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  1. 4/12/2019 · 可以将作品pdf生成为一个链接或者PDF,它可以做到:. 1.原生态展示你的pdf作品. 2.设置各类安全参数比如 防止下载,阅后即焚,防止打印。. 发出之后 修改链接内容. 3. 不要钱,不用强制注册. 小瓜来介绍一款可以将pdf生成链接的工具-MaiPDF. 这个比其它二维码 ...

  2. 一般看作品都是投放到大屏幕上,尺寸不要太宽或者太长即可,阅读便利性够强就好。. 作品分纸质的和电子投屏的. 纸质常规A4和A3. 电子投屏如果A4或A3会出现黑边,而不会全屏展示,假如按照1920*1080来计算的话,是16:9。. 而A3则是√2:1. 因此,建议16:9的电子 ...

  3. www.zhihu.com › topic › 20376847线器 - 知乎

    线器(Hub)是指将多条以太网双绞线或光纤集合连接在同一段物理介质下的设备;是一个多端口的转发器,当以HUB为中心设备时,网络中某条线路产生了故障,并不影响其它线路的工作。主要功能是对接收到的信号进行再生整形放大,以扩大网络的传输距离,同时把所有节点集中在以它为中心的 ...

  4. 3/7/2019 · 这应该是做一个高质量数据前首先要考虑的问题。. 想想2015年的SNLI [1]、2016年的SQuAD [2]、2018年的GLUE [3], CoQA [4],再到如今的SuperGLUE [5], MRQA ,都是问题驱动的,当现有数据不足以cover问题痛点或无法满足数学工具潜力,或上一个问题已经被解决的差不多的 ...

  5. 这种情况大概率就是过拟合了,也就是训练准确率还可以,但测试的准确率比训练的差了很多,比如楼主的这种相差 10%的情况,很可能是过拟合。 楼主说的前面两种,数据量少,也是可能导致过拟合的情况;而字段选择问题,是指选择的特征吧,如果特征过于复杂,也会导致过拟合的情况。

  6. 勿怪。. 训练精度大于测试精度时,有可能是训练结果存在过拟合,泛化能力不足。. 基本上,是以测试结果更重要来评价训练结果。. 至于提到误差什么的思路,没有这么做过,就不清楚了。. 避免过拟合,是在训练过程中设定超参数尤其是learning rate ...

  7. MNIST是最受欢迎的深度学习数据之一。它是一个手写数字数据,包含一个60,000个样本的训练和一个10,000个样本的测试。这是一个很不错的数据,它可用于在实际数据中尝试学习技术和深度识别模式,并且它花费极少的时间和精力在数据预处理上。

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