如何高效学习(斯科特·杨所著)精华高清PDF,可以让你拥有更好的自己,获取知识,理解信息,拓展,纠错,应用,学习目标,技巧
2022-01-14 10:54:31 693KB 高效学习 斯科特·杨
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高效的时间管理概况(模板范本).ppt
2022-01-13 09:03:39 1.08MB 文档
品质主管高效工作手册
2022-01-12 09:02:19 5.94MB 品质主管高效工作手册
Gin Web 由gin + gorm + jwt + casbin组合实现的RBAC权限管理脚手架Golang版, 搭建完成即可快速、高效投入业务开发 特性 RESTful API 设计规范 Gin 一款高效的golang web框架 MySQL 数据库存储 Jwt 用户认证, 登入登出一键搞定 Casbin 基于角色的访问控制模型(RBAC) Gorm 数据库ORM管理框架, 可自行扩展多种数据库类型(主分支已支持gorm 2.0) Validator 请求参数校验, 版本V9 Lumberjack 日志切割工具, 高效分离大日志文件, 按日期保存文件 Viper 配置管理工具, 支持多种配置文件类型 Packr 文件打包工具, 轻松将静态文件打包到编译后的二进制应用中 GoFunk 常用工具包, 某些方法无需重复造轮子 Workflow 工作流程管理(由于golang工作流相关轮子很
2022-01-11 17:03:00 2.18MB go golang middleware workflow
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三重态SemiHardLoss PyTorch半硬。基于可在找到的tensorflow插件版本。无需使用此实现来创建暹罗体系结构,就像创建main_train_triplet.py cnn创建过程一样简单! 对于具有N_CLASSES >> N_SAMPLES_PER_CLASS的分类问题,三元组损失是一个不错的选择。例如,人脸识别问题。 在分类层之前,我们需要切断具有三重态损失的CNN架构。另外,必须添加L2归一化层。 MNIST上的结果 我在MNIST数据集上测试了三重态损失。我们无法直接与TF插件进行比较,因为我没有进行实验,但是从性能的角度来看这可能很有趣。如果您想比较结果,这是训练日志。准确性无关紧要,因为我们不训练分类模型,所以准确性不应该存在。 阶段1 首先,我们训练最后一层和批次归一化层,使验证损失接近0.079。 阶段2 最后,解冻所有层,经过足够的训练和超参数调整
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《进化:从孤胆极客到高效团队》,有书签无水印,超清晰。
2022-01-11 14:17:50 18.89MB 团队 管理
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《土壤及灌溉水二氯喹啉酸除草剂残留量测定高效液相色谱法》标准项目实验报告.docx
2022-01-11 09:03:40 17KB 事业
针对分布式数据存储中空间效率低、计算复杂度高等问题,基于Jordan矩阵和拉格朗日差值公式,提出了一种一般访问结构上高效的分布式数据存储方案。方案是计算安全的,空间利用率与理论安全的方案相比提高了m2倍,每个存储服务器只需维护长度很短的秘密份额,就可以实现大数据的分布式存储。在数据存储过程中,存储服务器根据双线性对的性质计算并贡献影子份额,确保秘密份额的安全性。方案具有可公开验证性,有效防止了数据分发者与存储服务器的欺骗。最后对方案的正确性、安全性、拓展性、空间效率等进行分析,表明方案在分布式数据安全存储中具有很好的应用前景。
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《RabbitMQ实战高效部署分布式消息队列》完整pdf书籍, 初学者可以看看
2022-01-09 20:58:21 89.55MB rabbitmq mq
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2022-01-09 15:22:54 11.53MB 跑包字典
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