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这个章节介绍scikit-learn 所提供之机器学习资料集,最常用的主要有: 手写数字辨识 鸢尾花资料集 Ex 1: The digits 手写数字辨识 Ex 3: The iris 鸢尾花资料集
机器学习资料集/ 范例三: The iris dataset http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html 这个范例目的是介绍机器学习范例资料集中的iris 鸢尾花资料集 (一)引入函式库及内建手写数字资料库 #这行是在ipython notebook的介面裏专用,如果在其他介面则可以拿掉
本文向大家介绍什么样的资料不适合深度学习?相关面试题,主要包含被问及什么样的资料不适合深度学习?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 答: (1) 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对于其他机器学习算法,没有明显优势; (2) 数据集没有局部相关性,目前深度学习表现较好的领域是图像识、语音、自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,
Redux 文档旨在教授 Redux 的基本概念,并解释在实际应用程序中使用的关键概念。但是,文档无法涵盖所有内容。令人高兴的是,还有许多其他很好的资源可用于学习 Redux。我们鼓励你仔细查看一下。 其中许多内容涵盖了超出文档范围的主题 , 或以可能更适合您学习方式的方法阐述相同的内容。 此页面包含我们对可用于学习 Redux 的一些最佳外部资源的建议。有关 React,Redux,Javasc
学习资源 有很多社区资源可以帮助你开发应用。如果你对Meteor感兴趣,希望你能参与其中! 教程 快速开始Meteor 官方教程! Stack Overflow 对于技术问题,提问、寻找答案最好的去处就是 Stack Overflow. 确保给你的问题添加 meteor 标签。 论坛 访问 Meteor discussion forums宣布项目,寻求帮助,讨论社区或是讨论核心模块的变动。 Git
学习资源 Deep learning book Deep learning resources 以及 tutorial cs231n cs224d Papers Moning Paper colah’s blog kdnuggets MachineLearning-Handbook arXiv arXiv Sanity Neural Networks and Deep Learning UFLDL
QUIC 全称 Quick UDP Internet Connection,是由 Google 提出的使用 UDP 进行多路并发传输的协议。其主要优势是: 减少了握手的延迟(1-RTT 或 0-RTT) 多路复用,并且没有 TCP 的阻塞问题 连接迁移,(主要是在客户端)当由 Wifi 转移到 4G 时,连接不会被断开。 QUIC 目前处于实验期,使用了正在标准化过程中的 IETF 实现,不能保证
QUIC (Quick UDP Internet Connections)是由Google从2013年开始研究的基于UDP的可靠传输协议,它最早的原型是SPDY + QUIC-Crypto + Reliable UDP,后来经历了SPDY转型为2015年5月IETF正式发布的HTTP/2.0,以及2016年TLS/1.3的正式发布。2016年成立,IETF的QUIC标准化工作组启动,考虑到HTTP