五子棋 深度 策略 价值
Java设计模式之策略模式
1.1 概述 先看下面的图片，我们去旅游选择出行模式有很多种，可以骑自行车、可以坐汽车、可以坐火车、可以坐飞机 作为一个程序猿，开发需要选择一款开发工具，当然可以进行代码开发的工具有很多，可以选择Idea 进行开发，也可以使用eclipse进行开发，也可以使用其他的一些开发工具。 定义： 该模式定义 ......
深度学习入门书籍
统计学习方法（第2版） 9.4 https://book.douban.com/subject/33437381/ 作者: 李航 出版社: 清华大学出版社 出版年: 2019-5-1 页数: 464 定价: 98.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787302517276 深度学习入门 https ......
【专题】2023零售连锁品牌数字化运营研究及策略报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接 :https://tecdat.cn/?p=33774 在数字经济时代，管理和观念的转变与技术冲击同样重要。创新是这个时代的主旋律，也是企业发展不可或缺的路径。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末504份数字化转型相关行业研究报告。 全球经济正在经历以信息技术为核心的第四次经济革命，进 ......
Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24814 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配对交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。 说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python ......
迁移虚拟机在目标主机上为目标网络配置的卸载或安全策略不同
1、当前已连接的网络接口“Network adapter1”无法使用网络“VM network”,因为 “ 在目标主机上为目标网络配置的卸载或安全策略不同于在源主机上为源网络配置的卸载或安全策略 ” 二、解决方案： 检查集群内主机的虚拟交换机安全配置一致。（建议端口组名称也一致，还有字母大小写一致。 ......
时序预测的深度学习算法全面盘点
时序预测的深度学习算法全面盘点 https://blog.csdn.net/qq_34160248/article/details/131349551 https://it.sohu.com/a/690057464_121124360 https://zhuanlan.zhihu.com/p/393 ......
基于深度学习的图像生成与识别技术研究
基于深度学习的图像生成与识别技术是人工智能领域中备受关注的研究领域之一。这些技术借助深度神经网络模型，具有出色的性能和广泛的应用，包括图像生成、图像识别、图像分割等。以下是关于这两个领域的研究方向和趋势： 图像生成技术 生成对抗网络 (GANs)：GANs 是生成图像最引人注目的技术之一。它包括一个 ......
软件设计模式系列之二十三——策略模式
策略模式（Strategy Pattern）是一种行为型设计模式，它允许在运行时动态选择算法的行为。这意味着你可以定义一系列算法，将它们封装成独立的策略对象，然后根据需要在不修改客户端代码的情况下切换这些算法。策略模式有助于解决问题领域中不同行为的变化和扩展，同时保持代码的灵活性和可维护性。 ......
Redis深度历险
Redis深度历险 读书笔记 1 第一篇 基础与应用篇 1.1 Redis的用途 记录帖子的点赞数、评论数和点击数 (hash)。 记录用户的帖子 ID 列表 (排序)，便于快速显示用户的帖子列表 (zset)。 记录帖子的标题、摘要、作者和封面信息，用于列表页展示 (hash)。 记录帖子的点赞用 ......
火山引擎 ByteHouse 与白鲸开源完成兼容性认证，加速数据价值释放
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和治理方式。越来越多企业也在尝试充分利用数据要素，开辟全新发展路径，进一步实现业务价值提升。 在数字化转型的 ......
深度学习中对多个目标标签进行训练和预测代码实例
#Tensofrlow #假设我们有一个任务是从图像中预测物体的位置（x坐标和y坐标）和物体的类别。这个任务有三个目标标签：x坐标、y坐标和类别。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from ......
深度学习梯度与反向传播
梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......
【研究生学习】深度学习中几种常用的卷积形式的原理以及其Pytorch调用
本篇博客主要记录一下在深度学习中几种常用的卷积形式的基本原理、输入输出维度，以及如何在Pytorch中调用这些卷积形式 卷积 卷积实际上是对图像的不同区域进行特征提取，一般认为输入图像的维度为H×W×C，如下图所示： 图像具有颜色通道，一般是RGB，需要理解的是不同通道数的图像和不同的通道数的滤波器 ......
设计模式-策略模式
设计模式-策略模式 1. 涉及的角色1）Strategy（策略）Strategy角色负责决定实现策略所必需的接口（API）。在示例程序中，由strategy接口扮演此角色。2）ConcreteStrategy（具体的策略）ConcreteStrategy角色负责实现Strategy角色的接口（API ......
