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鸿蒙系统初识
安装环境都很简单，就是下载工具需要在华为开发者联盟里注册，然后认证，扫码认证我这边是不可以的，人工认证需要两个工作日审核 安装成功之后遇到了很多报错，网上都是可以解决的，遇到下面这个报错网上查了很多方式也解决不了，于是记录一下 找了很久，发现网上说的我都配置了，添加 allowknn
写在前面 以下的代码只是学习中的随笔，如有侵权请联系删除 K_Nearest_Neighbor from builtins import range from builtins import object import numpy as np from past.builtins import xrange class KNearestNeighbor(object): """ a kNN classifier with L2 distanceLinux下离线部署指定版本的Ceph集群
Ceph版本：14.2.22 Linux版本：ubuntu-server 18.04 第一部分 集群组织架构 注：上图中的管理节点并不属于ceph集群，只是一个普通的主机，没有安装ceph，下文所说的集群节点指的是安装了ceph软件的节点。 第二部分 下载Ceph源码 2.1 配置Ceph源码镜像源 Ceph源码是托管在Githu文本摘要-07-性能提升之基于Transformer的PGN模型
背景 前一篇文章中，采用了在当前比较主流的Transformer模型，Transformer模型本质来看是基于Encoder-Decoder框架，其解码方式本质上和seq2seq模型的解码方式基本相同。seq2seq的重要缺陷之一在于其不具备生成能力，而PGN模型具备着良好的生成能力。因此，本文拟结合Transformer强APT仓库目录和repository目录结构
一、APT仓库目录结构 1.1 版本代号 sid，still in development，该版本和unstable版本是一样的。 版本可以从多个侧面来进行命名。 第一，从release的角度进行命名。比如，buster、jessie、stretch 第二，使用数字编码，比如7、8、9，然后还有小版本，7.11、8.9 第三，对于当前最新的开发版本，又可以Android Studio 3.5报错，无法从‘https://services.gradle.org/distributions/gradle-5.4.1下载安装的解决方案
问题描述： 刚刚完成Android Studio 3.5安装后，尝试新建第一个空白项目。由于是首次使用，所以需要预先下载、编译一些资源，但是很快便遇到了这样的报错‘Error:Could not install Gradle distribution from ‘https:/ /services.gradle.org/distributions/gradle-5.4.1-all.zip’android grade6.5 redownload 解压报错
升级了高版本的android后，提示没法下载grade6.5 让重新下载；androidstudio 中点了多次重试，基本无果，随即Google ，发现解决方案： 1、到android/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties 文件中找到链接： #Wed Feb 03 19:44:06 CST 2021 distributionBase=GRADLE_USER_HOME distributioMinimum supported Gradle version is 2.14.1. Current version is 2.2.1. If using the gradle wrapper
android\gradle\wrapper\gradle-wrapper.properties 由 distributionBase=GRADLE_USER_HOME distributionPath=wrapper/dists zipStoreBase=GRADLE_USER_HOME zipStorePath=wrapper/dists distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-2.12.1-all.力扣——最接近原点的K个点
我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。 （这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。） 你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案确保是唯一的。 示例 1： 输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出：[[-2,2]] 解释：深度学习 | 斯坦福cs231n编程作业#1 --- k近邻算法(k-NN)
斯坦福cs231n(2017年版)的所有编程作业均采用iPython Notebooks实现，不熟悉的朋友可以提前使用一下Notebooks。编程作业#1主要是手写实现一个kNN分类器来对cifar-10图像数据集进行分类。 目录 1.实验综述 2.导入必要的包 3.数据集 3.实现kNN分类器 4.交叉验证 cs231全部编程作业(