没有合适的资源？快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
网络技术
网管软件
secoclient mac m1
macos
seco
需积分: 50
645 浏览量
2022-03-24
09:51:32
上传
评论
1
收藏
17.58MB
ZIP
举报
立即下载
开通VIP（低至0.43/天）
买1年送3个月
身份认证 购VIP最低享 7 折!
领优惠券(最高得80元）
共2个文件
pkg：1个
plist：1个
苹果 m1 芯片支持
资源推荐
资源详情
资源评论
secoclient-macosx三个版本的，只要一积分
secoclient-macosx-3..1.19.2.242.23，secoclient-macosx-3.0.3.21.tar，secoclient-macosx-7.0.2.26.tar
secoclient-macosx
secoclient-macosx
MacOS（M1）版JDK8、11、13、15、17
5星 · 资源好评率100%
MacOS（M1）版JDK(Java)8、JDK11、JDK13、JDK15、JDK17安装包，aarch64版，ARM版，dmg后缀。 我的世界开服教程：https://blog.zeruns.tech/tag/mc/
secoclient-macosx-7.0.2.33.zip
secoclient-macosx-7.0.2.33.zip
Navicat_Premium_16.0.9新版，苹果Mac M1芯片 macOS Monterey 12.4，100%可用！
5星 · 资源好评率100%
Navicat_Premium_16.0.9新版，苹果Mac M1芯片 macOS Monterey 12.4，100%可用，亲测可用！
可用于 M1 版 MacBook Air 运行 SecoClient 报错 TAP-Windows V9 问题
可用于 M1 版 MacBook Air 运行 SecoClient 报错 TAP-Windows V9 问题
Mac支持M1 max的自定义显示和隐藏状态栏图标小插件
支持Mac电脑自定义显示状态栏图标,解决状态栏长度不够问题,并可以显示或隐藏一些不喜欢的图标,也可以把自己喜欢的图标固定显示,支持状态栏图标折叠. 适配M1,无需任何其他操作,安装完就可用. 最新版.功能强大,软件...
Mac本M1芯片无法使用Android模拟器的解决方案.docx
5星 · 资源好评率100%
Mac本M1芯片无法使用Android模拟器的解决方案.docx
Mac os M1处理器 ARM架构JDK1.8
Java JDK 1.8 版本 Mac os M1处理器 ARM版本，下载后直接无脑安装即可。JDK for ARM。
macbook pro/air m1 nodejs 安装
macbook pro/air m1 nodejs 安装
SecureCRT+SecureFX下载win+mac(支持M1芯片)
5星 · 资源好评率100%
SecureCRT+SecureFX下载win+mac(支持M1芯片)，附有安装教程。
Mac m1安装ps Photoshop ps和AI的插件.可以愉快使用.
亲测 Mac pro m1 max.安装 25.2版本的 AI和 22.2 版本的PS都可以愉快的使用.
Mac m1版本Redis可视化管理工具Redis-Desktop-Manager
解决github上下载慢Another-Redis-Desktop-Manager-M1-arm64-1.5.6文件安装验证通过Mac m1芯片可安装
Microsoft Remote Desktop MAC远程连接桌面工具 m1版本
5星 · 资源好评率100%
Microsoft Remote Desktop MAC远程连接桌面工具 m1电脑通用下载
MacBook M1 windows10 ARM版 亲测可用 21277版
适用于M1版的macbook，或ARM系统的电脑，ARM版的surface pro txt文件内有下载地址
M1 macbook ARM Win11 TAP-Windows V9.zip
5星 · 资源好评率100%
本驱动可以支持M1 ARM Win11 de Tap-Windwos V9 驱动配合SecoClient 最新版本使用
适用于ARM（Mac M1）下最新交叉编译器iTop4412gcc-arm-10.3-2021.07-aarch64-arm
iTop4412，Mac M1 芯片，ubuntu20.04 gcc-arm-10.3-2021.07-aarch64-arm-none-linux-gnueabihf.tar.xz
STM32 STLINK驱动Windows ARM64 Windows11专业MacBook M1专用
注意这是给ARM64版本Windows11用的，MacBook M1系列笔记本或者其他arm架构Windows笔记本使用，普通intel或者amd的电脑请使用官方版本就可以。安装前需要先关闭驱动签名，否则是安装不上的。不会装请看我的个人博文...
secoclient win-64-7.0.5.1
5星 · 资源好评率100%
secoclient-win-64-7.0.5.1.rar,secoclient-win-64-7.0.5.1.exe
【神经网络笔记】——多分类交叉熵损失函数公式及代码实现
背景 mse均方误差、mae绝对值平均误差用于拟合回归，公式已经熟悉了，但交叉熵的每次都只是应用，没有了解公式，这对于自己写交叉熵损失函数以及分析损失函数不利。 公式详解 C是损失值； n是求平均用的，所以是样本数量，也就是batchsize； x是预测向量维度，因为需要在输出的特征向量维度上一个个计算并求和； y是onehot编码后的真实值 对应x维度上的标签，是1或0； a是onehot格式输
交叉熵损失函数详解
我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「Logistic Regression」、神经网络「Neural Network」等，真实样本的标签为 [0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个 Sigmoid 函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。 Sigmoid 函数的表达式和图形如下所示： 其中 s 是模型上一层的输出..
