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Jetson Xavier NX踩坑

本文介绍了在Jetson Xavier NX开发板上安装中文输入法、查看硬件配置、换源以及查看JetPack版本的全过程。主要内容包括:1) 通过apt安装fcitx拼音输入法框架并配置环境变量;2) 使用命令行工具查看系统信息、CPU、内存等硬件参数;3) 将apt源更换为华为云ARM64镜像以提升下载速度;4) 检查JetPack版本及CUDA环境配置,并安装jetson-stats监控工具。

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#java#开发语言#python +4
python基础知识pip配置pip.conf文件

摘要:pip.conf是pip的配置文件,采用INI格式编写,包含节、键值对和注释。配置文件分为三个级别:全局(/etc/pip.conf)、用户(~/.pip/pip.conf)和虚拟环境($VIRTUAL_ENV/pip.conf)。加载顺序为全局→用户→站点→PIP_CONFIG_FILE,后加载的配置会覆盖前者。常用配置示例是设置清华大学镜像源,包含[global]节中的index-url

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#python#pip#开发语言 +3
2023年广东工业大学腾讯杯新生程序设计竞赛不知道叫什么名字(前缀和)

需要的是男生女生数量相同,做个转化,女生变成-1,然后求一遍前缀和,我们希望找到最长的满足。最开始想了个二分答案的假做法,011100,这里答案是6,长度为4不满足。考虑枚举右端点,找到最左端和它相等的sum就是对于当前右端点的最长的。

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#算法#数据结构#嵌入式硬件 +3
机器学习实战2-决策树算法

为了将表格转化为一棵树,决策树需要找到最佳节点和最佳分支方法,对于分类数来说衡量最佳的方法是叫做不纯度,通常来说不纯度越低,决策树对训练集的拟合效果越好,所有的决策树算法都是将和不纯度相关的某个属性最优化,不管我们用那个算法,都是追求的与不纯度相关的指标最优化。这是用的最广泛的剪枝参数,在高维度低样本量时非常有效,决策树多生长一层对样本的需求量就会增加一倍,所以限制决策树的深度能够特别有效的限制过

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#机器学习#算法#决策树
Floyd算法详解

在做洛谷的树上dp题单的时候遇到了一道题目P1613 跑路发现自己对flyod的理解太浅薄了,于是去重新学习了一遍,又做了几道题目,然后结合了acwing的算法提高课的总结,于是乎有了这篇博客。

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#算法#mybatis#django +4
郑州大学人工智能简答

人工智能又称机器智能,主要研究人工的方法和技术开发智能机器或智能系统,以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能,实现机器的智能行为。人工智能的定义分四类:(1)像人一样思考地系统(2)像人一样行动的系统(3)理性地思考的系统(4)理性地行动的系统。

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#人工智能#数据结构#flask +3
深度学习入门基于python的理论与实现-第三章神经网络(个人向笔记)

softmax函数的性质,观察softmax函数的式子可以发现,softmax函数值在[0,1]内,同时所有的函数值加起来为1,这个性质和概率的的定义比较像,所以我们可以把它解释为概率。可以考虑使用线性函数,我们知道神经网络是一层一层这样叠加下去,使用线性函数的话,无论叠加多少层,到最后我们的函数都可以等价为只使用一个等价的线性函数。我们知道神经网络的运用一般是分类和回归,根据不同的任务,我们可以

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#深度学习#python#神经网络 +4
机器学习实战3-随机森林算法

对于随机森林这个集成算法来说,它的基评估器就是决策树,决策树长成的森林就是随机森林也就是集成评估器。

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#机器学习#算法#随机森林
强化学习的数学原理-03贝尔曼最优公式

时策略又会发生变化,策略会变得非常短视,更具体地说策略只会关注。求解贝尔曼最优公式就是已知红色量求出上面公式中黑色的量。有了上面的压缩映射定理就可以解决贝尔曼最优公式了。求解不动点的算法:这是一个迭代式的算法,不断令。,同时收敛的速度会非常快(以指数的速度收敛),这样导致的结果可能是采用的策略根本到达不了。这个方程,求解这个方程就需要下面的知识了。,那么贝尔曼最优公式就可以利用上面的。基于上面的定

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#人工智能#深度学习#迁移学习 +3
强化学习的数学原理-06随即近似理论和随机梯度下降

的优势是不需要知道方程或目标函数的表达式,自然也不知道导数、梯度之类的信息.的随机性会比较大,需要的数据又比较少,效率和性能是比较高的.显示我们是不知道的(也是我们想要去求解的),但是我们可以对。:是指随机迭代的一类算法,进行求解方程或者优化的问题,求解这个问题下面给出3种方法,这三种方法是逐渐递进的。的随机性比较小,因为用了更多的数据去代替一个数据.的思想,思想比较简单,但是缺点是在每次更新。下

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#机器学习#算法#人工智能 +4
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