开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

覆盖了函数的衰减

是指在无线通信中，信号在传输过程中会受到衰减的影响，导致信号强度逐渐减弱。函数的衰减是一种数学模型，用于描述信号强度随距离增加而衰减的规律。

在无线通信中，信号的衰减受到多种因素的影响，包括传输距离、传输介质、障碍物、天气条件等。函数的衰减模型可以帮助我们预测信号在不同距离下的强度，从而优化无线通信系统的设计和部署。

函数的衰减模型通常使用功率衰减指数来描述信号强度随距离的变化。常见的函数衰减模型包括自由空间传播模型、二次衰减模型、对数正态衰减模型等。

应用场景：

无线通信系统设计：函数的衰减模型可以用于预测信号在不同距离下的强度，帮助工程师优化天线布局、功率控制等参数，提高无线通信系统的覆盖范围和传输质量。
网络规划与优化：函数的衰减模型可以用于规划和优化无线网络的覆盖范围和容量，帮助运营商提供更好的网络服务。
室内定位与导航：函数的衰减模型可以用于室内定位和导航系统中，通过测量信号强度来确定用户的位置，提供室内导航和定位服务。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云通信服务：腾讯云提供了丰富的云通信服务，包括短信、语音通话、视频通话等，可以帮助开发者构建稳定、高效的通信能力。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/sms
无线网络加速器：腾讯云提供了无线网络加速器服务，通过优化网络传输路径和加速技术，提供更快速、稳定的无线网络连接。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/wna
室内定位服务：腾讯云提供了室内定位服务，基于Wi-Fi和蓝牙信号强度测量，实现室内定位和导航功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ips

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基础渲染系列（十五）——延迟光照

这是关于渲染的系列教程的第15部分。在上一部分中，我们添加了雾。现在，我们将创建自己的延迟光照。

01

机器都会学习了，你的神经网络还跑不动？来看看这些建议

在很多机器学习的实验室中，机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中，研究者们往往会走很多弯路，也会修复很多bug，但可以肯定的是，在机器学习的研究过程中，学到经验和知识的并不仅仅是机器，我们人类也积累的丰富的经验，本文就将给你几条最实用的研究建议。

00

Unity通用渲染管线（URP）系列（四）——方向阴影（Cascaded Shadow Maps）

当进行物体渲染时，表面和灯光信息足以计算光照。但是在两者之间可能存在某些阻碍光线的东西，导致在我们需要渲染的表面上投射了阴影。为了使阴影能够正常表现，就必须以某种方式让着色器知道阴影对象。这有很多种方法可以实现，最常见的方法是生成一个阴影贴图，该贴图存储光在击中表面之前离开其源的距离。任何在同一个方向上更远的距离都不能被同一个光源照亮。Unity的RP使用这种方法，我们也会这样做。

04

为光纤通信修路（1）！

前言：关于修路，远在商朝时期，为了让牛马更快的驮运，已经开始知道夯土筑路。始皇帝更是修建了通向全国的驰道网，以更快地调动兵力，著名的“秦直道”相信大家都有耳闻。现今，也仍然盛行着“要致富先修路”的理念。

01

用AI给裸女自动“穿”上比基尼，妈妈再也不担心我“辣眼睛”了

互联网的内容繁杂，一不小心就会看到一些“辣眼睛”的内容，比如裸女，这也是为什么我们需要审核人员的存在。当然，受益于 AI 技术的发展，现在很多审核工作已经自动化了。不过，仅仅识别出来还不够，要是能为她们穿上衣服就更好了。

01

学界 | 谷歌推出有界负载的一致性哈希算法，解决服务器负载均衡问题

studyinsweden AI科技评论按：运行大型Web服务需要负载平衡，例如内容托管。通常做法是在多个服务器之间均匀分发客户端，以免任何服务器超负荷运行。此外，谷歌的研究者们期望找到一种分发方式，使得在客户端和服务器可以随时增加或删除的动态环境中，分发也不会随时间波动产生太大变化。谷歌与哥本哈根大学访问研究员Mikkel Thorup合作，开发了一种新的高效分配算法来解决这个问题：即严格控制每个服务器的最大负载，并从理论和经验上进行了研究。紧接着，谷歌研究院与云团队合作，在Google Clou

09

深度神经网络实战技巧，来自一名算法工程师的经验！

在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。

02

构建神经网络的一些实战经验和建议

在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。

01

深度神经网络基础知识

在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频，而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话，模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题，可以做一些事情来解决：

