2022年数字信息化培训项目系列各企、事业单位：随着科技的快速发展,人工智能俨然成了当今社会的关注焦点。而在人工智能的发展上,深度学习、强化学习、迁移学习等成为了科学界、工业界研究和应用的热点。在实际研究和应用过程当中，研究人员逐渐发现了深度学习单独应用的缺点，如没有决策能力，不可推理等。而深度强化学习，作为一种崭新的机器学习方法,同时具有感知能力和决策能力

1、概述在稍大一些的项目中，我们总是需要管理各种各样的类型数据，如产品类型，客户类型，省市表等等，而这些信息在其他地方经常用到，例如下拉框，把这些数据做成可以增删改查的数据表，便于使用和维护。2、新建新建业务字典的方法跟新建模块的方法类似。在设计器业务字典的目录下，右键新建，建好字段，保存更新。!image(https:/

Task4建模与调参4.1学习目标学习机器学习模型的建模过程与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍逻辑回归模型：理解逻辑回归模型；逻辑回归模型的应用；逻辑回归的优缺点；树模型：理解树模型；树模型的应用；树模型的优缺点；集成模型基于bagging思想的集成

5GNR帧结构子载波间隔NR子载波间隔与LTE相比，最突出的区别是NR支持多种不同类型的子载波间隔(在LTE中只有一种类型的子载波间隔，15Khz)。下面是NR不同类型子载波间隔图，每种子载波间隔都对应一个参数u(u0表示15kHz，此时子载波间隔与LTE相同)。正如你在下表格第二列看到的，其他u值

MongoDB中我们经常会接触到一个自动生成的字段：”\_id”，类型为ObjectId。ObjectId构成之前我们使用MySQL等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。但在分布式环境下，这种方法就不可行了，会产生冲突。为此，MongoDB采用了一个称之为ObjectId的类型来做主键。ObjectId是一个12字节的BSON类型字符串。按照字节顺

<tableclass"dblock"<tbodyclass"dblock"<trclass"dblock"<tdclass"dblockcommentbodymarkdownbodyjscommentbody"<p考察如下类型：</p<divclass"highlighthighlight

启用WinRM远程服务： winrmquickconfig很多人学习python，不知道从何学起。很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，

第一类：数值类型一.数值型包括1.int(整型)：python3里数字不管多大永远都是int长整型，且没有大小限制，受限于内存区域的大小类型转换：int(x)返回一个整数2.float(浮点型)：有整数部分和小数部分组成。支持十进制和科学计数法表示。只有双精度型类型转换：float(x)返回一个浮点数3.c

前言：数组Array和集合的区别：1、数组是大小固定的，并且同一个数组只能存放类型一样的数据（基本类型/引用类型）2、JAVA集合可以存储和操作数目不固定的一组数据。3、若程序时不知道究竟需要多少对象，需要在空间不足时自动扩增容量，则需要使用容器类库，array不适用。　注：使用相应的toArray()和Arrays.asList()方法

“深度学习一点也不难！”通常情况下，机器学习尤其是深度学习的使用往往需要具备相当的有利条件，包括一个大型的数据集，设计有效的模型，而且还需要训练的方法——但现在，利用迁移学习就可以消除掉这些瓶颈。作者|CalebKaiser以下为译文：在