9月10日，由华为开发者联盟主办的HDD（HuaweiDeveloperDay）于成都举行。活动中，华为HMSCore各领域专家重点解读了HMSCore6.0为开发者带来的多项全新能力，及生态开放应用的场景和价值。多位华为专家也详细展示了各平台的开放能力，包括华为AR、HUAWEIAds、AppGalleryConnect、华为主题以及快应用等，全面驱动开发者与华为开放平台共同成长。HMSCore6.0带来新能力，引领应用创新伴随着HMSCore6.0的正式上线，华为在图形、媒体、应用服务、安全等多个优势领域的先进技术进一步开放。在图形图像领域，开放3D建模服务（3DModelingKit），
9月10日，由华为开发者联盟主办的HDD（HuaweiDeveloperDay）于成都举行。活动中，华为HMSCore各领域专家重点解读了HMSCore6.0为开发者带来的多项全新能力，及生态开放应用的场景和价值。多位华为专家也详细展示了各平台的开放能力，包括华为AR、HUAWEIAds、AppGalleryConnect、华为主题以及快应用等，全面驱动开发者与华为开放平台共同成长。HMSCore6.0带来新能力，引领应用创新伴随着HMSCore6.0的正式上线，华为在图形、媒体、应用服务、安全等多个优势领域的先进技术进一步开放。在图形图像领域，开放3D建模服务（3DModelingKit），
5月24日，由华为开发者联盟主办的HUAWEIDeveloperDay（华为开发者日，简称HDD）线上沙龙·创新开发专场在华为开发者学堂及各大直播平台与广大开发者见面。直播内容主要聚焦HarmonyOS和HMS生态应用开发，带来关于HarmonyOS服务卡片、HMSCore开放能力、应用高效开发解决方案、国产游戏引擎CocosCreator等前沿产品亮点和技术更新，为开发者提供更多高效的开发能力，让开发者更加专注于应用创新。玩转HarmonyOS，服务卡片让科技生活更便捷HarmonyOS2.0发布以来，服务卡片使用累计50亿次，用户使用率达70%，目前卡片式界面展示形式已经成为APP设计的新
5月24日，由华为开发者联盟主办的HUAWEIDeveloperDay（华为开发者日，简称HDD）线上沙龙·创新开发专场在华为开发者学堂及各大直播平台与广大开发者见面。直播内容主要聚焦HarmonyOS和HMS生态应用开发，带来关于HarmonyOS服务卡片、HMSCore开放能力、应用高效开发解决方案、国产游戏引擎CocosCreator等前沿产品亮点和技术更新，为开发者提供更多高效的开发能力，让开发者更加专注于应用创新。玩转HarmonyOS，服务卡片让科技生活更便捷HarmonyOS2.0发布以来，服务卡片使用累计50亿次，用户使用率达70%，目前卡片式界面展示形式已经成为APP设计的新
Eolink开源产品又回来了！Eoapi自2016年上架Github以来，一直备受国内外开发者的欢迎和好评，在2018年Eolink为了进一步升级该产品而进行了暂时下架。时隔四年，Eoapi现以全新的面孔重新归来！我们致力于为广大开发者提供一款开源、简易、又好用的API工具！▲Eoapi是什么?▲Eoapi是一款类Postman的开源API工具，它更轻量，同时可拓展。支持API有关的核心功能，还可以通过插件市场帮助你将API发布到各个应用平台，比如发布到网关完成API上线，或者和低代码平台结合，将API快速变成可使用的组件等。Eolink在2022年开源了Eoapi项目，Eoapi建立在API
Eolink开源产品又回来了！Eoapi自2016年上架Github以来，一直备受国内外开发者的欢迎和好评，在2018年Eolink为了进一步升级该产品而进行了暂时下架。时隔四年，Eoapi现以全新的面孔重新归来！我们致力于为广大开发者提供一款开源、简易、又好用的API工具！▲Eoapi是什么?▲Eoapi是一款类Postman的开源API工具，它更轻量，同时可拓展。支持API有关的核心功能，还可以通过插件市场帮助你将API发布到各个应用平台，比如发布到网关完成API上线，或者和低代码平台结合，将API快速变成可使用的组件等。Eolink在2022年开源了Eoapi项目，Eoapi建立在API
逻辑回归很简单但是一直不明确 来源B站的视频老弓箭 【模型】 对每个特征加一个权重然后放入sigmoid函数中，得到0-1的值表示概率【公式】 【损失函数】交叉熵损失 确定损失函数的步骤其实就是极大似然估计步骤.（这里可以看统计学习方法6.1.3模型参数估计，即先写出似然函数）（此处突然忘了似然函数是什么了） 1.（这里不太懂为什么写成P（y|y^）的形式 2. 3 【优化目标】这里-1\m应该有个中括号 （这里有个问题损失函数到底是求最大还是最小？）更新不应该是w=w-a吗这里怎么成了加了查看吴恩达视频2.3提到之所以不用损失误差当作损失函数是因为会产
逻辑回归很简单但是一直不明确 来源B站的视频老弓箭 【模型】 对每个特征加一个权重然后放入sigmoid函数中，得到0-1的值表示概率【公式】 【损失函数】交叉熵损失 确定损失函数的步骤其实就是极大似然估计步骤.（这里可以看统计学习方法6.1.3模型参数估计，即先写出似然函数）（此处突然忘了似然函数是什么了） 1.（这里不太懂为什么写成P（y|y^）的形式 2. 3 【优化目标】这里-1\m应该有个中括号 （这里有个问题损失函数到底是求最大还是最小？）更新不应该是w=w-a吗这里怎么成了加了查看吴恩达视频2.3提到之所以不用损失误差当作损失函数是因为会产
1.线性模型有监督学习是通过已知的样本产生预测模型的学习方法，任何有监督学习模型都可被想象成一个函数：\[y=f(x_1,x_2,x_3,...x_n)\tag{1-1}\]其中，\(x_1,x_2,x_3...x_n\)是模型的n维的特征值，\(y\)是要预测的目标值/分类，当\(y\)是可枚举的类型时，对应分类问题（classification）；\(y\)为连续值时，该模型解决回归问题（regression）。线性回归（LinearRegression）在机器学习中被用来解决学习特征和目标值都是连续值类型的问题，可定义为多项式函数：\[y=w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_
1.线性模型有监督学习是通过已知的样本产生预测模型的学习方法，任何有监督学习模型都可被想象成一个函数：\[y=f(x_1,x_2,x_3,...x_n)\tag{1-1}\]其中，\(x_1,x_2,x_3...x_n\)是模型的n维的特征值，\(y\)是要预测的目标值/分类，当\(y\)是可枚举的类型时，对应分类问题（classification）；\(y\)为连续值时，该模型解决回归问题（regression）。线性回归（LinearRegression）在机器学习中被用来解决学习特征和目标值都是连续值类型的问题，可定义为多项式函数：\[y=w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_