一文读懂交叉熵损失函数
进行二分类或多分类问题时，在众多损失函数中交叉熵损失函数较为常用。 下面的内容将以这三个问题来展开 写目录标题什么是交叉熵损失以图片分类问题为例，理解交叉熵损失函数从0开始实现交叉熵损失函数 什么是交叉熵损失 以图片分类问题为例，理解交叉熵损失函数 从0开始实现交叉熵损失函数 1，什么是交叉熵损失 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性 p(x)表示样本的真实分布，q
交叉熵损失-二分类与多分类的关系
一、首先了解交叉熵是什么？1 二、这个就是多分类中的交叉熵损失函数。 三、而二分类中的交叉熵损失一般写成这样：1 四、看起来二分类和多分类为什么不一样? 貌似不一样，二分类为什么多一项?主要是one-hot向量搞得鬼！ 如果按多分类中的one-hot，其实是： 0:[1,0] 1:[0,1] 但是二分类，一个维度的数就可以直接区别两个类别，不需要两个维度。所以使用多分类的交叉熵，将第一个维度
pytorch中的二分类及多分类交叉熵损失函数
本文主要记录一下pytorch里面的二分类及多分类交叉熵损失函数的使用。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F torch.manual_seed(2020) <torch._C.Generator at 0x7f4e8b3298b0> 二分类交叉熵损失函数 Single m = nn
多分类损失函数---交叉熵cross entropy
多分类问题常用交叉熵作为损失函数。对于softmax和cross entropy的详细讲解可参考AI之路博主的博文。 网址：https：//blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
基础不牢，地动山摇，读研到现在有一年多了，发现自己对很多经常打交道的知识并不了解，仅仅是会改一改别人的代码，这使我感到非常焦虑，自此开始我的打基础之路。如果博客中有错误的地方，欢迎大家评论指出，我们互相监督，一起学习进步。 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）在分类任务中出镜率很高，在代码中也很容易实现，调用一条命令就可以了，那交叉熵是什么东西呢？为什么它可以用来作为损失函数？
二分类、多分类与多标签问题的区别,对应损失函数的选择,你知道吗？
二分类、多分类与多标签分类问题使用不同的激活函数和损失函数，结论见文末总结（如果你赶时间可以直接看结论，但建议有时间时回过头来看看分析更有助于理解）。 更多人工智能基础知识见 望江小车车的博客 二分类、多分类与多标签的基本概念 二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。二类分类是假设
交叉熵损失函数分类_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数
理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1, 0, 0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7, 0.2, 0.1]。按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度(信息熵)：如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度(交叉熵)：直观上，用p来描述样本是最完美的，用q描述样本就不那么完美，根据吉布斯不等式，
pytorch学习（九）——交叉熵代价函数原理及其在MNIST手写数字识别中的应用
上传时间：2020/11/09 最后测试：2020/11/09 内容：pytorch框架：交叉熵代价函数原理及其在MNIST手写数字识别中的应用（神经网络） 其他：pytorch学习练习代码 相关介绍：https://blog.csdn.net/jerry_liufeng/article/details/109573157
收起资源包目录
secoclient-macosx-7.0.2.26.zip
（2个子文件）
secoclient-macosx-7.0.2.26
SecoClientInstaller.pkg
17.61MB
info.plist
560B
兼容 mac m1 芯片
共 2 条
1
评论
收藏
内容反馈
立即下载
开通VIP（低至0.43/天）
买1年送3个月
资源评论
资源反馈
评论星级较低，若资源使用遇到问题可联系上传者，3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
hjy930226173
粉丝: 2
资源:
8
私信
前往需求广场，查看用户热搜
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
收起
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
会员权益专享
图片转文字
PDF转文字
PDF转Word
PDF加水印
全年可省5，000元
立即开通
最新资源
八股.md
威联通qnap使用acme自动更新证书 qnap-acme.sh
udpxy，lede组播转发软件
Test11.java
2009142479.nh.caj
01文本storm的设置.html
Nessus-6.7.0-x64(windows)
13_部署文档_统一认证平台_V1.0.2_RS2.0.6.html
时尚炫酷个人简历ppt模板.pptx
时尚炫酷个人简历ppt模板.ppt
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益，开通VIP直接复制
信息提交成功