02

使用学习率规划器自适应调整神经网络训练过程中的学习率

到目前为止，训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。

05

Nature | 国际半干旱热带作物研究中心携手华大等机构，完成鹰嘴豆大规模基因组研究

北京时间11月11日，国际顶级学术期刊《自然》（Nature）在线发表了题为《全球3,366 份鹰嘴豆种质的遗传变异图谱》的研究，通过对鹰嘴豆全球种质资源开展大规模基因组测序和分析，加深了我们对于鹰嘴豆的认识，也推动了鹰嘴豆的育种实践。

02

TensorFlow实现CNN（卷积神经网络）

对CIFAR-10数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别：

02

重塑路侧BEV感知！BEVSpread：全新体素化暴力涨点（浙大&百度）

基于视觉的路侧3D目标检测在自动驾驶领域引起了越来越多的关注，因其在减少盲点和扩大感知范围方面具有不可忽略的优势。而先前的工作主要集中在准确估计2D到3D映射的深度或高度，忽略了体素化过程中的位置近似误差。受此启发，我们提出了一种新的体素化策略来减少这种误差，称为BEVSpread。具体而言，BEVSpread不是将包含在截头体点中的图像特征带到单个BEV网格，而是将每个截头体点作为源，并使用自适应权重将图像特征扩展到周围的BEV网格。为了实现更好的特征传递性能，设计了一个特定的权重函数，根据距离和深度动态控制权重的衰减速度。在定制的CUDA并行加速的帮助下，BEVSpread实现了与原始体素化相当的推理时间。在两个大型路侧基准上进行的大量实验表明，作为一种插件，BEVSpread可以显著提高现有基于frustum的BEV方法。在车辆、行人和骑行人几类中，提升幅度为（1.12，5.26，3.01）AP。

01

忆阻器玩Atari游戏

Single Neuromorphic Memristor closely Emulates Multiple Synaptic Mechanisms for Energy Efficient Neural Networks

01

Focal Loss for Dense Object Detection(文献阅读)

动机尽管两阶段检测器取得了成功，那么问题就是:一个简单的单阶段能达到类似的精度吗?单阶段应用于目标位置、尺度和纵横比的常规、密集采样。最近在YOLO和SSD等单阶段上的研究显示出了很有前景的结果，与

02

推荐系统研究中常用的评价指标

“ 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标，包括评分预测指标，集合推荐指标，排名推荐指标以及多样性和稳定性等。”

01

基础渲染系列（五）——多灯光

（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）

02

美团点评联盟广告的场景化定向排序机制

前言在美团点评的联盟广告投放系统（DSP）中，广告从召回到曝光的过程需要经历粗排、精排和竞价及反作弊等阶段。其中精排是使用CTR预估模型进行排序，由于召回的候选集合较多，出于工程性能上的考虑，不能一次性在精排过程中完成候选集的全排序，因此在精排之前，需要对候选广告进行粗排，来过滤、筛选出相关性较高的广告集合，供精排使用。本文首先会对美团点评的广告粗排机制进行概要介绍，之后会详细阐述基于用户、天气、关键词等场景特征的广告粗排策略。广告粗排机制简介广告粗排框架对引擎端召回的若干广告进行排序，并将排序的结

bioRxiv: 全球分类学和功能上的空间/环境距离衰减规律

Link: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.03.17.435827v1.abstract

02

Unity通用渲染管线（URP）系列（九）——点光源和聚光灯（Lights with Limited Influence）

这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第九部分。它增加了对点光源和聚光灯的实时和烘焙支持，但还没有实时阴影。

02

无线（WIFI）网络的规划与设计

WLAN网络通过无线信号（高频电磁波）传输数据，随传输距离的增加无线信号强度会越来越弱，且相邻的无线信号之间会存在重叠干扰的问题，都会降低无线网络信号质量甚至导致无线网络无法使用。为改善无线网络质量，使其满足客户的建网标准要求，需要对WLAN网络进行规划设计。设计规划出使用的AP款型和数目、安装点位和方式、线缆部署方式；保障网络覆盖无盲区、覆盖效果好，上网速度快，提升网络使用体验。如果前期不进行网规设计，后期安装完成AP后，再进行网络优化整改可能会需要重新安装AP、布放线缆，返工操作非常不便。

01

【白盒测试】单元测试的理论基础及用例设计技术（6种）详解

综上，白盒测试和黑盒测试的主要区别在于测试者对系统内部结构的了解程度。白盒测试关注程序内部逻辑和代码覆盖率，而黑盒测试则关注系统的功能和用户体验。

01

数据挖掘：微博用户画像之用户标签

摘要：用户画像(User Profile)，作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。微博作为最大的中文社交媒体，拥有数以“PB”(1024 TB)计的用户信息，从海量的用户信息中发掘每个用户的社交特性、潜在能力及兴趣等信息，是微博为用户提供更加人性化服务的基础。微博大数据经过近两年不断地调整、磨合、优化，针对社交媒体特性，研发构建了一整套完整的用户画像体系。该体系涵盖能力标签、兴趣标签、关

