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机器学习基本问答。
机器学习基本问答。 您如何定义机器学习？ 答。 ML 是关于构建可以从数据中学习的系统。学习意味着在某些任务上做得更好，给定一些绩效衡量标准。 ** 什么是有标签的训练集？** 答。带标签的训练集是一个训练集，其中包含每个实例所需的解决方案（也称为标签）。 ** 两种最常见的监督任npm init -y中的y
npm init是初始化生成package.json文件的 如果没有y，则需要手动填写问答，才生成package.json 如果有y，则直接跳过手动问答,直接生成package.json https://blog.csdn.net/qq_31676483/article/details/123755650AB打包有的Shader没有触发IPreprocessShaders的回调
1）AB打包有的Shader没有触发IPreprocessShaders的回调2）场景中有多灯光导致粒子系统大量不合批3）获取Android和iOS的设备唯一标识符4）使用了Variant的AB包里的资源会判断为冗余 这是第302篇UWA技术知识分享的推送。今天我们继续为大家精选了若干和开发、优化相关的问题，建议阅读时间第一章问答
问答_记关键词 Q1：EDA 技术与ASIC 设计和FPGA 开发有什么关系？ A1:1.利用EDA技术进行电子系统设计的最后目标是完成专用集成电路ASIC 的设计和实现;2.FPGA和CPLD是实现这一途径的主流器件。 Q2:FPGA在ASIC设计中有什么用途？ A2:FPGA是实现ASIC 设计的现场可编程器件。 Q3：与软件描述语如何降低无效的物理开销
1）如何降低无效的物理开销2）EventSystem.Update如何优化比较合适3）如何定位UWA报告中检测到的Standard Shader问题4）如何定位在UWA AssetBundle检测中看到n/a的网格问题 这是第298篇UWA技术知识分享的推送。今天我们继续为大家精选了若干和开发、优化相关的问题，建议阅读时间10分钟，中性点问题
本文仅供个人参考 来源：《电气运行技术问答》，NGUI Label 自定义材质球无效
1）NGUI Label 自定义材质球无效2）代码保存预制体出现图片丢失的问题3）升级Unity版本，粒子系统触发的闪退问题4）场景打包AssetBundle过大 这是第296篇UWA技术知识分享的推送。今天我们继续为大家精选了若干和开发、优化相关的问题，建议阅读时间10分钟，认真读完必有收获。 UWA 问答社区：a开发者问第一期问答分享来啦
开发者问第一期问答分享，本期内容有AR Engine人脸表情demo、华为分析实时渠道数据分析、Push跳转页面问题。 今后HMS Core将持续为大家分享开发者问答内容。 可点击链接，了解详情 了解更多详情>> 访问华为开发者联盟官网 获取开发指导文档 华为移动服务开源仓库地址：GitHub、Gitee问答中编辑富文本框中的图片上传不了
1.spring-servlet.xml添加下面的代码 <bean id="multipartResolver" class="com.velcro.base.file.CustomCommonsMultipartResolver"> <!-- 设置上传文件的最大尺寸为500MB （10MB=10485760）--> <property name="excludeUrls">医疗知识图谱问答（QASystemOnMedicalKG）
一、数据收集 ....... 二、数据设计、入库 经过数据收集保存的json格式如上图所示（单一示例），其中id值无实际作用不进行讨论，其他字段的值为实体节点、或是实体节点的属性，字段的键部分为关系的种类。一共23个字段，其中有7类节点，转化思路如下所示。 函数结构 四个基本函数 reiOS问答篇 - 知道-----------------------------------------
1 - 面向对象是 90 年代软件开发方法的主流，是一种设计思路，它已经扩展到很宽的范围，如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、人工智能、CAD技术等领域 2 - 初始化方法命名一般是以 init 开头，其返回值只能是 id 类型或本类对象，不能是 void。一个三次握手的细节问答
三次握手的细节问答 三次握手 客户端向服务端发送SYN （SYN=1 seq=J）服务端返回SYN,ACK（SYN=1 ACK=1 ack=J+1，seq=K）客户端发送ACK（ACK=1 ack=K+1） 建立连接可以两次握手吗?为什么? 不可以。 因为可能会出现已失效的连接请求报文段又传到了服务器端。 client 发出的第一个连接请求报KGQA/KBQA综述
