五子棋 深度 策略 价值
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.4 自定义层
5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......
【专题】进一步促进数字经济和实体经济深度融合：加速工业互联网建设报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33647 这份报告合集是基于中国工业产业升级和智能制造的大背景而展开的。报告合集分析了工业互联网平台市场的发展阶段、平台玩家的产品和服务的底层逻辑以及变化趋势，并探讨了补贴减少、数据归属权之争、标准化与盈利模式、ChatGPT等因素对工业互联网平 ......
Python配对交易策略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 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 是一种流行的编程语言，可用于 ......
快速打造BI大屏 激活各行业数据价值
BI的概念普遍认为最早由Gartner公司提出，简单可理解为基于现代企业经营理论与信息应用技术系统对信息、数据进行挖掘、分析和处理，最终辅助商业决策的一个企业服务解决方案。 在企业数字化进程中，这样的解决方案主要以信息技术系统为底座，并承载相应的功能服务。而围绕着技术系统的迭代与服务逻辑的变化，传统 ......
一款释放数据价值的项目，开源了！
在大数据和 AI 的时代背景下，数据已经成为了重要财富，大到政务数据、企业核心数据，小到个人信息、银行卡余额，这些数据无一例外都是“隐私数据”，如果在使用和流转时发生泄漏都会造成巨大的损失。 ......
说说常见的缓存更新策略？
说说常见的缓存更新策略？ 有cache aside,read/write through ，write back三种 cache aside 对于写操作，先更新数据库，后删除缓存，对于读操作，先访问缓存，有返回，没有查询数据库再保存到缓存中。 适用于读多写少的场景，不适合写多的场景，因为写多会频繁删 ......
如何设计一个缓存策略，可以动态缓存热点数据呢？
如何设计一个缓存策略，可以动态缓存热点数据呢？ 热点数据动态缓存的策略总体思路：通过数据最新访问时间来做排名，并过滤掉不常访问的数据，只留下经常访问的数据。 以电商平台场景中的例子，现在要求只缓存用户经常访问的 Top 1000 的商品。具体细节如下： 先通过缓存系统做一个排序队列（比如存放 100 ......
【深度学习】修改jupyter记事本的内核
问题描述 在使用 juypter 记事本执行 ipynb 文件时，默认使用的内核是 Python3 如果这个环境不包含我们所使用的库，比如 pytorch 的库，当我们的代码中调用 pytorch 的一些库方法时，如下面的代码： import torch 此时执行就会报错，会提示找不到对应的模块： ......
华为联手瑞安打样，价值驱动产业转型和城市升级
美好生活，从一个智能空间开始。 当下，无论是人们的需求向往，还是政府的政策引导，都指向一个大的目标：人民的美好生活。那么，具体该如何实现这一目标呢？ 近日，华为与瑞安市政府签署全屋智能战略合作，从打造智能空间出发，从一个好房子到一个好小区、一个好城市，以建筑智能化为切入点，探索住房、教育、医疗等领域 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.3 延后初始化
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 下面实例化的多层感知机的输入维度是未知的，因此框架尚未初始化任何参数，显示为“UninitializedParameter”。 net = nn.Sequential(nn. ......
lucene内部的合并策略
原文链接：http://java.dzone.com/news/merge-policy-internals-solr?mz=33057-solr_lucene solr(or lucene)内部的合并策略是怎样的呢？ 选择哪些段(segment)需要被合并，是基于名为MergePolicy的抽象类 ......
基于深度学习的图像识别技术研究
基于深度学习的图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它已经在多个领域取得了巨大的成功。下面是关于这一技术研究的一些重要方面： 1. 卷积神经网络 (CNNs)： CNNs 是深度学习中用于图像识别的基本工具。它们模拟了人类视觉系统的工作原理，通过一系列卷积和池化层来提取图像中的特征。 2. ......
Go语句与表达式深度解析：全案例手册
关注公众号【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 语句 语句是Go编程语言中完成特定操作的单 ......
