人们常说“夏季吃豆类，胜过吃肉”。豆类具有很高的营养价值，是夏季养生的最佳佳品之一。下面就为大家介绍5种夏季养生豆：1、解暑第一豆：绿豆夏天的天气较为炎热。人们在这样的天气里很容易出现中暑的情况。绿豆是在夏天能够起到清热解暑作用的食物，并且是最好的之一。中医觉得，绿豆性质寒凉且味道甘甜。它有降火的作用，能消暑止渴，还有利尿下气以及滋养脾胃等功效。这些功效可用来改善目赤肿痛的问题，也可用于改善咽喉疼痛的状况，还能改善耳鸣以及鼻出血...

梧州学院招聘博士启事我校为了进一步加强高层次人才队伍的建设，同时更好地实施人才强校的战略，于是紧急开展了招聘一批博士的工作。一、招聘条件：遵守职业道德，要做到这一点。同时要遵守国家的政策法规，也要遵守学校的有关规章制度。要服从工作安排，积极地投入工作，并且要忠于职守，做到遵纪守法。（二）已获得博士学位的人员。二、服务期限：（一）受聘人员来校先工作一年。一年后，双方可根据自身意愿自由选择去留。若选择留校工作，人员需正式与学校...

该研究对深度学习在材料科学中的多模态应用创新进行了系统阐述。它整合了原子模拟、显微成像、谱学数据和文本信息这四类异构数据，进而建立了跨尺度材料设计的新范式。3.构建了基于的光谱自动解析框架，其解析速度比传统方法提升了40倍。研究建立了开源工具链与数据库生态，将14万多材料计算数据和14万微观图像资源进行了集成，以此来支撑高通量筛选，其效率可达百万材料每天。工业验证表明，该方法能让航空合金的研发周期缩短60%，电池材料中钴...

设备和方法提供了一种途径，即通过确定用于无监督图像分割的损失函数，以对特征提取模型进行训练。其中一种方法包含以下步骤：从图像当中确定聚类损失；依据该聚类损失，利用聚类伪标签来确定该图像的弱监督对比损失；基于聚类损失以及弱监督对比损失，来确定损失函数。全部详细技术资料下载【技术实现步骤摘要】用于分割任务的无监督学习的系统和方法[0001]相关申请的交叉引用本申请以2021年8月13日在美国专利商标局提交的美国临时专利...

书籍是培植智慧的工具己所不欲，勿施于人—孔子读书破万卷，下笔如有神—杜甫读书有三到，谓心到，眼到，口到—朱熹立身以立学为先，立学以读书为本—欧阳修读万卷书，行万里路—刘彝阅读的一个重要理由是想要摆脱平庸。如果早一天开始阅读，那么就会多一份人生的精彩；如果迟一天开始阅读，那么就会多一天受到平庸的困扰。如果把生活比喻为创作的意境，那么阅读就像阳光—池莉时间如同海绵中的水，只要愿意去挤，总归是会有的。书籍是能够培植智慧的工具...

绿豆被称作青小豆，它属于我国的传统豆类食物。绿豆所含的多种维生素、钙、磷、铁等无机盐，其含量比粳米要多。所以，它不仅具有良好的价值，而且还具有非常好的药用价值，有“济世之良谷”这样的说法。在炎热的夏日，绿豆汤更是老百姓最为喜爱的消暑饮料。绿豆性味甘凉，具有清热解毒的功效。夏天或在高温环境工作的人，出汗较多，水液损失严重，其中钾的流失最多，导致体内的电解质平衡被破坏。用绿豆煮汤进行补充是最为理想的方法，这种方法能够清暑益气、止渴利尿，...

作者丨石塔西来源丨推荐道编辑丨极市平台极市导读不是计算机科班出身，在工作之后通过自学而转行去做算法，现在来看看作者的学习经验总结吧。前言很多人在知乎上提问“怎么学习算法”。对于这个问题，我觉得自己很有资格回答。我并非计算机科班出身，工作几年后通过自学，不但成功转行做了推荐算法，而且我的算法水平在公司内部以及网络上都获得了广泛认可，算是转行比较成功的，我的学习方法也经实践证明是有效的。总结我的算法学习经验并分享给大家。常言道...

中小学生的学习，尤其是数学学习，时常让家长和孩子感到头疼。许多孩子耗费了大量时间，然而成绩却没有提升。实际上，学习并非比拼时间，而是比拼方法。如今，我们来谈谈三种科学的学习方法：高频学习、专注学习以及系统学习。这三种方法不但能够助力孩子高效学习，还能够科学地提升成绩，避免走弯路。高频学习：把学习变成日常习惯高频学习，意思就是学习的频率比较高，次数比较多。许多孩子偏爱临时抱佛脚，在考试前进行突击复习，然而其结果通常是难以记住所学内容，...

11/10中“我的文档”文件夹在哪里我们看到有人对这个“我的文档”文件夹进行询问。我记得在使用XP和7系统时，这个文件夹曾是我们保存所有文档的地方。问题的另一个方面或许是您正在查看在11/10系统中保存文档的位置。在这篇面向初学者的文章里，我们将从两个方面来回答11/10系统中“我的文档”位于何处的问题。11/10中我的文档在哪里我的文档文件夹您应当知晓我的文档文件夹如今被称作文档文件夹。如同在7里那样...

本资源主要介绍了聚类技术的相关内容。聚类技术有基本概念，有主要类型，还在IT领域有应用以及评价标准。聚类是一种无监督学习方法，目的是把数据对象分组成相似的组，也就是“簇”。它和有监督的分类学习不一样，有监督的分类学习依赖于预先标记的数据。-基于密度的聚类：像、等算法，它们能够发现任意形状的簇。不过，这类算法对参数比较敏感，需要合理地设置密度阈值。基于网格的聚类：像、以及等，其速度较快，然而在高维空间中效率会下降。评价聚类方法...