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    一款介于无代码与低代码之间的大数据可视化分析平台

    使用低代码开发平台类似于使用IDE,因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能,和一套供开发人员使用的工具。然而,它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说,低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法,技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作,而不会被重复的编码束缚住。相反,他们可以将精力集中于创建应用程序的10%部分,并使其具有与众不同的功能。与“低代码”开发相对的另一种方式是编写数千行复杂的代码和语句,然后对其进行调试。而使用“低代码”开发并且使用可视化地方式来构建应用程序,你可以将开发速度提高10倍,并且最大化技术娴熟的开发人员的价值。

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    第 3 章 简单函数

    <一>数学函数 在数学中我们用过sin和ln这样的函数,例如sin(π/2)=1,ln1=0等等,在C语言中也可以使用这些函数(ln函数在C标准库中叫做log): 它有六种基本函数(初等基本表示):三角函数数值表(斜边为r,对边为y,邻边为x。)   在平面直角坐标系xOy中,从点O引出一条射线OP,设旋转角为θ,设OP=r,P点的坐标为(x,y)有    正弦函数 sinθ=y/r 正弦(sin):角α的对边 比 斜边    余弦函数 cosθ=x/r 余弦(cos):角α的邻边 比 斜边    正切函数 tanθ=y/x 正切(tan):角α的对边 比 邻边    余切函数 cotθ=x/y 余切(cot):角α的邻边 比 对边    正割函数 secθ=r/x 正割(sec):角α的斜边 比 邻边    余割函数 cscθ=r/y 余割(csc):角α的斜边 比 对边 Sin(π/2)=y/r=1,因为y=1;r=1;

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    微软提出自动化神经网络训练剪枝框架OTO,一站式获得高性能轻量化模型

    来源:机器之心本文约2000字,建议阅读5分钟OTO 是业内首个自动化、一站式、用户友好且通用的神经网络训练与结构压缩框架。 在人工智能时代,如何部署和维护神经网络是产品化的关键问题考虑到节省运算成本,同时尽可能小地损失模型性能,压缩神经网络成为了 DNN 产品化的关键之一。 DNN 压缩通常来说有三种方式,剪枝,知识蒸馏和量化。剪枝旨在识别并去除冗余结构,给 DNN 瘦身的同时尽可能地保持模型性能,是最为通用且有效的压缩方法。三种方法通常来讲可以相辅相成,共同作用来达到最佳的压缩效果。 然而现存的剪枝

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