为什么呢，你可以考虑一下，我们在推导完全立方公式的时候，我们是一项一项暴力拆开成 n 个 (a+b) 相乘然后拆开合并的同类项，那么我们暴力拆一下可以知道，每一项都是从 n 个 (a+b) 中选 a 或者 b 相乘得到的，也就是说，我们可以把展开后的第 i 项看作是选了 i 个 a 和 n−i 个 b 然后相乘得到的，而这样的组合方案是 (ni)，所以我们得到展开后第 i 项就是 (ni)an−i

最早开发Admin 管理插件，是为了微服务节点，有可视化的界面，后续随着优化开发，丰富了其它功能。目前任意 .Net 或.Net Core的项目，只要在Nuget 中引用 Taurus，即可享有以下管理后台功能。当前版本主要功能：1、微服务节点管理。2、系统环境信息管理。3、指标统计管理。4、系统配置管理。5、系统日志管理。6、扩展菜单管理。7、同步配置管理。记得去年刚发布微服务版本时，是没有管理

所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，如果说网络参数初始化（模型迭代的初始点）能够决定模型是否收敛，那优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。了解不同优化算法的原理及其超参数的作用将使我们更有效的调整优化器的超参数，从而提高模型的性能。本文的优化算法特指: 寻找神经网络上的一组参数 θ，它能显著地降低损失函数 J(θ)，该损失函

我们通过设定不同的置信度的阈值，可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值，一般情况下，p值和r值是负相关的，绘制出来可以得到如下图所示的曲线，其中曲线的面积我们称AP，目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值，对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。日常使用的软件颜值非常重要，首先我们还是通过动图看一下识别的效果，系统主要实现的功能是对图片、视频和摄像头画面中的线路进行识别，识别的结

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在单元或者集成测试的过程中，需要测试的用例非常多，如果测试是一条一条过，那么需要花费不少的时间。从 V2 开始，默认情况下 XUnit 自动配置并行（），大大提升了测试速度。本文将对程序进行集成测试，并探讨 XUnit 的数据共享与测试并行的方法。XUnit默认在一个类内的测试代码是串行执行的，而在不同类的测试代码是并行执行的。

1. 本文介绍的是基于TensorFlow接口的深度学习网络，而非TensorFlow2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，我们将在下一篇博客中介绍。2. 本文代码以回归为例；而由于基于接口的深度学习回归与分类整体较为类似，因此二者具有触类旁通的效果。3. 本文第二部分为代码的分解介绍，第三部分为完整代码。首先需要引入相关的库与包。import os其次，基于Tenso

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在UI自动化中，UI自动化客户端可以询问控件支持哪些控件模式，然后通过支持的控件模式公开的属性、方法、事件和结构与控件进行交互。中，介绍了UI Automation能够做什么，且借助 Inspect.exe 工具完成了一个模拟点击操作的Demo，文章结尾也提出了自己的一些想法，想要借助UI Automation做一个UI自动化测试平台。例如，只在控件视图中包含已启用的控件。在内容视图中，一个始终处

GPT4All支持多种不同大小和类型的模型，用户可以按需选择。序号模型许可介绍1商业许可基于GPT-J，在全新GPT4All数据集上训练2非商业许可基于Llama 13b，在全新GPT4All数据集上训练3商业许可基于GPT-J，在v2 GPT4All数据集上训练。4商业许可基于GPT-J，在v1 GPT4All数据集上训练5商业许可基于GPT-J，在v0 GPT4All数据集上训练6非商业许可。