学习中目前所遇到的问题

最新推荐文章于 2023-06-25 11:48:05 发布
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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-04 4万+
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）应运而生，其目标是利用极少量的标注样本训练模型，使模型能够对新的样本进行准确分类或预测。这一技术模拟人类从少量示例中快速学习并泛化到新情况的能力，为解决数据稀缺问题提供了有效的途径，在计算机视觉领域展现出巨大的潜力和应用价值。
JavaEE 学习过程中遇到的问题
做最好的自己
02-24 2414
1 Hibernate :Jboss 遇到的问题 ：org.jboss.tools.vpe.xulrunner.XulRunnerBundleNotFoundException: Bundle org.mozilla.xulrunner.win32.win32.x86_64 is not found.解决办法：https://tunatore.wordpress.com/2015/06/15/org
javaee学习问题
weixin_48476995的博客
08-16 216
javaee 学习问题
学习JavaEE过程中遇到的各种（奇葩）问题
weixin_50738670的博客
03-03 3147
学习JavaEE过程中遇到的各种（奇葩）问题 问题一： The superclass “javax.servlet.http.HttpServlet” was not found on the Java Build Path 遇到这个问题的时候我尝试在网上找答案按着答案一步步操作。 这是在按着网上答案来的正确流程，但是这时候问题又来了。我在最后一步插入库的时候是空的。我想起了我之前看过的视频决定自己下载个Tomcat。 下载链接：https://tomcat.apache.org/ 建议最高下载9.0，
用eclipse学javaEE遇到的问题，持续更新
qq_40691055的博客
11-12 406
1. the selection cannot be run on any server Dynamic web module version和你的tomcat支持的不匹配， 你可以建立一个web项目看看你的可以支持的version. Web.xml版本号太高。 2. java.lang.IllegalArgumentException at org.springframework.a...
Java EE学习中问题解决
查无此明的博客
10-07 248
文章目录网页显示汉字乱码 网页显示汉字乱码 问题描述：在编码格式都设置为UTF-8后网页仍然为乱码。 解决方法：在src的java文件中添加了以下三行代码，重启服务器后解决。 response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("text/html;charset=UTF-8&
机器学习常见问题总结
weiyaner的博客
01-12 2931
机器学习面试常考问题汇总
机器学习中常见的问题整理（一）
柳汀轩
04-04 4134
本文整理了一些常见的机器学习中可能会遇到的问题，这些问题包括基本概念的理解，各种场景下模型的选择等问题，以及一些常见概念背后的原因，结果和改进思路等。 1.对于xgboost，还有必要做很多特征工程吗？ 特征工程是个很广的概念，包括特征筛选、特征变换、特征合成、特征提取等等。 对于xgboost，它能够很好地做到特征选择，所以这一点不用我们去操心太多。 至于特征变换（离散化、归一化、标准化...
联邦学习中的数据异构性问题综述
联邦学习小白
06-19 1万+
摘要 联邦学习中的数据异构性问题主要是由参与训练的各客户端的数据虽独立分布但不服从同一采样方法（Non-IID）所导致的，这一问题也导致模型精度的严重下降。如何缓解Non-IID带来的不利影响目前仍是一个开放性的问题。 目前已经有很多算法可以应用于这一问题的处理上，但由于这些算法的实验都是基于不同的数据划分策略，我们没办法系统地、直观地理解这些算法的优缺点。 为了能对各算法的性能进行一个比较，《Federated Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental
学习中遇到的问题
sfZhang_的博客
06-14 272
1.对于那么多开发方法，每种方法更适合在什么情况下使用？2.开发速度的计算方法是否科学？3.如何给每一个源文件打上标签，并同步所有标签？4.对于团队分工是否每个人做好自己的工作就可以了？5.一个团队什么样的绩效评估比较合适？...
一些学习中遇到的问题整理
qq_33343480的博客
08-25 2362
附上自己学习过程中的思维导图：http://pan.baidu.com/s/1c2FS74W 1.数组打印        int []num = {1,2,3,4,5}; System.out.println(num.toString()); //输出：[I@15db9742 System.out.println(Arrays.toString(num)); //输出：[1,
在学习过程中遇到的问题
liuxiaojing1993的专栏
11-11 892
记得第一节C语言课程就开始为以后的编程学习入门知识，以前从未接触过编程，在学习过程中不免遇到问题或者困惑。   问题：刚开始学习编程，是完全按着书的例子，照搬到电脑上便完成了一个小小的编程，输入某数即可得到结果。后来是做C语言书上的练习，自己编程经检验老是存在错误，一连串的英文错误提示，不能完全看懂，每次修改错误却还是有错误存在。以前是纯粹复制书本编程，现在是完全由自己编写，却常常因找不出错误
Cannot invoke “java.net.URL.toExternalForm()“ because “location“ is null异常解决
qq_64867440的博客
06-25 4823
我们通常会遇到各种各样的异常情况，所以我们需要对try，catch有充分的理解。例如：我在编译是就遇到Cannot invoke "java.net.URL.toExternalForm()" because "location" is null异常。为避免方法调用中空对象引用异常 `NullPointerException`，你可以通过判断该变量是否为 `null`，若为 `null` 则为其赋值一个默认值。这将避免在调用 `toExternalForm()` 方法时，抛出空对象引用异常。
There is already 'xxxController' bean method的解决方法
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qq_26270869的博客
05-07 6万+
关于报错：There is already 'xxxController' bean method的解决方法报这个错的原因是因为你controller里的@RequestMapping中的路径有重复！ 报这个错的原因是因为你controller里的@RequestMapping中的路径有重复！ ...
解决Json文件报错 Expected value at 1:0
weixin_43012937的博客
11-09 1万+
转载，完美解决，希望更多的人看到https://blog.csdn.net/qq_25221835/article/details/81237988
JSON.parse: expected property name or '}'
weixin_30924239的博客
11-04 2510
早上被这问题坑了一个小时有了。后台返回的json如下，一切正常，但是手动把下面的json复制到js代码中，一直提示“JSON.parse: expected property name or '}'” {"data":"value"} 把双引号换引号也不可以，把又引号去掉也不可以，感觉就纳闷了。后来上网一查，是发现JSON.parse解析单引号会出标题中提到的问题。 虽然js代码中...
学生信息管理系统中遇到的问题
刘玉杰 点滴之笔
08-14 6067
在做学生信息管理系统的过程中遇到的一些问题，如图：          对于不熟悉的我来说，这个错误整整浪费了我大概两个小时的时间。我上网查“advapi32.dll”是什么？及实施错误53的解决方案。知道了advapi32.dll是C:\windows\systems\、、下的一个函数，他是取得登录用户名的不可缺少的东东。懂得在“system和systems下的文件不用写路径，可直接
机器学习目前面临的主要问题
06-12
机器学习目前面临的主要问题包括： 1. 数据质量问题：机器学习的模型需要大量的高质量数据进行训练，但是现实中的数据往往存在噪声、缺失值和不完整等问题，这会影响模型的准确性和可靠性。 2. 模型的可解释性问题...
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