五子棋 深度 策略 价值
拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案
在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
104. 二叉树的最大深度
1.题目介绍 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 提示： ......
MySQL运维3-分库分表策略
一、介绍 单库瓶颈：如果在项目中使用的都是单MySQL服务器，则会随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行存储，存在一下性能瓶颈： IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO,效率低下，请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。 CPU瓶颈：排序、 ......
12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历（c++）
今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历，其中让我受益匪浅，以下是我的解题思路。 编写程序，实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数，第二行依次输入各顶点，第三行开始依次输入边的两个顶点，用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
ETLCloud的应用策略——实时数据处理是关键
一、ETLCloud是什么？ ETLCloud又称数据集成（DataOps），是RestCloud旗下的一款数据仓库管理工具，通过自动化数据转换和集成来实现企业内部和外部数据的无缝对接，从而帮助企业快速获取准确的数据信息，进而作出正确的业务决策。 ETLCloud的功能分为离线数据集成、实时数据集成 ......
策略模式（strategy）
1 #include <iostream> 2 using namespace std; 3 4 //设计思想：我们父类和子类就是一个扩展的关系？是不是合适 5 //里氏代换原则：子类对象就应该能完全替代父类的行为 6 //对于继承这样设计，特别小心，我们：组合大于继承 7 //把quack和fly ......
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具，支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档，以实现永久保存。此外，该工具还具有对聊天记录进行分析的功能，可以生成年度聊天报告，帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......
Daphne以10%的单利投资了100美元。即每一年的利润都是投资额的10%，每年10美元：利息 = 0.10 X 原始存款，而Cleo以5%的复利投资了100美元。即利息是当前存款（包括获得的利息）的5%：利息 = 0.05 X 当前存款。请编写一个程序，计算多少年后，Cleo的投资价值才能超过Daphne的投资价值，并显示此时两人的投资价值。
找了一下网上的代码，都不怎么简洁明了，故特此记录。 #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; int main() { int year = 0; double A = 100; double B = 100; while ......
Redis内存淘汰策略
Redis内存过期策略 定时过期 设置有效时间的key一旦过期，立马从内存中删除。好处就是内存及时释放，坏处就是不停扫描key，cpu消耗严重 惰性过期 设置有效时间的key过期，不立马删除key，而是等下一次查询到该key时执行删除动作。好处就是cpu消耗降低，坏处就是消耗内存 定期过期 每过一段 ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 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。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
java 策略模式解决if-else ,函数式接口解决编写多个子类的问题
/** * @author: szc * @date: 2023/9/2 22:45 * @version: 1.0 * @description: 从map中获取函数式接口，解决if-else 多个子类问题 */ @Service public class MapToInterface { @Au ......
综述：基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
111. 二叉树的最小深度
目录题目完美踩坑题解 题目 给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6 ......
12.1邻接表存储实现图的深度优先遍历
掌握深度优先遍历 实验题目 邻接表存储实现图的深度优先遍历 设计文档 代码 #include<iostream> using namespace std; #define MVNum 100 typedef char OtherInfo; int visited[MVNum]={0}; // vis ......
深度解读DBSCAN聚类算法：技术与实战全解析
探索DBSCAN算法的内涵与应用，本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践，揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集，突破传统聚类限制。 关注TechLead，分享AI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 ......
RealSence D455 读取深度流，获取深度值
RealSence D455 摄像头的深度模式 使用C#、控制台程序操作，D455型号的摄像头。 创建新的控制台项目，项目名称：RealSenceCameraD455_Test01，框架选择.net6.0。 Nuget搜索并安装：Intel.RealSenceWithNativeDll，此SDK是I ......
成品直播源码，如何在开发时自定义缓存策略
缓存在成品直播源码中所占用的空间往往会成为迫使用户卸载应用的最后一根稻草。开发者不能无上限对音视频资源进行缓存，通常的维护手法是通过 限制空间大小，比如，用户通常可以接受视频类应用有 1G 左右的缓存空间，即时通信类应用也许会更大些。因此我们的成品直播源码缓存库也需要提供这样的能力，可通过实现Dis ......
【SQLServer2019管理】事务日志备份策略
查询日志大小： dbcc sqlperf(logspace) go 备份事务日志，之后清理掉3天前的备份，最后的目的是进行日志收缩 收缩的T-SQL语句 USE [infusion] GO DBCC SHRINKFILE (infusion_log,100) GO DBCC SHRINKFILE ( ......
邻接表，图的深度优先遍历
#include<iostream>using namespace std;#define N 100typedef char OtherInfo;int visited[N]={0}; typedef struct ArcNode{int adjvex;OtherInfo info;struct ......
深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数，梯度下降的一些算法
1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播，往前传播应该有的权值w，不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么？ 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值，这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差，对这个误差进行拟合，需要用一些函 ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取
我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
深度学习3D网络---PointNet
常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 PointNet是直接处理点云数据的网络，可以实现对点云的分类和分割，其首页地址为：http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。 主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发，提出了以点云作为输入的分类网络 ......
浅析MySQL代价模型：告别盲目使用EXPLAIN，提前预知索引优化策略
熟悉代价模型之后，我们可以预先了解 MySQL 在执行查询时会如何选择索引，从而更有效地进行索引优化。在接下来的文章中，我将结合近期进行索引优化的具体案例，来详细解释如何运用代价模型来优化索引。 ......
易基因：人早期胚胎发育的表观遗传调控（染色质重塑+组蛋白修饰+DNA甲基化）｜深度综述
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 哺乳动物发育研究促进了对协调胚胎发生遗传、表观遗传和细胞过程的理解，并揭示了对人类胚胎发生特异性新见解。最近研究生成了人类早期胚胎发生的第一个表观遗传学图谱，激发了关于表观遗传学重编程、细胞命运调控以及支撑人类胚胎发育可塑性的潜在机制新 ......
Mybatisplus自定义主键生成策略，使用雪花算法生成16位的唯一ID
楼主在使用mybatisplus开发前后端分离项目时发现一个很奇怪的现象：所有更新/删除操作都不起作用，开启mybatis日志后发现前端传入的id值与实际的数据库的值不相同，最后三位总是000。 经过一系列查资料才知道，mybatisplus的默认ID生成器使用雪花算法，生成20位左右的ID，但js ......