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该问题是由于设计标的时候，原数据库采用的是：
英语（美国） 0×409 Latin1_General 1252
而由于操作系统的缘故，我们需要的是
简体中文（中华人民共和国） 0×804 Chinese_PRC 936
解读CRISP-ML（Q）：机器学习生命周期流程Apr 08, 2023 pm 01:21 PM译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前，没有用于构建和管理机器学习（ML）应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好，缺乏可重复性，而且从长远来看容易彻底失败。因此，我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程（CRISP-ML（Q））是CRISP-DM的升级版，以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML（Q）有六个单独的阶段：1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型
人工智能的环境成本和承诺Apr 08, 2023 pm 04:31 PM人工智能(AI)在流行文化和政治分析中经常以两种极端的形式出现。它要么代表着人类智慧与科技实力相结合的未来主义乌托邦的关键，要么是迈向反乌托邦式机器崛起的第一步。学者、企业家、甚至活动家在应用人工智能应对气候变化时都采用了同样的二元思维。科技行业对人工智能在创建一个新的技术乌托邦中所扮演的角色的单一关注，掩盖了人工智能可能加剧环境退化的方式，通常是直接伤害边缘人群的方式。为了在应对气候变化的过程中充分利用人工智能技术，同时承认其大量消耗能源，引领人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能对环境影响的
广联达软件电脑配置推荐;广联达软件对电脑的配置要求Jan 01, 2024 pm 12:52 PM广联达软件是一家专注于建筑信息化领域的软件公司，其产品被广泛应用于建筑设计、施工、运营等各个环节。由于广联达软件功能复杂、数据量大，对电脑的配置要求较高。本文将从多个方面详细阐述广联达软件的电脑配置推荐，以帮助读者选择适合的电脑配置处理器广联达软件在进行建筑设计、模拟等操作时，需要进行大量的数据计算和处理，因此对处理器的要求较高。推荐选择多核心、高主频的处理器，如英特尔i7系列或AMDRyzen系列。这些处理器具有较强的计算能力和多线程处理能力，能够更好地满足广联达软件的需求。内存内存是影响计算
找不到中文语音预训练模型？中文版 Wav2vec 2.0和HuBERT来了Apr 08, 2023 pm 06:21 PMWav2vec 2.0 [1]，HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如 Libri-light ）上的自监督学习，显著提升了自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），语音合成（Text-to-speech, TTS）和语音转换（Voice Conversation，VC）等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本，不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是
条形统计图用什么呈现数据Jan 20, 2021 pm 03:31 PM条形统计图用“直条”呈现数据。条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来；从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图分为：单式条形统计图和复式条形统计图，前者只表示1个项目的数据，后者可以同时表示多个项目的数据。
自动驾驶车道线检测分类的虚拟-真实域适应方法Apr 08, 2023 pm 02:31 PMarXiv论文“Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in Autonomous Driving“，2022年5月，加拿大滑铁卢大学的工作。虽然自主驾驶的监督检测和分类框架需要大型标注数据集，但光照真实模拟环境生成的合成数据推动的无监督域适应（UDA，Unsupervised Domain Adaptation）方法则是低成本、耗时更少的解决方案。本文提出对抗性鉴别和生成（adversarial d
数据通信中的信道传输速率单位是bps，它表示什么Jan 18, 2021 pm 02:58 PM数据通信中的信道传输速率单位是bps，它表示“位/秒”或“比特/秒”，即数据传输速率在数值上等于每秒钟传输构成数据代码的二进制比特数，也称“比特率”。比特率表示单位时间内传送比特的数目，用于衡量数字信息的传送速度；根据每帧图像存储时所占的比特数和传输比特率，可以计算数字图像信息传输的速度。
数据分析方法有哪几种Dec 15, 2020 am 09:48 AM数据分析方法有4种，分别是：1、趋势分析，趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪；2、象限分析，可依据数据的不同，将各个比较主体划分到四个象限中；3、对比分析，分为横向对比和纵向对比；4、交叉分析，主要作用就是从多个维度细分数据。
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