参考1、参考2 关于KGQA和KBQA的关系 目录1、论文引入2、背景知识介绍3、两类主流方法基于语义解析（SP-based）的方法基于信息检索（IR-based）的方法4、挑战和解决策略5、技术总结6、研究展望不断进化的知识图谱问答系统鲁棒的知识图谱问答系统更加一般定义的知识图谱对话型知识图[计算机基础] 基础问答
请你说一下tcp和udp的区别 1、TCP面向连接（如打电话要先拨号建立连接）;UDP是无连接的，即发送数据之前不需要建立连接 2、TCP提供可靠的服务。也就是说，通过TCP连接传送的数据，无差错，不丢失，不重复，且按序到达;UDP尽最大努力交付，即不保 证可靠交付 3、TCP面向字节流，实际上是TCP把数据看成c#复习（综合问答）
1. 结构体的使用场合，以及结构体和类的区别 使用场合： 目标类型只是含有一些数据 或以数据为主； 没有抽象和多级别的对象层次 区别： 结构体是值类型，类是引用类型 结构体不能实例属性或字段的初始值 结构体不能声明默认的构造函数 结构体不支持继承 2. 写出5个值类型，和5个引用类型【CSDN问答】产品测评的撰写
前言 当你在敲代码或者遇到一些专业技能问题的时候，是否不知道问谁，也不知道向谁提问，也不知道具体的答案是否能解决等。闲下来的时候，想通过解决他人的疑惑，或者收点小费用等，又好奇在哪个平台上给予帮助等 基于上面的种种疑问好奇，CSDN问答区就可以给予你一个很好的平台，下面就让我问答系统搭建
前后端分离的问答项目。第一次完成项目，逐步添加笔记 创建Maven聚合项目 FILE——new——new project 其实底层还是访问https://start.spring.io/创建SpringBoot项目 输入包名，项目名，java版本 父项目不参与开发，不需要选择依赖。 finish即可完成创建 添加子模块 输入包魔众问答系统 v1.4.0 后台菜单快捷搜索 修复已知问题
魔众问答系统是一套轻量级问答管理系统，支持多用户在线问答，在线专家等模式，帮助您快速搭建私有化的问答系统 魔众问答系统发布v1.4.0版本，新功能和Bug修复累计5项，后台菜单快捷搜索 修复已知问题。 2022年02月04日魔众问答系统发布v1.4.0版本，增加了以下5个特性： ·[新功能] 后台菜单【CSDN问答】关于CSDN问答社区的那些事儿
一、一个值得思考的问题，为什么要做CSDN问答社区？社区的定义又是什么？ 我个人感觉，做一个问答社区，让用户提问，再让有经验的用户去分享经验和解答问题，确实是一个不错的方案。这种情况下，遇到问题的用户，可以在相似的问题下，查看学习其他人分享的经验和解决思路，从而达到解决问知识图谱问答的学习笔记
基于关系技术（主要思想是将大问题化成精心设计的能够解决的一个个小问题）： 子图匹配： 基于知识的问答分为两种： 1. 基于信息检索 (1) 生成候选答案 (2) 对候选答案排名 2. 基于语义理解 (1) 讲自然语言问句转化成逻辑形式 (2) 执行得出结果 1. 从问题中提取出问题的提及实体并在Flask问答平台1：Bootstrap前端框架
Bootstrap官网：https://www.bootcss.com/ 项目结构： 1. CSS文件构建 建立bootstrap的css文件，这个链接中的css代码，粘贴进文件即可 2. 导航条实现 前端代码粘贴进入base模板文件，进行修改，增添block 3. 空格调整 - Spacing 例子：软件课程设计问答
不允许拷贝粘贴（违者直接重修），用自己的理解组织语言 (1)举例说明一些设计模式，并给出伪代码（至少2个） 常见的设计模式有： 适配器模式：适配器模式负责不同类之间的转换，使转换之后的类能够满足指定要求，它可以作为不同接口之间起着适配的功能。 伪代码： //从class one 适配到class two I魔众问答系统 v1.3.0 系统内核升级，界面显示优化
魔众问答系统是一套轻量级问答管理系统，支持多用户在线问答，在线专家等模式，帮助您快速搭建私有化的问答系统 魔众问答系统发布v1.3.0版本，新功能和Bug修复累计12项，系统内核升级，界面显示优化。 2022年01月05日魔众问答系统发布v1.3.0版本，增加了以下12个特性： ·[新功能] 轮播文字Redis 面试常见问答
1. 什么是缓存雪崩？怎么解决？ 通常，我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击，如果缓存宕机，所有请求将直接打在 DB，造成 DB 宕机——从而导致整个系统宕机。 如何解决呢？ 2 种策略（同时使用）： 对缓存做高可用，防止缓存宕机 使用断路器，如果缓存宕机，为了防止系统全部宕机，限制部分流量进入 DB，「NLP」问答系统
Q&A System Introduction (问答系统介绍) Q：能否根据语料库搭建一个智能客服系统（问答系统）？ 基于搜索的问答系统 基于搜索的问答系统的解决思路：根据用户输入问题，从语料库中找到相似度最高的问题，返回相对应的答案作为回答。 简单流程： 基于搜索的问答系统 vs 基于知识图谱的问答系