五子棋 深度 策略 价值
three.js 深度不完全解读
three.js 深度不完全解读 一、深度值的获取 1、方法1: FBO的深度附件 深度信息通过渲染管线中的深度缓冲区（depth buffer）来计算和存储。缓冲区用于存储每个像素点的深度值。 在渲染过程中，渲染器会根据每个像素点的深度值来确定最终像素的可见性和着色。 const target = ......
Redis深度历险 核心原理与应用实践-笔记
1.2.2 5种基础数据结构 string(字符串) 字符串string是Redis最简单的数据结构，其内部表示就是一个字符数组。Redis所有的数据结构都是以唯一的key字符串作为名称，然后通过这唯一的key来获取相应的value数据。不同类型的数据结构差异就在于value的结果不一样。 Redi ......
御林 DAY 5 绝对音感【easy】只找到了提示信息所以没什么参考价值
绝对音感 观察波形频谱没什么信息，ultraEdit打开发现文件尾部有信息，这里的思路来源于之前图片马的文件合并 Cltr+F直接找第一个Y字符 Yulinsec{} ......
m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用，它可以通过对大量的训 ......
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投 ......
版本偏差策略
前言 一个软件得到官方的支持是非常重要的，因为软件有bug、缺陷，只有官方人员的修复才最可靠。一旦说这个版本不被官方支持了，也就意味着有问题也不会修复了。 总结几个时间点 官方文档docs是能看到最近5个版本的文档，但是能看到文档不代表这5个版本都还被官方支持。 一个版本（例如1.28）从开始开发到 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示
10.1.1 生物学中的注意力提示 “美国心理学之父” 威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架： 非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性 自主性提示：受到了认知和意识的控制 10.1.2 查询、键和值 注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示 在注意力 ......
具备什么价值的安全数据交换系统，才是企业需要的？
数据在现代社会具备越来越重要的价值，数字资源也成为企业最核心的竞争力。数据流转起来才能最大程度的释放数据的价值，因此，现代企业内，数据交换每时每刻都在发生。对于日常的、非敏感性数据，常规的数据交换工具即可满足，但对于专业的数据交换需求，则需要进行安全数据交换系统的建设。 那么，对于企业来说，安全数据 ......
关于考试策略
这是因为 2023 csp-s 考得一塌糊涂而来写的文章 总之这次在考试策略上出了很大的问题，还是在乱开题，思路乱撞。 为了以防重现考逝的悲剧，便想在此摸索摸索正确的考试策略 \(2023.10.23\) 来自 csp-s 的总结： 不要考场开大模拟，除非你有绝对的自信 想思路时不要乱跳题 思路多花 ......
添加Kafka的Ranger访问权限策略
原文链接：https://support.huaweicloud.com/intl/zh-cn/eu-west-0-cmpntguide-lts-mrs/mrs_01_1861.html 操作场景 Ranger管理员可通过Ranger为Kafka用户配置Kafka主题的读、写、管理权限以及集群的管理 ......
ARP欺骗攻击与防御策略
ARP欺骗攻击与防御策略 工作目的 理解交换式局域网监听原理，掌握ARP欺骗过程和动态ARP检测 任务分析 ARP用于将目标IP地址转换为物理地址。常用于局域网内部主机之间基于MAC地址通信，源主机发送信息时将包含主机IP地址ARP请求广播发送网络中所有主机，并接受返回信息，将IP地址和MAC地址存 ......
策略模式
策略模式 考虑一个场景，顾客买东西计算商品的总金额。如果活动的计算方式不同，应该如何写？ 比如打折，满减，积分活动。 思路一：简单工厂模式，把打折的模式进行分类抽象。满减，打折等等传参不同归为不同的计算模式，然后工厂类去根据参数生产对应的实例。 实例返回的参数可以用多态思想 例如不同模式返回的对象是 ......
深度优先搜索的最短路径问题
这个简单的图，要求使用深度优先算法求出（1,1）到终点的最短路径。 1、分析 就目前看来，(1,1)->(1,2)->(2,2)->(2,3)->(2,4)->(3,4)->(4,4)->(4,3)和(1,1)->(2,1)->(3,1)->(4,1)->(5,1)->(5,2)->(5,3)->( ......
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师 免费自动批量生成NFT图片和批量部署NFT 一、环境准备 1.注意：需合理上网 2.准备素材：准备一套多个属性元素的不一样的图层素材，比如10张背景图、10张face图、10张眼睛图层、10张头发图层等，每 ......
深度优先算法
一、例子 提问：输入一个数字n，输出1~n的全排列。 首先，将全排列比作小盒子和扑克牌 将数字比作扑克牌，我们有1号，2号，3号扑克牌和1号2号3号3个盒子。每个盒子只能放置一个扑克牌，实现全排列。那我们如何往小盒子中放入扑克牌。每个小盒子都可能放1号、2号或者3号扑克牌，这都需要一一尝试，这里一个 ......
2023 Q4 特斯拉销售策略分析 All In One
2023 Q4 特斯拉销售策略分析 All In One
预测一波: 特斯拉 买不动了，要降价了 ❓
Tesla Model Y
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深度学习设置随机数种子
seed = 2023 torch.manual_seed(seed) # torch的CPU随机性，为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # torch的GPU随机性，为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed ......
深度学习环境搭建(Windows11)
偶然重装了系统，再此记录下环境的恢复
基本深度学习环境的搭建，包括Anaconda+CUDA+cuDNN+Pytorch+TensorRT的安装与配置。 ......
动手学深度学习--第三方库的学习
from pixiv Pandas Creating, Reading and Writing pandas中有两类实体类： the DataFrame and the Series. DataFrame A DataFrame is a table. Series A Series, by con ......
windows的深度学习环境软件版本（cuda/cudnn/pytorch）
恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
如何在Linux中实施密码策略（Ubuntu / CentOS）
尽管Linux被认为是一个安全的操作系统，但其安全性与登录用户的密码强度一样。密码策略的存在是为了确保为用户设置一个强大的密码，作为一个Linux用户，你应该注意执行这些策略，使违规行为难以发生。你肯定不希望用户配置弱密码或容易猜测的密码，这些密码可以在几秒钟内被黑客强行破解。在这篇文章中，我们将触 ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
大话设计模式之策略模式笔记
策略模式结构 classDiagram class Context{ -Statage statage +ContextIntegace(Statage statage) } class Stratage{ <<abstract>> + algorithmInterface() } class Co ......
第九节：单点登录方案深度剖析
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索
本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构
为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）
循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点： “<eos>”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停 ......
深度学习（pytorch载入onnx测试）
测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
如何保护价值上千万的Node.js源代码？
如何保护价值上千万的Node.js源代码？https://zhuanlan.zhihu.com/p/84386456 1|0一个强大的JS混淆器。 github.com/javascript-obfuscator/javascript-obfuscator 2|0一套JS代码安全问题解决方案。 ww ......