随笔分类 - 学习随记
个人学习过程中的笔记记录。部分内容从网上摘录，可提醒删除。
摘要：使用clang power tools配置生成的 .clang-format测试版本 点击查看代码 # Format Style Options - Created with Clang Power Tools AccessModifierOffset: -2 AlignConsecutiveAss
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摘要：1，工具与准备： VS code中可以安装clang-format扩展或者使用C/C++； 2，配置VS code 设置中，首选项->设置； 可使用everythin搜索clang-format.exe; 一般visual studio会自带，选择一个即可（在环境变量中，添加对应的路径）； 3，配置
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摘要：Python在数据分析和机器学习领域非常强大，得益于其丰富的库和框架。以下是一些常用的数据分析和机器学习库，以及推荐的学习资源网站： 数据分析库 NumPy: 提供高性能的多维数组对象和用于处理数组的工具。它是许多科学计算库的基础。 学习资源：NumPy官方文档 Pandas: 为数据分析提供了大量
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摘要：从算法工程师转向AI算法工程师，需要补充和深化以下几个关键领域的知识和技能： 编程基础： 确保熟练掌握至少一种主流的编程语言，尤其是Python，因为它是AI领域中最常用的编程语言。熟悉Python的数据分析和机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。 数学与统计学基础：
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摘要：训练模型来检测图像噪声区域通常需要以下步骤： 数据准备：收集包含噪声和无噪声的图像样本作为训练数据。可以使用现有的带有噪声和无噪声标签的图像数据集，或者手动创建标签来标记图像中的噪声区域。 数据预处理：对图像进行预处理，以便将其转换为适合模型训练的格式。这可能包括调整图像大小、归一化像素值、增加数据
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