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PyTorch 学习笔记（九）：自动编码器（AutoEncoder）「建议收藏」一.生成模型生成模型（GenerativeModel）这一概念属于概率统计与机器学习，是指一系列用于随机生成可观测预测数据得模型。简而言之，就是“生成”的样本和“真实”的样本尽可能地相似。生成模型的两个主要功能就是学习一个概率分布Pmodel(X)P_{model}(X)Pmodel​(X)和生成数据，这是非常重要的，不仅可以用在无监督学习中，还可以用在监督学习中。无监督学习的发展…

Qt播放器学习Phonon库安装：进入源代码的phonon目录，如”../qt-everywhere-opensource-src-4.6.0/src/phonon”，实际代码并不在里面，从phonon.pro文件可知源代码在“/src/3rdparty/phonon/phonon”,但并不影响编译。在终端输入“make;makeinstall”即可，如果安装时出错，也可手动将lib、includ

java转大数据的学习路线首先这个文章是转载的，留着后面基础再扎实一点之后开始学习，感谢原文的作者，写出了如此清晰的学习路线。原文作者文章链接：https://blog.csdn.net/gitchat/article/details/78341484【不要错过文末彩蛋】申明：本文旨在为普通程序员（Java程序员最佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径，不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同…

推荐10个堪称神器的学习网站每天都会收到很多读者的私信，问我：“二哥，有什么推荐的学习网站吗？最近很浮躁，手头的一些网站都看烦了，想看看二哥这里有什么新鲜货。”今天一早做了个恶梦，梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司，只有我辞退老板的份，没有老板辞退我这一说，但是还是被吓得4点多都起来了。（主要是因为我掌握着公司所有的核心源码，哈哈哈）既然4点多起来，就得好好利用起来。于是我就挑选了10个堪称神器的学习网站，推…

QStringList 的学习笔记因公司项目，开始学习QT，这里做一些学习笔记，一遍以后忘记了可以翻阅。笔记内容写的简单，勿怪。参考博客：https://blog.csdn.net/u013360881/article/details/52170487QStringList初始化QStringListqstrList;qstrList<<"Android"<<"Qt

MQTT再学习 — 搭建MQTT服务器及测试「建议收藏」如需转载请注明出处：https://blog.csdn.net/qq_29350001/article/details/76680646最近在搞PM2.5采集，需要用到MQTT传输协议。协议部分看了几天的，讲的七七八八。本身在intel上有写好的MQTT的源码，现在的工作其实也就是移植到单片机上或者DM368板卡上。不过，对于之前没有接触过的我来说，还是从头开始，搭建服务器及测…

java工作流activity_activity 工作流学习(一)启动流程实例什么是流程实例？根据一个流程定义具体的一次执行过程就是一个流程实例,一个流程定义对应多个流程实例(一对多关系)为了演示：在流程图中指定办理人是谁，现在是写死的，表示只能张三能提交请假申请。后面会讲解如何动态指定。//根据流程定义的Id启动一个流程实例(操作ACT_RU_EXECUTION、ACT_RU_TASK、ACT_HI_PROCINST、ACT_HI_ACTINST、ACT_HI…

Drupal开发学习入门指引[通俗易懂]我是云客，《云客drupal8源码分析》系列的作者，伴随着drupal8第一个正式版本发布到现在，该系列已经发布100期，超过60万字，作为中国投入精力最大、同时也是时间最早的第一批用户之一，云客觉得有义务帮助初学者准备好行囊，叮嘱好一路上的注意事项，之前也零星写过一些入门方面的资料，会在本文末给出链接（这些资料也很值得参考），本篇将为您全面整理需要的一切和规划学习步骤，这里假定您是一个刚刚学会p…

【python总结】python学习框架梳理目录基础注释与变量名等基本规则关键字操作符数字字符串条件控制序列列表元组映射集合字典函数函数基础内置函数有哪些？模块数字字符串OSlogging、argparase、cmd综合模板错误和异常面向对象提高文件操作函数式编程正则表达式网络编程多线程与多进程本专栏不适合才学python的新手，适合学过python，但总体框架不清晰的朋友。跟我一起总结提升吧！抓住三个点：操作符、、内置函数、

机器学习系列(12)_XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）[通俗易懂]这篇文章主要讲了如何提升XGBoost模型的表现。首先，我们介绍了相比于GBM，为何XGBoost可以取得这么好的表现。紧接着，我们介绍了每个参数的细节。我们定义了一个可以重复使用的构造模型的函数。最后，我们讨论了使用XGBoost解决问题的一般方法，在AVDataHackathon3.xproblem数据上实践了这些方法。希望看过这篇文章之后，你能有所收获