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摘要：以解析幾何作為基礎(chǔ)，為微積分的研究創(chuàng)立開(kāi)辟了道路，它用于研究數(shù)圖形運(yùn)動(dòng)以及變化。萊布尼茨創(chuàng)造的微積分符號(hào)更優(yōu)秀，并沿用至今。推動(dòng)人類(lèi)進(jìn)程，微積分是人類(lèi)研究自然規(guī)律的基本工具，使人們對(duì)事物的認(rèn)知有了飛躍。微積分 我們知道數(shù)學(xué)是人類(lèi)描述自然規(guī)律的語(yǔ)言將現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行抽象，有了數(shù)學(xué)這個(gè)工具就能讓我們對(duì)物體數(shù)量、物體結(jié)構(gòu)、物體的空間、物體的運(yùn)動(dòng)等進(jìn)行抽象量化描述?，F(xiàn)今的數(shù)學(xué)已經(jīng)發(fā)展出很多分支，微積分也...
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摘要：是直接作用于圖的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，允許對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)，也即輸入可以是任意大小和形狀的圖。圖譜卷積和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舉個(gè)例子，讓我們看下面這個(gè)十分簡(jiǎn)單的分層優(yōu)化傳播規(guī)律是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)矩陣，是像這樣的非線性激活函數(shù)。 Graph Convolutional Network（GCN）是直接作用于圖的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，GCN 允許對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)，也即輸入可以是任意大小和形狀的圖。...
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摘要：解決云擴(kuò)張將安全最佳實(shí)踐與業(yè)務(wù)基礎(chǔ)相結(jié)合，云采用率非常顯著。除了直接與業(yè)務(wù)決策者合作之外，還有一系列組織需要落實(shí)的解決方案，以控制云計(jì)算產(chǎn)生的安全問(wèn)題。部署解決方案云訪問(wèn)安全代理提供可見(jiàn)性合規(guī)性數(shù)據(jù)安全和威脅保護(hù)。解決云擴(kuò)張：將安全最佳實(shí)踐與業(yè)務(wù)基礎(chǔ)相結(jié)合，云采用率非常顯著。今年，90%的企業(yè)將有部分應(yīng)用程序或基礎(chǔ)設(shè)施在云端運(yùn)行，其余的企業(yè)預(yù)計(jì)將在2021年前效仿。雖然大多數(shù)組織目前在傳統(tǒng)網(wǎng)...
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