08

20条「不成熟」的小建议，如何构建深度神经网络？

本文介绍了构建深度神经网络的一些基本技巧，从通用技巧、神经网络调试和案例研究三方面展开。

02

构建深度神经网络，我有20条「不成熟」的小建议

在我们的机器学习实验室中，我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练，积累了丰富的经验。在这个过程中，并不只有电脑学习到了很多的知识，事实上我们研究人员也犯了很多错误，并且修复了很多漏洞。

01

Elasticsearch探索：相关性打分机制 API

官网地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-function-score-query.html

01

Shader-更复杂的光照-渲染路径

在我们计算点光源的光照的时候 1.将Pass的Tags的LightMode设置为ForwardAdd，我们要使用Blend开启和设置混合模式，因为我们不希望Pass覆盖掉之前的光照结果，还需要使用#pragma multi_compile_fwdadd指令，此指令保证我们在Shader中使用光照衰减等光照变量可以被正确的赋值。

01

PHP面向对象4 继承(系列篇）

解析：重写的核心在于，我可以在你的基础上，改成我的。比如我喜欢吃青椒不喜欢吃苹果

01

java基础语法-继承

在Java中，继承是一种面向对象的编程技术，它允许我们创建一个新的类，该类从现有的类中继承了所有的成员变量和成员函数。子类可以添加新的成员变量和成员函数，或者覆盖父类的成员函数。这种技术能够提高代码的重用性和可维护性，使得我们可以更加高效地编写Java程序。

02

对比Excel，学习Python窗口函数

对Sql比较了解的同学，应该都听过Sql中的窗口函数，感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了，在Python中也有类似的窗口函数。

03

必备必考 | 调参技能之学习率衰减方案（一）—超多图直观对比

作为一名合格的算法工程师，调参的技巧必不可少，接下来将有三篇关于如何调整学习率的文章分享，会设计到大量的图片，篇幅较长，希望大家能耐心读完，也不辜负我辛辛苦苦翻译过来，由于本人自身水平有限，如果有地方翻译的不够准确或不当还请原谅～

02

Shader经验分享

流水线 1.应用阶段：(CPU)输出渲染图元，粗粒度剔除等比如完全不在相机范围内的需要剔除，文件系统的粒子系统实现就用到粗粒度剔除。 2.几何阶段：(GPU)把顶点坐标转换到屏幕空间，包含了模型空间到世界空间到观察空间(相机视角view) 到齐次裁剪空间(投影project2维空间，四维矩阵，通过-w<x<w判断是否在裁剪空间) 到归一化设备坐标NDC(四维矩阵通过齐次除法，齐次坐标的w除以xyz实现归一化) 到屏幕空间(通过屏幕宽高和归一化坐标计算)。 a.顶点着色器：坐标变换和逐顶点光照，将顶点空间转换到齐次裁剪空间。 b.曲面细分着色器：可选 c.几何着色器：可选 d.裁剪：通过齐次裁剪坐标的-w<x<w判断不在视野范围内的部分或者全部裁剪，归一化。 e.屏幕映射：把NDC坐标转换为屏幕坐标 3.光栅化阶段：(GPU)把几何阶段传来的数据来产生屏幕上的像素，计算每个图元覆盖了哪些像素，计算他们的颜色、 a.三角形设置：计算网格的三角形表达式 b.三角形遍历：检查每个像素是否被网格覆盖，被覆盖就生成一个片元。 c.片元着色器：对片元进行渲染操作 d.逐片元操作：模板测试，深度测试混合等 e.屏幕图像 ------------------------------------------------------- 矩阵： M*A=A*M的转置(M是矩阵，A是向量，该公式不适合矩阵与矩阵) 坐标转换： o.pos = mul(UNITY_MATRIX_MVP, v.vertex);顶点位置模型空间到齐次空间 o.worldNormal = mul((float3x3)_Object2World,v.normal);//游戏中正常的法向量转换，转换后法向量可能不与原切线垂直，但是不影响游戏显示，而且大部分显示也是差不多的。一般用这个就行了。 o.worldNormal = mul(v.normal, (float3x3)_World2Object);顶点法向量从模型空间转换到世界空间的精确算法，公式是用_Object2World该矩阵的逆转置矩阵去转换法线。然后通过换算得到该行。 ------------------------------------------------------- API： UNITY_MATRIX_MVP 将顶点方向矢量从模型空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_MV 将顶点方向矢量从模型空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_V 将顶点方向矢量从世界空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_P 将顶点方向矢量从观察空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_VP 将顶点方向矢量从世界空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_T_MV UNITY_MATRIX_MV的转置矩阵 UNITY_MATRIX_IT_MV UNITY_MATRIX_MV的逆转置矩阵，用于将法线从模型空间转换到观察空间 _Object2World将顶点方向矢量从模型空间变换到世界空间,矩阵。 _World2Object将顶点方向矢量从世界空间变换到模型空间,矩阵。模型空间到世界空间的矩阵简称M矩阵，世界空间到View空间的矩阵简称V矩阵，View到Project空间的矩阵简称P矩阵。 --------------------------------------------- _WorldSpaceCameraPos该摄像机在世界空间中的坐标 _ProjectionParams _ScreenParams _ZBufferParams unity_OrthoParams unity_Cameraprojection unity_CameraInvProjection unity_CameraWorldClipPlanes[6]摄像机在世界坐标下的6个裁剪面，分别是左右上下近远、 ---------------------------- 1.表面着色器 void surf (Input IN, inout SurfaceOutput o) {}表面着色器，unity特殊封装的着色器 Input IN：可以引用外部定义输入参数 inout SurfaceOutput o：输出参数 struct SurfaceOutput//普通光照 { half3 Albedo;//纹理，反射率，是漫反射的颜色值 half3 Normal;//法线坐标 half3 Emission;//自发光颜色 half Specular;//高光，镜面反射系数 half Gloss;//光泽度 half Alpha;//alpha通道 } 基于物理的光照模型：金属工作流Surfa

