使用select来管理IOselect确定一个或者多个套接字状态。
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2012-10-09 23:48:00
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哈哈哈哈 这个作者太有意思了，看开头我还真以为是发表的学术论文呢哈哈哈哈哈哈
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原创
2022-03-18 10:32:33
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《XDC约束技巧》系列中讨论了XDC约束的设置方法、约束思路和一些容易混淆的地方。我们提到过约束是为了设计服务，写入Vivado中的XDC实际上就是用户设定的目标，Vivado对FPGA设计的实现过程必须以满足XDC中的约束为目标来进行。那么我们如何验证实现后的设计有没有满足时序要求，又如何在开始布局布线前判断某些约束有没有成功设置，或是验证约束的优先级，这些都需要用到Vivado中的静态时序
PaliGemma 是 Google 开发的轻量级的具有多模态功能的视觉语言模型 (VLM)。 https://ai.google.dev/gemma/docs/paligemma?hl=zh-cnT checkpoints 预训练模型； Mix ch
前面两篇文章, 我们先是通过三个非常简单的数学例子了解了机器学习的基本流程(训练, 预测). 接着为大家解释了为什么大家早就学会解方程了, 还需要用到机器学习技术. 我们接下来要讲的是机器学习算法怎样为我们在无数个可能的模型中找出最有可能正确的(最优的)那个模型.首先在上一篇文章中, 有朋友提问 "为什么认为找出来的模型是最优的，怎么判断它是不是最优的，依据是什么"机器学习没办法为我们找到百分百正
原创
2023-05-18 11:34:10
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Select通信模型Select模型是Windows下几种网络通信模型中最基础的一种。它的“中心思想”就是使用Select函数，做到避免一个客户端连接一个线程的方式。作为最基础的网络通信模型，了解Select模型可以很好的对其它通信模型进行理解和优化。Select模型服务端界面：事件选择模型事件选择模型是Windows通信模型中的一种，它和异步选择模型的最大区别在于网络事件会投递至一个事件对象句柄
原创
2011-04-01 10:44:46
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模型选择和改进 在前几篇博客中分别介绍了线性回归，逻辑回归。神经网络的一些知识。可是。假如你想要开发一个机器学习系统或者改进一个机器系统性能的时候该
原创
2022-01-07 15:11:25
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今天我们再来详细讨论下关于WSFC的仲裁模型，主要仲裁模型的优缺点，应该如何去思考选择最佳合适方案WSFC引入仲裁，主要有两个目的 跟踪群集当前运作票数是否符合仲裁模型协定，如果低于最少允许节点，则决定关闭群集（2012之前） 当发生分区时，确保由多数一方负责接管群集提供服务，少数票数方将关闭回顾一下历史，在2003时代之前，群集只有一种仲裁模型，即仅磁盘仲裁，在这种模型下
原创
精选
2018-03-23 14:23:00
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2.1经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。精度：1-错误率=精度误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。泛化误差：在新样本上的误差。过拟合：学习器学习能力太好导致把训练本身的特点当作所有样本都具有的特点，导致泛化能力下降。2.2评估方法通常，我们通过实验测试学习器的泛化误差来进行评估进而做出选择，以测试集的测试误差作为
原创
2020-11-15 01:17:18
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【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的集，上万的实例，超...
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2023-10-10 10:05:09
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霍布森选择效应是一个经济学概念，描述了一种限制选择范围的现象，这种限制可能导致人们做出不理智或不利的选择。
libevent 网络模型选择
event_base_get_method
EVENT_BASE_FLAG_STARTUP_IOCP
原创
2019-12-30 19:09:16
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词嵌入的特性 (Properties of Word Embeddings)到现在，你应该明白了词嵌入是如何帮助你构建自然语言处理应用的。词嵌入还有一个迷人的特性就是它还能帮助实现类比推理，尽管类比推理可能不是自然语言处理应用中最重要的，不过它能帮助人们理解词嵌入做了什么，以及词嵌入能够做什么，让我们来一探究竟。这是一系列你希望词嵌入可以捕捉的单词的特征表示，假如我提出一个问题，man如果对应wo
编辑：学姐Motivation现阶段出现了大量的Transformer-style图像分类模型，并且这些模型在ImageNet上取得了不俗的成绩，这些Transformer-style模型将取得高性能的功劳归功于Multi-head attention注意力机制，但是是否由于attention而取得好效果目前还不明确。故本文为了验证该想法Is the attention necessary? 进
模型选择与验证模型选择XGB与LGB模型调参模型验证（K-fold）总结参考 模型选择经过前面EDA分析及特征工程，接下来就是建模过程。对于价格预测，是属于回归问题，现常用的回归模型有十三种：MLPRegressor，AdaBoost，Bagging，ExtraTree，LinearRegression，Ridge，SVR，KNNRegressor，Lasso，DecisionTree，XGBo
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2024-04-21 15:25:16
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逆向选择：理论模型5.1 旧车市场上的逆选择（1）5.2 旧车市场上的逆选择（2）5.3 理论与现实的对照（1）5.4 理论与现实的对照（2）
原创
2021-08-02 16:03:50
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我们将学习器对样本的实际预测结果与样本的真实值之间的差异成为：误差（error）。定义出来。定义如下：在过拟合问题中，训练误差十分小，但测试误差教大；在欠拟合问题中，训练误差和测试误差都比较大。目
原创
2022-06-09 01:22:06
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