Pred 中文 翻译

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义项指多义词的不同概念,如李娜的义项:网球运动员、歌手等;非诚勿扰的义项:冯小刚执导电影、江苏卫视交友节目等。

CS231n课程笔记的翻译,始于@杜客在一次回答问题“应该选择TensorFlow还是Theano?”中的机缘巧合,在取得了授权后申请了知乎专栏智能单元 - 知乎专栏独自翻译。随着翻译的进行,更多的知友参与进来。 图1:yolo检测系统。用yolo处理图像简单直接。我们的系统(1)将输入图像调整为448×448,(2)在图像上运行单个卷积网络,以及(3)由模型的置信度对所得到的检测进行阈值处理。 义项指多义词的不同概念,如李娜的义项:网球运动员、歌手等;非诚勿扰的义项:冯小刚执导电影、江苏卫视交友节目等。 DEPRECATED:函数'load_lfw_pairs'已经在0.17中被弃用,将在0.19中删除。. 请改用fetch_lfw_pairs(download_if_missing = False). datasets.load_lfw_people (\*args, \*\*kwargs) DEPRECATED:函数'load_lfw_people'在0.17中已被弃用,将在0.19中删除。. 请改用fetch_lfw_people(download_if_missing = False). ROC曲线,受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在两种不同的判定标准下所得的结果而已。 0 - 摘要 我们提出了yolo,一种新的物体检测方法。之前的物体检测工作是通过重新使用分类器来进行检测。相反,我们将对象检测抽象为一个回归问题,描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率。 Schedule--中文翻译_英语_小学教育_教育专区 454人阅读|4次下载. Schedule--中文翻译_英语_小学教育_教育专区。Schedule 创建一个基本的 Schedule 项目 一、背景 该事例数据文件比较简单,以便学习者的注意力主要放在熟悉软件的操作与功能上。 Noah Pred has been making music in various forms for the past two decades. Working with hardware samplers, sequencers and synthesizers, he began performing live sets of techno, house and electro in the mid-nineties, and began DJing with vinyl soon after.

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参数: 中文名称:泼尼松 中文别名:强的松;去氢可的松 英文名称:prednisone 分子式/结构式: C21H26O5 分子量(Mr): 358.43 用途:常用于联合化疗中,可改善病人一般情况,还可用于急性白血病及其他肿瘤等 基于2316个网页-相关网页

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es : Es =【化學】 einsteinium. pred : 預測反褶積. 例句. 目前還沒有es pred例句。 相似字; 英漢推薦; 漢英推薦.

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这一组的翻译都相当传神,如霸天虎的predati-con,是predator ['pred賢賋猎食者加con后缀,成员变形为猛兽,译为巨狰狞。. combate-con战车队,aerial-bot飞行太保,protect-bot守护神,compute-tron计算王,Brutic-us混天豹,Abomin-us "pred"中文翻译 预测反褶积 "forte"中文翻译 n. 1.长处,拿手好戏。 2.刀身的最强部〔自中央至刀柄〕 (opp. foible)。 Cooking is her forte.

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需要翻译的英文放在 data/src-test.txt 文件里,翻译好的中文讲保存到 pred.txt 中,一行英文对应一行中文。 总结. OpenNMT 的使用方式已经做到了极简,基本可以直接拿来做成后端服务,而且 OpenNMT 也提供了 Docker 容器,可直接安装使用。

在线程唤醒前指定时间的 chrono::duration 对象。. Pred. 返回 true 或 false的任何表达式。 ChineseTextualInference. ChineseTextualInference project including chinese corpus build and inferecence model, 中文文本推断项目,包括88万文本蕴含中文文本蕴含数据集的翻译与构建,基于深度学习的文本蕴含判定模型构建. sklearn.metrics.zero_one_loss(y_true, y_pred, *, normalize= True, sample_weight= None) 源码.