FHY26828的博客

线性回归用于描述一个因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征）之间的线性关系。

REPL是一个快速测试 JavaScript 代码的交互环境。回调函数是 Node.js 中处理异步操作的核心，通过将函数作为参数传递来实现任务的延迟执行。事件循环则确保异步代码按顺序执行，并避免阻塞主线程。

库提供功能，开发者调用即可。框架提供结构和流程，开发者在框架规定下开发。平台是集成工具环境，支持整个开发流程。2. 使用 HBuilder X 创建第一个 uni-app 应用步骤1: 进入DCloud官网，下载并安装 HBuilder X。步骤2: 打开 HBuilder X，选择 新建 -> 项目 -> uni-app，创建一个新的应用。步骤3: 根据界面提示，填写应用名称、选择模板（如Hello uni-app），然后点击 创建。

通过本次实验，我们成功运行并分析了基于 TensorFlow.js 的静态网页项目，深入了解了前端如何结合机器学习技术实现实时的用户交互功能。收获与体会技术融合: 体验了如何在浏览器环境中利用 TensorFlow.js 实现复杂的计算任务，无需借助后端服务器，体现了前端技术的强大和灵活性。数据安全: 了解到在本地浏览器中处理敏感数据（如摄像头视频流）的重要性和实现方式，增强了对用户隐私保护的认知。项目结构。

本指南旨在帮助你在 Windows 11 上配置一个支持 GPU 加速的深度学习环境。我们将安装 CUDA 和 cuDNN（如果不需要GPU加速，就不用管CUDA 和 cuDNN），然后安装并验证 TensorFlow 和 PyTorch 的 GPU 加速支持。操作系统: Windows 11 64-bitPython 版本: 3.10.14CUDA 版本: 11.8cuDNN 版本: 8.6TensorFlow 版本: 2.10.0PyTorch 版本: 2.4.0。

Anaconda3 是一个面向数据科学、机器学习和科学计算的开源集成开发环境，广泛应用于学术研究、商业分析和开发等多个领域。它不仅支持 Python，还支持 R 语言，使得它在处理复杂数据分析任务时非常灵活和强大。Anaconda3 是一个功能强大且用户友好的数据科学和开发平台。它简化了软件包管理和环境配置，并集成了丰富的工具集，使其成为数据分析、科学研究和开发工作的理想选择。无论是初学者还是资深开发者，Anaconda3 都能大大提高工作效率和项目管理的便利性。