇將繼續向大家介紹XGBoost源碼是如何構造一顆迴歸樹，不過在分析源碼之前，還是有必要先和大家一起推導下XGBoost的目標函數。本次推導過程公式截圖主要摘抄於陳天奇的論文《XGBoost：A Scalable Tree Boosting System》。在後續的源碼分析中，會省略一些與本篇無關的代碼，如並行化，多線程。 一、目標函數最佳化

0.  前言         為瞭解決柵格切片、切片時間長、資料轉送量的大、樣式定製能力弱的問題，越來越多的企業案例，開始採用向量欺騙作為webGIS中地圖載入的方式。而目前為止，較為成功且通用的向量切片使用技術流程，主要分為以下兩種。  ArcGIS Pro 製作向量切片--- ArcGIS Online 發布向量切片服務 --- ArcGIS for JavaScript進行地圖展示

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