原文:RAC系統化學習

RACSignal: 只要訂閱RACDynamicSignal,就會執行didSubscribe 前提條件是RACDynamicSignal,不同類型信號的訂閱,處理訂閱的事情不一樣 nextBlock調用:只要訂閱者發送數據就會調用 RACSubject RACReplaySubject RAC中的KVO 通知 監聽事件 監聽文本框 計時器 RAC中的集合: RACMulticastConne ...

2016-07-09 10:08 0 4025 推薦指數:

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如何從零開始系統化學習視覺SLAM?

由於顯示格式問題,建議閱讀原文:如何從零開始系統化學習視覺SLAM? 什么是SLAM? SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母組合,一般翻譯為:同時定位與建圖、同時定位與地圖構建。雖然聽起來比較拗口,但SLAM卻是三維視覺 ...

Sun Apr 14 06:32:00 CST 2019 0 1589
docker系統化學習圖文+視頻教程

1.背景 博客對應的視頻課程: 9.9元在線學習:https://study.163.com/course/courseMain.htm?share=2&shareId=400000000332026&courseId=1210641816 ...

Sun Aug 23 20:41:00 CST 2020 0 759
springcloud系統化學習圖文+視頻教程

背景 -------------------------學前必讀---------------------------------- 學習不能快速成功,但一定可以快速入門整體課程思路:1.實踐為主,理論化偏少2.課程筆記有完整的案例和代碼,(為了學習效率)再開始之前我會簡單粗暴的介紹知識點 ...

Fri Aug 28 06:08:00 CST 2020 0 765
Mybatis-Plus系統化學習之環境准備與簡單使用

1.背景 平時在開發中會經常用到單表的CRUD操作 其實,這些單表的CRUD,完全不需要我們寫sql,可以使用mybatis-plus自動生成,不但高效而且不容用出錯! 2.mybatis-pl ...

Sat Nov 07 06:40:00 CST 2020 0 531
RNN和LSTM系統化學習———

怎么也逃不開這些NLP方面的模型,那就Good good study! 一:RNN 核心思想:包含循環的網絡,允許信息的持久化。可以將RNN展開為以下的這種模型,簡言之就是每一步產生的輸出可以從當 ...

Fri May 12 00:16:00 CST 2017 0 2190
推薦系統中如何使用強化學習呢?

一、推薦中如何定義強化學習的幾個元素 方式1: Agent:推薦引擎。 Environment:用戶。 Reward:如果一條新聞被點擊,計+1,否則為0。一次推薦中10條新聞被點擊的新聞個數作為Reward。 State:包含3個部分,分別是用戶標簽、候選新聞的新聞標簽和用戶前4屏 ...

Tue Feb 23 01:44:00 CST 2021 0 287
推薦系統(17)—— 強化學習方法概述

0、什么是強化學習   強化學習是一類算法, 是讓計算機實現從一開始什么都不懂, 腦袋里沒有一點想法, 通過不斷地嘗試, 從錯誤中學習, 最后找到規律, 學會了達到目的的方法. 這就是一個完整的強化學習過程。   原來計算機也需要一位虛擬的老師, 這個老師比較吝嗇, 他不會告訴你如何移動 ...

Sun Aug 22 21:34:00 CST 2021 0 142
 
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