实战 机器 策略 理论

a) 上网行为管理： 概述：上网行为管理是指对网络用户的互联网使用行为进行控制和管理，包括网页访问过滤、上网隐私保护、网络应用控制等。 功能：通过对网络流量的监控和分析，上网行为管理可以实现对用户访问内容的过滤、记录和分析，从而规范用户的上网行为，保护网络安全。 应用现状：随着网络技术的不断发展和网 ......

作者：俊达 引言 上一篇我们使用了RPM进行安装部署，这是一种安装快速、简化部署和管理过程、与操作系统提供的包管理工具紧密集成的部署方法。此外，当你需要更高的灵活性和自定义性，并且愿意承担一些额外的手动配置和管理工作，那么二进制安装是一个值得考虑选择。 以下是二进制安装的一些优势： 处理单机多实例： ......

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......

作者：俊达 我们在生产环境部署mysql时，一般很少使用RedHat Package Manager(RedHat软件包管理工具)。用rpm或或者其他包管理器安装mysql有其好处，例如安装简单，并且许多系统可能已经自带了某个版本的MySQL。 当然，使用RPM安装也存在一些缺点： 1、rpm依赖包 ......

1、了解专用模型和通用大模型，以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列，和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术，如训练数据，预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问：书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现， ......

1.深度优先递归方式; import re import requests headers = { 'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrom ......

目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......

实验 23：策略模式 本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容： 1、理解策略模式的动机，掌握该模式的结构； 2、能够利用策略模式解决实际问题。 [实验任务]：旅行方式的选择旅游的出行方式有乘坐飞机旅行、乘火车旅行和自行车游，不同的旅游方式有不同的实现过程，客户可以根据自己的需要选择一 ......

nginx负载均衡配置： upstream myservers { server localhost:8081; server localhost:8082; } server { listen 8080; server_name localhost; location / { proxy_pass ......

问题描述 需要在APIM策略中对请求所携带的Cookie中的token值进行JWT验证，如果获取Cookie中的值并且作为变量保存，然后在JWT 验证中使用呢？ 问题解答 第一步：获取Cookie中的Token值 使用C#语句 @(context.Request.Headers.GetValueOr ......

当前参与交付的语音识别产品服务，算法模块基于经典的Kaldi，算法中的一部分运行在GPU之上。 算法团队采用的是声学模型+语言模型的1-pass方案。这个方案的特点在于，语言模型数据文件（HCLG文件）的大小，和训练语料的丰富程度正相关，即语言文本的语料越多，经过训练、转换后得到的语言模型文件越大。 ......

1、Hadoop是什么？ Hadoop是一个由Apache基金会所研发的分布式系统基础架构。主要解决海量数据存储和海量数据的分析计算问题。 2、Hadoop的特点？ （1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 （2）高扩展 ......

来源：今日头条（作者-IT知识分享官） 如果让你进行后端接口的优化，你是首选优化代码行数？还是首选避免跨地域访问呢？在评估接口性能时，我们需要首先找出最耗时的部分，并优化它，这样优化效果才会立竿见影。 1. 优化前端接口 1.1 核心数据和非核心数据拆分为多个接口 我曾经对用户（会员）主页接口进行了 ......

1、什么是Hive？ Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言来进行大规模的数据分析和处理。Hive将结构化的数据映射到Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，并通过MapReduce任务执行查询操作。 2、数据模型有哪些？ 星形模式(Star Schema)：星 ......

1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......

1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......

算法分析与设计 第十次理论作业 目录算法分析与设计 第十次理论作业一. 填空题（共1题，20分）二. 判断题（共3题，60分）三. 单选题（共1题，20分） 一. 填空题（共1题，20分） (填空题) 根据本课程的学习内容，列举出一种既可以用动态规划算法、也可以用回溯法和分支限界法求解的问题：___ ......

算法分析与设计 第九次理论作业 目录算法分析与设计 第九次理论作业一. 单选题（共3题，30分）二. 填空题（共5题，50分）三. 简答题（共1题，20分） 一. 单选题（共3题，30分） (单选题, 10分) 优先队列通常采用（ ）来实现。 A. 栈 B. 堆 C.队列 D.二叉查找树 正确答案: ......

算法分析与设计 第八次理论作业 目录算法分析与设计 第八次理论作业一. 单选题（共1题，10分）二. 填空题（共3题，30分）三. 判断题（共3题，30分）四. 简答题（共1题，30分） 一. 单选题（共1题，10分） (单选题, 10分) 关于装载问题，以下叙述不正确的是（）。 A. 装载问题是一 ......

算法分析与设计 第七次理论作业 目录算法分析与设计 第七次理论作业一. 单选题（共2题，20分）二. 填空题（共8题，80分） 一. 单选题（共2题，20分） (单选题) 回溯法在搜索解空间树时所采取的策略是（ ）。 A. 广度优先加剪枝 B. 活结点优先 C. 深度优先加剪枝 D. 优先级高的结点 ......

算法分析与设计 第六次理论作业 目录算法分析与设计 第六次理论作业一. 单选题（共4题，50分）二. 填空题（共3题，37.5分）三. 简答题（共1题，12.5分） 一. 单选题（共4题，50分） (单选题) 关于哈夫曼算法的正确性，以下叙述中正确的是（ ）。 A.最优前缀码问题只满足贪心选择性质， ......

一、性能测试理论知识 1、常用的七种性能测试方法 (1) 后端性能测试：其实，你平时听到的性能测试，大多数情况下指的是后端性能测试，也就是服务器端性能测试。后端性能测试，是通过性能测试工具模拟大量的并发用户请求，然后获取系统性能的各项指标，并且验证各项指标是否符合预期的性能需求的测试手段。 (2) ......

算法分析与设计 第五次理论作业 一. 单选题（共5题，50分） (单选题) 贪心算法的基本要素是（ ）。 A.最优子结构性质与贪心选择性质 B.重叠子问题性质与贪心选择性质 C.最优子结构性质与重叠子问题性质 D.最优子结构性质和递归性质 正确答案: A:最优子结构性质与贪心选择性质; (单选题) ......

项目架构 先来看看项目架构图： 我们主要搞的就是微服务层和数据层。 而这个项目比较大，框架就分成了三个端： 环境搭建 在开发这个项目前，你需要了解java,ssm,.springboot,springcloud,springcloudAlibaba,nacos,mysql,虚拟机,docker,SS ......

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......

前言 商智C店，是依托移动低码能力搭建的一个应用，产品面向B端商家。随着应用体量持续增大，考虑产品定位及用户体验，我们针对性能较差页面做了一次优化，并取得了不错的效果，用户体验值（UEI）从一般提升到良好。本文详细记录了优化思路及过程，期望给正在或打算做用户体验提升的小伙伴提供一些参考。 一、性能优 ......

一、MDC机制 1、配置文件增加 %X{traceId} <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%X{traceId}] %-5level %logger{50} %msg ......

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......