嵌入式深度学习1-引言
嵌入式深度学习引论 博主序 这一系列博客，是以Bert Moons的《Embedded Deep Learning》为蓝本进行翻译得到的。考虑到中文互联网上资源较少，才决定写成公开博客发布至互联网的。 此系列博客选择性地做了一些翻译和梳理的工作。书中涉及的部分实例可能不会被摘录，过于基础的内容也会被 ......
Pytorch环境深度学习环境
Pytorch环境深度学习环境 1、安装minicoda 下载地址：Miniconda — miniconda documentation 设置环境变量： 安装路径\Miniconda3 安装路径\Miniconda3\Scripts 安装路径\Miniconda3\Library\bin 测试：打 ......
自定义负载均衡策略
通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则，有两种方式： 代码方式：在order-service中的OrderApplication类中，定义一个新的IRule： @Beanpublic IRule randomRule(){ return new RandomRule();} 配置文件方式：在or ......
动手学深度学习_4 多层感知机
from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲：我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设，线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子： 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开，如果只用一条"线性"，我们会发现我们是做不到的，起码要两条及以上的"线性" ......
Go结构体深度探索：从基础到应用
在Go语言中，结构体是核心的数据组织工具，提供了灵活的手段来处理复杂数据。本文深入探讨了结构体的定义、类型、字面量表示和使用方法，旨在为读者呈现Go结构体的全面视角。通过结构体，开发者可以实现更加模块化、高效的代码设计。这篇文章旨在为您提供关于结构体的深入理解，助您更好地利用Go语言的强大功能。 关 ......
金融量化项目案例 -- 双均线策略制定
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 使用tushare包获取某股票的历史 ......
深度学习在图像识别领域还有哪些应用？
深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成，还有其他一些应用。 图像超分辨率重建：深度学习技术可以用于提高图像的分辨率，例如通过使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术，可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，从而提高了图像的清晰度和 ......
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率，颜色深度和刷新率。具有命令行工具，无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......
5. 深度学习计算
层与块 块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块; class MLP(nn.Module): # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层 def __init__(self): # 调用MLP的 ......
应该也算策略模式吧
调用方自主选择策略方式：如食堂打饭,有很多窗口供选择，用户只需要去想买的窗口刷卡打饭即可 三个关键角色： 上下文信息类（Context）：用于存放和执行需要使用的具体策略类以及客户端调用的逻辑。 抽象策略类（Strategy）：定义策略的共有方法。 具体策略类（StrategyA 等）：实现抽象策略 ......
巩固系统韧性三个基础策略
众所周知我所在的团队常年解决线上问题，我也以为我们会在解决一个个具体问题的道路上无聊走到黑。但是最近出现的各种疑难杂症似乎让我们的工作有了一点乐趣，甚至有了更高级的意义。 ......
机器学习与深度学习
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念，他们之间存在密切的关系，同时又有一些重要的区别。 机器学习（Machine Learning）： 机器学习是一种数据分析技术，它使计算机系统能从以往的经验（或者说数据）中学习并改进自身的性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习就是让机器从数据中找 ......
用策略模式干掉代码里大量的if-eles或则Swatch，提升B格由面向过程转为面向对象
现象 大量的分支选择型代码段看着让人头疼 for (Field field : declaredFields) { Class<?> type = field.getType(); String key = field.getName(); Element result = resultMap.ad ......
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能 ......
【专题】5G新技术创造新价值报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33736 气候变化是一个全球性挑战，需要国际合作来解决。目前，已有189个国家加入了《巴黎协定》，并且各大经济体纷纷承诺实现碳中和目标，如欧盟委员会的长期战略愿景，中国的碳达峰和碳中和目标，以及美国重新加入巴黎协定。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......
浅谈对于【流程类业务】测试策略
什么是流程类业务？为什么会说到这个？众所周知，web类相关系统的业务基本上分了3大类，一类是增删改查，一类是流程类业务（如商城，下单，撤回），还有一类是2者结合（增删改查+流程） 笔者在10年测试的业务中，有6年基本上是在搞商城或者销售等下单系统，相关的业务已经非常成熟，所以想把基本上业务框架抽提出 ......