XA协议/2PC的关系;TCC与AT模式的区别

接下来，是时候看看训练后的模型质量了。模型的效果通常用“拟合程度”来形容，例如某个图片识别的任务中模型训练后的误差率与人类的平均误差率只相差1%，然而测试集误差比训练集误差高了10%，这就意味着模型在全新的（没见过）的数据上表现很不好，因此我们可以判断这个模型过拟合（Overfitting）了。调参的过程，是一种基于数据集、模型和训练过程细节的实证过程，图5-15描述了一个典型的深度学习调参流程，

接下来，是时候看看训练后的模型质量了。模型的效果通常用“拟合程度”来形容，例如某个图片识别的任务中模型训练后的误差率与人类的平均误差率只相差1%，然而测试集误差比训练集误差高了10%，这就意味着模型在全新的（没见过）的数据上表现很不好，因此我们可以判断这个模型过拟合（Overfitting）了。调参的过程，是一种基于数据集、模型和训练过程细节的实证过程，图5-15描述了一个典型的深度学习调参流程，

jar包分为普通jar包和可依赖jar包。当我们使用maven把项目打成一个jar包时，默认情况下，只会把当前项目的代码编译文件打入jar包中，而这个项目所依赖的第三方jar包，并不会自动加入到新打的jar包中。这样会造成使用jar包时，报错ClassNotFoundExcepiton，需要使用maven的Assembly插件设置jar包的打包方式。

zk实现分布式锁

接下来，是时候看看训练后的模型质量了。模型的效果通常用“拟合程度”来形容，例如某个图片识别的任务中模型训练后的误差率与人类的平均误差率只相差1%，然而测试集误差比训练集误差高了10%，这就意味着模型在全新的（没见过）的数据上表现很不好，因此我们可以判断这个模型过拟合（Overfitting）了。调参的过程，是一种基于数据集、模型和训练过程细节的实证过程，图5-15描述了一个典型的深度学习调参流程，

一、在构造函数上定义关于在构造方法上加@Autowired注解，讲下面几点:1.带有@Autowired注解（属性required默认为true）的构造方法，在Spring初始化对象实例时，会调用此构造函数，进行对象的实例化。2.如果构造方法上带有了@Autowired注解，那么这个构造方法不是public修饰的，也可以被实例化。private修饰的，也可以被实例化出来。3.当一个对象只有一个构造

在传统的机器学习中，数据处理需要耗费大量的时间、人力以及物力，因为机器学习的特征标注往往需要专家先进行确定，然后再通过人工编码，标记为一种数据类型，这些类型可能是纹理、方向、位置等，但是，这个过程很容易由于失误而使得任务的准确性降低。在深度学习的计算中，含有非常多的卷积、池化等操作，这些操作带来的是大量的矩阵运算，因此，深度学习对于良好硬件的依赖性非常高，强大的图形处理器（Graphic Proc

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nginx配置https访问，浏览器不报警