Day Three(Beta)

最新推荐文章于 2025-02-27 14:43:28 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/HL-Luo/p/5043882.html
本次站立式会议讨论了包括div控制长度的选择、编辑器的学习使用、登录逻辑代码的完善及书籍详情页面的设计等内容。

站立式会议

站立式会议内容总结

331
今天：列表关于div控制长度选择控制字段长度而非cssCtrl;editor学习使用
遇到的问题：无
明天：复习,没什么时间花在代码上，可以构思下闹钟的过程
442
今天：登录逻辑代码
遇到的问题：无
明天：完善评价后台代码
439
今天：修改话题详情页面
遇到问题：无
明天：继续修改页面
142
今天：彻底解决Github登陆问题
明天：继续边学边做书籍详情页面

540
今天：继续修改登录页面
遇到问题：无
明天：继续修改页面

会议照片

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心得体会

——愿上帝在我们身后。

转载于:https://www.cnblogs.com/HL-Luo/p/5043882.html

【编程实践】编程语言之 Smalltalk
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04-01 2万+
Smalltalk，被公认为历史上第二个面向对象的程序设计语言，和第一个真正的集成开发环境（IDE）。Smalltalk由艾伦·凯，Dan Ingalls，Ted Kaehler，Adele Goldberg等于70年代初在Xerox PARC开发。Smalltalk对其它众多的程序设计语言的产生起到了极大的推动作用，主要有：C++，C#，Objective-C，Actor，Java和Ruby等。90年代的许多软件开发思想得利于Smalltalk，例如设计模式、敏捷编程和代码重构等。
基于词袋模型的智能化机器人技术
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07-26 1073
机器学习”这个术语已经成为当今最火热的话题之一，由此带动了一股人工智能的潮流。在过去几年中，随着大数据、云计算等技术的发展，机器学习技术也变得越来越先进。然而，对于一些传统行业或互联网领域的应用场景来说，机器学习并不一定适用。比如在电商平台中，为用户推荐商品往往依赖于人的因素，而非机器学习算法所能及的高度自动化的程度。再如在医疗保健领域，机器学习算法并不能完全取代人类专业的咨询人员，因为它还需要考虑诸多额外的问题。因此，如何在传统行业的机器学习框架内实现智能化，是一个值得探索的问题。
团队作业8——第二次项目冲刺（Beta阶段）--5.23 third day
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团队作业8——第二次项目冲刺（Beta阶段）--5.23 third day Day three: 会议照片 项目进展 今天是beta冲刺的第三天，组长回到了队伍当中，正式开始改进alpha中存在的功能不完善的问题，首先解决的是课程表的手动导入问题，先写了传图片的demo，随后开始导入课表的工作。具体安排如下： 队员 昨天已完成的任务 今日计划完成任务 遇到的困难 每个人的...
day05
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pandas Series DataFrame
Codeforces Beta Round #6
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文献共读 Day3
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08-11 1277
情景记忆形成中的 新皮层alpha/beta振荡和 海马 theta/gamma 振荡文献信息文献解析研究背景和问题提出实验设计数据分析结果行为结果MEG结果序列刺激呈现阶段记忆结合阶段进一步证明神经活动的分离（时间上）阅读感想 文献信息 Griffiths, B. J., Martín-Buro, M. C., Staresina, B. P., & Hanslmayr, S. (2021). Disentangling neocortical alpha/beta and hippocampal
Beta版本冲刺总汇
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12-09 116
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Codeforces Beta Round #12
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09-30 1039
文章目录A - Super AgentInputOutputExamplesInputOutputInputOutputNoteB - Correct Solution?InputOutputExamplesInputOutputInputOutput A - Super Agent There is a very secret base in Potatoland where potato ma...
Deepseek api接口调用（deepseek接口）（笔记2）——API 文档（调用示例）（Authentication、对话补全Chat、FIM 补全Beta单回合聊天、列出模型、查询余额）
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根据输入的上下文，来让模型补全对话内容。
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【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
AI天才研究院
03-09 2141
选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
paddle 56 将图像分类模型嵌入到目标检测中并实现端到端的部署（用图像分类模型进行目标检测切片分类）
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12-24 1656
目标检测在功能上一直是涵盖了图像分类的，其包含目标切片检测，目标切片分类。由于某些原因，需要将目标检测的功能退化为检测，忽略其切片分类，使用外部的分类模型。然而这样操作会使得其与原始的部署代码不兼容，为此博主实现将图像分类模型嵌入到目标检测中，并实现端到端的部署。这里以ppyoloe模型为改造案例，关于图像分类模型可以使用任意PaddleClas支持的模型。关于构造PaddleClas模型可以查阅。
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打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/wsszs Swoole 框架的中文版本 CHM 格式文档
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深入解析DedeCMS 0day漏洞细节
根据提供的文件信息，我们可以确定关键词是“dede 0day分析”。dede通常指的是织梦内容管理系统（DedeCMS），而0day是一个安全领域的术语，指的是被发现但尚未公开的漏洞，也就是所谓的零日漏洞。下面将详细说明这一...
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