04

把99%的程序员烤得外焦里嫩的JavaScript面试题

最近有学员给出一段令人匪夷所思的JavaScript代码（据说是某某大厂面试题），废话少说，上代码：

02

学界 | 清华与迈阿密大学独家解析：更新了朋友圈和微博动态，好友何时会点赞评论？

AI科技评论按：本文由清华大学媒体与网络实验室以及迈阿密大学物理系共同合作完成，作者包括：余林韵（清华大学计算机系博士生，已毕业加入今日头条人工智能实验室）、崔鹏（清华大学计算机系副教授、博士生导师）、宋超明（迈阿密大学物理系助理教授）、张天扬（清华大学计算机系博士生）、杨士强（清华大学计算机系教授、博士生导师）。在社交网络中，用户们会对周边用户的行为做出反应，这些在不同时间、空间发生的行为构成了社交网络中的信息流。其中，用户与用户间的交互行为是整个信息传播过程中最微观的指标，它对理解和揭示信息传播过程的

2015年11/12月移动行业数据报告

——小米跃居智能手机市场份额首位目录iOS市场观察1. iOS各版本分布 2. iOS各机型占比安卓市场观察3. 安卓各版本分布 4. 安卓各品牌占比 5. 安卓各机型占比移动网络现状6. 4G网络发展现状 7. 三大运营商市场份额应用市场生态8. “黑五”海淘APP下载/更新情况 1. iOS9 发布三个月，安装率轻松过半 iOS9的安装率，在3个月内（15年9月至12月）迅速攀升至56.62%，占据系统版本市场大头。 iOS9.2在2015年自12月9日出炉，已有51.9%的

05

【Groovy】MOP 元对象协议与元编程 ( 使用 Groovy 元编程进行函数拦截 | 重写 MetaClass#invokeMethod 方法实现函数拦截 | 实现函数调用转发 )

在 Groovy 中 , 如果覆盖了对象的 MetaClass#invokeMethod 方法 , 那么 , 在执行该对象的任何方法时 , 都会回调该 invokeMethod 方法 ;

01

干货 | ElasticSearch相关性打分机制

作者简介孙咸伟，后端开发一枚，在携程技术中心市场营销研发部负责“携程运动”项目的开发和维护。携程运动是携程旗下新业务，主要给用户提供羽毛球、游泳等运动项目的场馆预定。最近我们在做场馆搜索的功能时，接触到elasticsearch（简称es）搜索引擎。我们展示给用户的运动场馆，在匹配到用户关键词的情况下，还会综合考虑多种因素，比如价格，库存，评分，销量，经纬度等。如果单纯按场馆距离、价格排序时，排序过于绝对，比如有时会想让库存数量多的场馆排名靠前，有时会想让评分过低的排名靠后。有时在有多家价格相同的

