五子棋 深度 策略 价值
11_二叉树的最大深度
二叉树的最大深度 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 【思路】 方法 ......
12、深度学习入门：P144、P145、P146、P147
1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践
1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......
平台工程时代的 Kubernetes 揭秘：2023年生产状况报告深度剖析
Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。八年过去了，在生产环境中使用 Kubernetes 仍然需要面临许多挑战。 Spectro Cloud 刚刚与 Dimensio ......
深度学习中实现PyTorch和NumPy之间的数据转换知多少？
在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......
java-策略模式
使用原因： 需求：同一套系统，使用不同的资源，例如A使用阿里的OSS，B使用腾讯的OSS，使用配置的方式实现动态选择哪个资源 策略模式示例 做个例子：比如去服装店买衣服，普通会员不打折，黄金会员打9折，铂金会员打8折，钻石会员打7折，这样不同的客户价格计算方式不同，这个时候就可以使用策略模式。 // ......
深度拷贝
1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......
模板语法之句点符的深度查询
views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......
DDD落地：从网易新闻APP重构，看DDD的巨大价值
文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录 博客园版 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 :《尼恩Java面试宝典》 持续更新+ 史上最全 + 面试必备 2000页+ 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费赠送 :《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》 ，帮你 实现技术自由，完成职 ......
深度学习基础知识-网络
循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......
nginx负载均衡的五种分配策略 & proxy_connect_timeout
proxy_connect_timeout 搭建一个简单的负载均衡，然后关闭其中一台再来访问，会发现我们的浏览器卡住一直转圈圈，过了很久才会显示结果。由此我们可以得出结论Nginx负载的时候如果其中一台服务挂掉了，它会把请求转发到另一个可以提供服务的机器，其中这之间的超时等待默认是60s。我们可以通 ......
AutoDL跑深度学习代码
前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......
动手学深度学习----计算机视觉
向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......
项目管理原则绩效域+敏捷原则、价值观
目录项目管理原则绩效域+敏捷原则、价值观项目管理12大原则8大项目绩效域干系人绩效域团队绩效域开发方法和生命周期绩效域规划绩效域项目工作绩效域交付绩效域测量绩效域不确定性绩效域 项目管理原则绩效域+敏捷原则、价值观 项目管理12大原则 1.成为勤勉、尊重和关心他人的管家 2.营造协助的团队环境 3. ......
Request 爬虫的 SSL 连接问题深度解析
SSL 连接简介 SSL（Secure Sockets Layer）是一种用于确保网络通信安全性的加密协议，广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中，爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信，这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题，并提供解 ......
线程池拒绝策略详解
版权声明：本文为CSDN博主「熊猫-IT」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/BruceLiu_code/article/details/126012388 1.前言当线程池已经关闭或达到饱和（最大线 ......
不同解码策略
不同解码策略 https://www.cnblogs.com/miners/p/14950681.html https://blog.csdn.net/taoqick/article/details/123897960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/442557114 ......
如何最大化客户生命周期价值？APMDR 模型在袋鼠云的落地实践
相信大家都认可一个观点：不论是 To B 还是 To C，用户是企业的核心资源，是互联网产品中最重要的价值之一。因此，深入挖掘用户价值成为现在大部分企业运营的关键。 之前我们为大家介绍过如何利用 RFM 模型让企业聚焦于更有价值的用户，本文将为大家详细介绍用户生命周期模型 APMDR，以及「袋鼠云客 ......
博弈论——演化博弈演化稳定策略（二十）
演化博弈理论的英文名是Evolutionary Game Theory。演化博弈理论一般会探讨博弈论在生物学中的应用，尤其是纳什均衡的一种很重要的生物学角度的解释：纳什均衡是无数次动态博弈的稳定状态，也可以说成：物竞天择，适者生存。虽然演化思想最初来自于生物学领域，但演化博弈论和演化经济学都把“创新 ......
深度学习笔记2：数据增强
上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augme... ......
计算机网络之策略路由与双机热备
一.策略路由 随着网络工程的不断发展，基本的路由选择已经满足不了网络工程师的网络搭建了，基本路由选择就是查路由表来选择下一跳的路由 但是，这种路由选择无法实现负载均衡，也就是当路由中有两条相同的路径时，只会有一条路径被选择，另外一条路由很少被选择 所以就衍生出来了策略路由，它不同于基本路由选择查表确 ......
基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 相关研究总述 最优做市 (MM) 是在限价订单簿 (LOB) 的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益率，同时最小化相关风险。 可以说，其中最突出的是库存风险，它源于交易者（做市商 ......
shell 展开之进程替换# 深度解析 管道符|和输入输出<< >>重定向的区别
参考链接 https://blog.csdn.net/zwlove5280/article/details/113609342 shell 展开中的进程替换可以说是非常难懂的一部分，它的语法为有两种 >(list) ##接受输入 看作一个整体，相当于文件描述 或 <(list) #接受输出 在 << ......
深度分析C#中Array的存储结构
数组是C#中最基础的存储结构之一，很多的存储结构其底层的实现中都是基于数组实现的，如：List、Queue、Stack、Dictionary、Heap等等，如果大家读过这些类型的底层实现源码，其实就可以发现，这些存储结构都是在其内部维护了一个或多个数组。本文重点来学习一下数组存储结构的实现逻辑。 首 ......
深度学习在图像识别中的革命性应用
深度学习在图像识别中的革命性应用标志着计算机视觉领域的重大进步。以下是深度学习在图像识别方面的一些革命性应用： 1. **卷积神经网络（CNN）的崭新时代**： - CNN是深度学习在图像识别中的核心技术，通过卷积层、池化层和全连接层，模拟人类视觉系统。这一技术的引入使得图像识别的准确性显著提高。 ......
【AD域控】组策略模板的导入与使用
接到了leader的需求，希望能够设置浏览器的主页，由于我们是运维岗，负责AD域控，脑海中第一时间就跳出了舍近求远的域控设置。 当然最后也是没有成功，但总结出了在Windows设备上配置Microsoft Edge策略设置，血泪总结！ 【AD域控】组策略模板的导入与使用 1.下载Microsoft ......
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用，还提出了独特的洞见，旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。 关注Te ......