Swift 值类型和引用类型深度对比
值类型和引用类型的概念 他们在内存中时如何存储的？ 值类型和引用类型分别有哪些表现？ 如果将两者混合使用会怎样？ 什么时候使用值类型，什么时候使用引用类型？ 定义值类型和引用类型 Swift有三种声明类型的方式：class，struct和enum。 它们可以分为值类型（struct和enum）和引用 ......
图片分辨率/尺寸/位深度/内存大小的关系
首先说尺寸，就是指宽高，例如图片尺寸为1080*720，就表示宽1080，高720，即有1080*720个像素点 分辨率指的是一英寸内有多少个像素点，常见的分辨率有72，我们常说的6寸照片，就有6*72个像素，所以说一个图片的尺寸是固定的，如果分辨率越小，那么打印的图片就越大，同理，分辨率越大，打印 ......
Redis缓存数据和表数据一致性之延时双删策略
一、什么是 Redis 延时双删？ 1、延迟双删策略是分布式系统中数据库存储和缓存数据保持一致性的常用策略，但它不是强一致。不管哪种方案，都无法绝对避免Redis存在脏数据的问题，只能减轻这个问题 2、因为双删策略执行的结果是把redis中保存的那条数据删除了，以后的查询就都会去查询数据库。经常修改 ......
Pytorch深度学习零基础入门知识
DL 跑代码必须知道的事情 损失值 损失值的大小用于判断是否收敛，比较重要的是有收敛的趋势，即验证集损失不断下降，如果验证集损失基本上不改变的话，模型基本上就收敛了。 损失值的具体大小并没有什么意义，大和小只在于损失的计算方式，并不是接近于0才好。如果想要让损失好看点，可以直接到对应的损失函数里面除 ......
java使用stream流创建低深度树形结构
public static List<Node> buildSourceData() { // 124 35 return new ArrayList<>(){{ add(new Node(1, 0, "一")); add(new Node(2, 1, "二")); add(new Node(3, ......
【舞台灯方案】LED驱动恒流芯片pwm深度调光APS54085降压IC
APS54085 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、内置功率 MOS 管，适用于 5-100V输入的高精度降压 LED 恒流驱动芯片。最大电流2.0A。
APS54085 可实现线性调光和 PWM 调光，线性调光有效电压范围 0.52-2.55V. PWM 调光频率范围 100HZ-30K... ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理
import torch from torch import nn net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1)) X = torch.rand(size=(2, 4)) net(X) tensor([[-0.3771 ......
基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法是一种用于检测图像中人员目标的方法。该算法结合了目标检测和实例分割的能力，能够准确地定位人员目标并生成像素级的掩膜。Mask-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法，它是在Faster-RCNN的基础上进行扩展的。Mask-RCNN ......
基于RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 基于RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）深度学习网络的交通标志检测算法的MATLAB仿真。该算法通过使用深度学习网络进行目标检测，针对交通标志的特点和挑战，设计了相应的实现步骤，并分析了实现中的难点。通过本文的研究，可以进一 ......
深度学习（ResNet）
ResNet也是相当经典的卷积神经网络，这里实现了18，34，50，101和152。 网络结构如下： 这里18和34用到的block是一样的，两层卷积。50，101和152用到的block是一样的，三层卷积，不过用到了1*1卷积来调整数据通道数。 猫狗大战的训练代码如下: import torch ......
部署策略：大爆炸、滚动、蓝绿、金丝雀和功能切换
部署策略：大爆炸、滚动、蓝绿、金丝雀和功能切换 复杂软件工程中，新功能的部署，成为了软件价值交付的重要环节，今天我们就来聊聊关于部署的5种常见的策略。 5种策略概述 在现代软件工程领域，有五种常见的部署策略：大爆炸、滚动、蓝绿、金丝雀和功能切换。具体如下： 大爆炸（Big Bang）部署：这种部署策 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.1 层和块
层： 接收一组输入 生成相应输出 由一组可调整参数描述 块： 可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身 讨论“比单个层大”但是“比整个模型小”的组件“块”更有价值 从编程的角度看，块由类表示 块必须具有反向传播函数 # 以前章多层感知机的代码为例 import torch from torc ......
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
题目链接： 剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度 题目描述： 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 解法思路： 代码： 层序遍历的方式求树的深度 /** * Definition for a bin ......