[前端] 深度选择器deep使用介绍(笔记)

这里的&符号代表当前的选择器,&:deep()将&与.target-class结合,创建了一个穿透性的嵌套选择器。在Vue中,为了实现组件内部样式对组件外部元素的穿透覆盖,可以使用CSS的de...

159、Rust与WebAssembly:打造高性能Web应用的新选择

本文介绍了Rust与WebAssembly的互操作技术,重点讲解了如何将Rust代码编译为WebAssembly并在JavaScript中调用。文章涵盖了Rust语言的特点、WebAssembly的性能优势以及`w...

Go语言在人工智能时代的崭露头角:为何越来越多公司选择使用Go语言?

Go语言以其简洁的语法、高效的并发处理、出色的性能等特点,成为了众多公司选择的首选编程语言。无论是小型项目还是大型应用,Go语言都能为开发者提供高效、稳定的开发体验。随着Go语言生态系统的不断壮大,我们有理由相信...

LangFlow VS Flowise 选择合适的低代码AI框架

LangFlow注重提供直观的可视化工作流设计、强大的自动化功能和灵活的插件扩展。其详细的文档和活跃的社区支持使用户可以快速上手并深入使用。Flowise强调简洁的用户界面、预构建的集成模块和详细的日志监控功能。...

Avnet ZUBoard 1CG开发板上手—深度学习新选择

本文主要介绍了AvnetZUBoard1CG开发板的特性、架构、硬件单元等概念,并对如何使用以太网接口和串口连接开发板进行基本介绍,同时辅以两个应用例程演示其功能。...

创建一个完整的应用程序(App)涉及到多个步骤和不同的技术栈,具体取决于你选择的平台(如iOS、Android、Web等)和使用的编程语言。由于篇幅限制,我将为你概述如何使用几种流行的编程语言和技术栈
【AI大模型】LangChain框架:示例选择器与输出解析器携手,编织NLP高效精准之网

本文将聚焦于LangChain框架中的两大璀璨明珠——示例选择器和输出解析器,深入探讨它们如何与Prompt精妙结合,共同编织出提升NLP任务效率与准确性的精密网络。示例选择器通过提供精心挑选的示例来增强Prompt...

人工智能 — 特征选择、特征提取、PCA

特征提取:是通过属性间的关系,如组合不同的属性得到新的属性,这样就改变了原来的特征空间。特征选择:是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。_特征提取pca...

Oracle JDK 与 OpenJDK:如何选择及其区别

是否开源:OpenJDK完全开源,OracleJDK部分闭源。是否免费:OpenJDK完全免费,OracleJDK有时间限制的免费版本。功能性:Java11之后,功能基本一致。稳定性:都提供LT...

秃姐学AI系列之:模型选择 | 欠拟合和过拟合 | 权重衰退

训练数据集:训练模型参数验证数据集:选择模型超参数非大数据集上通常使用K-折交叉验证模型容量需要匹配数据复杂度,否则可能导致欠拟合和过拟合实际中一般还是需要靠观察训练误差和验证误差。...