关于频率（波长）与穿透、绕射能力的关系，终于有人能说明白了

昨天那篇5G毫米波的文章推出之后，引起了很多读者的浓厚兴趣。正如文章所说，5G毫米波的信号覆盖能力很弱，这是它的一个重要缺陷，会制约它的后续发展。

02

计算群体GWAS分析所需要的最少SNP个数

GWAS和GS分析中，都有一个假定：「假定至少有一个SNP标记与所控制性状的QTL（基因）处于连锁不平衡状态（LD）」，那怎么满足这个条件呢，就需要覆盖全基因组的标记，需要计算群体LD的衰减距离，进而计算进行GWAS分析时所需要的最少SNP的个数。

02

基础渲染系列（十七）——混合光照

这是关于渲染的系列教程的第17部分。上次，我们通过光照贴图增加了对静态照明的支持。现在，我们将烘焙和实时照明的功能相结合。

04

Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code

非最大抑制是目标检测流程的重要组成部分。首先，它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M，抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此，没有目标在这一过程中消除。Soft-NMS获得一致的改善coco-stylemAP指标，在标准数据集PASCAL VOC 2007 (RFCN 和Faster-RCNN上为) MS-COCO (R-FCN上1.3% 和Faster-RCNN上为 .1%) 没有过改变任何额外的hyper-parameters。NMS算法使用Deformable R-FCN，Sost-NMS在单一模型下将目标检测的最新水平从39.8%提高到40.9%。此外，Soft-NMS和传统的NMS计算复杂度很接近，因此能够有效实现。由于Soft-NMS不需要任何额外的训练，而且易于实现，因此可以轻松地集成到任何目标检流程中。

02

PNAS:层级动态是人脑的一个宏观组织原则

多模态证据表明，大脑区域在不同时间尺度积累信息，这个时间尺度随解剖层次的不同而不同。因此，这些实验定义的时间接受窗口在远离感觉输入的皮层区域最长。有趣的是，这些区域的自发活动也在相对较慢的时间尺度上进行(也就是说，表现出较慢的短期自相关衰减)。这些发现提出了分层时间尺度代表大脑功能内在组织原则的可能性。在这里，我们使用静息状态功能磁共振成像(functional MRI)显示，持续动态的时间尺度在整个人类大脑皮层遵循层级空间梯度。这些内在的时间尺度梯度引起了大规模皮层网络之间的系统频率差异，并预测了功能连接的个体特征。全脑覆盖允许我们进一步研究皮层下动力学的大尺度组织。我们发现，皮质的时间尺度梯度在纹状体、丘脑和小脑的地形上反映出来。最后，海马内的时间尺度遵循一个由后到前的梯度，与表征尺度增加的纵向轴相对应。因此，层级动态作为哺乳动物大脑的全球组织原则出现了。

02

Js中的提升

Js的引擎机制是先编译，再执，先从编译器说起，编译过程中，我们知道编译会先根据声明为其确定作用域。上面的例子中实际上编译器会将其看成两个声明，分别为var a;和a =2。因为事先需要确定作用域，所以var a;在编译过程中就已经执行，而赋值操作a =2;就会留在原地等待正常顺序的执行。所以上面的两个例子可以看成如下：

02

华为路由Q6实在太强了，任何户型都能通吃！

然而，实际生活中每个人所处的户型面积不同，同时所需要连接的智能设备数量也日趋增加，多达几十个甚至上百个，再加上千兆网速的加快普及，导致传统单个路由器的性能和散热几乎无法满足全屋WiFi搭建。

03

网络知识：为什么你家里的网速慢，看完你就懂了？

大家可能深有体会，明明装的是50M光纤，为什么网速还是这么慢呢？原因何在？这种事几乎大部分人就会遇到。

02

[PWN][基础篇]保护函数和溢出实例

栈溢出保护是一种缓冲区溢攻击缓解手段，当函数存在缓冲区溢出攻击漏洞时，攻击者可以覆盖栈上的返回地址来让shellcode能够得到执行，当启动栈保护后，函数开始执行的时候会显往栈里插入cookie的信息，当函数真正返回的时候会验证cookie信息是否合法，如何不合法就停止程序运行。攻击者在覆盖返回地址的时候往往会将cookie信息给覆盖掉，导致栈保护检查失败而阻止shellcode的执行。在Linux中的cookie信息成为canary。

01

线缆测试仪能测试哪些参数

线缆是光缆、电线和电缆等用于光电信号传输物品的统称。线缆的用途繁多，在现实生活中随处可见，主要用于控制安装、连接设备、输送电力及信号传输等等，是日常生活中常见而不可缺少的物品。

02

MIMO的面试题解答

01

深度学习中的过拟合问题

欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