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全面解决nvidia驱动自动更新后不一致的问题,包含重启失效的解决方案。

通过对不同资产分配权重,从而实现风险较小情况下的最大化回报。

解决 ollama 模型隔一段时间就被释放的问题。

混淆矩阵是分类任务常用的一种评估方法。尤其是在类别数量不平衡的情况下,相比accuracy,混淆矩阵对哪个类被错误分类具有更直观的解释。在平时做简单的数据实验时,可以仅用from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix或者seaborn对混淆矩阵进行可视化。但是在深度学习训练模型的过程中,在`tensorboard`中可视化混淆矩阵会更方便结果记录
用具体的图示+代码,帮你理解汉明距离(Hamming distance)、汉明损失(Hamming loss)。

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