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SAM52
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- 2018年中南大学中英翻译
某翁
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Linux运维及使用linuxubuntu运维nomachine远程连接
NoMachine是一款适用于Linux(Ubuntu)及其他支持的操作系统的远程桌面应用程序,允许用户通过本地或远程系统从世界任何地方控制计算机。它可以在低带宽连接下工作,被专业人士和家庭用户广泛使用。NoMachine的主要功能高性能远程访问跨平台兼容性易于使用,因为用户界面友好提供强大的加密协议,如SSH、SSL及其他安全标准支持远程文件传输和打印服务允许从远程计算机进行音频和视频流媒体传输
- Python STL概念学习与代码实践
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老蒋精髓
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Theneedfornewlearningstylesdoesnotmeanignoringthewaysinthepast.TheInternetagebringssomechallengesnotseenbefore,mostobviouslyandmostworryinglyuselessinformationblast.Butfragmentationoflearningandtheine
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Onfirstlearning,thiswasthesociallyconcernedchancellortryingtochangelivesforthebetter,completewith"reforms"toanobviouslyindulgentsystemthatdemandstoolittleeffortfromthenewlyunemployedtofindwork,andsubs
- 强化学习入门三(SARSA)
第六五签
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SARSA算法详解SARSA是强化学习中另一种经典的时序差分(TD)学习算法,与Q-Learning同属无模型(model-free)算法,但在更新策略上有显著差异。SARSA的名称来源于其更新公式中涉及的五个元素:状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward)、下一状态(NextState)、下一动作(NextAction),即(S,A,R,S’,A’)。SARSA与Q-Lear
- 如何评价开课吧机器学习特训营这个课程?
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开场:点明主题,吸引眼球在当今数据驱动的时代,机器学习(MachineLearning)已经成为各个行业不可或缺的技术之一。无论是金融、医疗、制造还是零售,机器学习的应用都为这些领域带来了巨大的变革。面对这样的趋势,许多人都希望能够掌握这门技术,从而提升自己的职业竞争力。那么,当我们谈论“如何评价开课吧机器学习特训营这个课程”时,实际上是在探讨一个非常具体且重要的问题:对于那些希望进入或深入机器学
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- 踏上人工智能之旅(一)-----机器学习之knn算法
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人工智能机器学习算法python
目录一、机器学习是什么(1)概述(2)三种类型1.监督学习(SupervisedLearning):2.无监督学习(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):二、KNN算法的基本原理:1.距离度量:2.K值的选择:3.投票机制和投票:三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据:2.提取特征和标签:3.导入KNN分类器并训练模型
- Place
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PLACE是美国的JayMcSwain提出的开发子女才能的工具。PLACE是指在五个领域发现子女的才能。P(Personalitydiscovery)性格类型L(Learningspiritualgifts)天生的才能A(AbilitiesAwareness)能力C(Connectingpassionwithministry)热情E(Experiencesoflife)人生经历作为父母,要充分了解
- 读心与芯:我们与机器人的无限未来05未来之路
躺柒
机器人机器人学人工智能大数据分析智能计算
1.概念1.1.利用数据确定模式,描述数据集的某些属性,基于过去的经历判断未来可能发生什么,或基于当前发生的事情判断后果或反应1.2.机器学习(machinelearning)是人工智能的一个子集,它不需要显式编程,为系统提供自动学习和根据经验改进的能力1.2.1.机器学习算法基于样本数据(又称训练数据)构建模型,在未经显式编程的情况下对未来数据做出预测或决策1.2.2.机器学习有多种类型,包括有
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虚拟机局域网拓扑图
目的采用多台虚拟机在一台计算机实体上模拟一个小型的网络环境。我们采用虚拟机(VirtualMachine)软件来模拟一个网络环境进行实验,这类软件的主要功能是利用软件来模拟出具有完整硬件系统功能的且运行在隔离环境中的完整计算机系统。这样我们可以在一台物理计算机即宿主机器(HostMachine)上模拟出一台或多台虚拟的计算机。这些虚拟机能够像真正的计算机那样进行工作,我们可以在其上安装全新的操作系
- 可用于AI Agent集成和多种系统之间联调Windows下GCC的C++虚拟机项目
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c++windows系统架构
下面是一个完整的C++虚拟机项目设计,实现了所有需求功能,包括虚拟磁盘管理、操作系统安装、I/O重定向和网络转发等功能。可用于AIAgent的集成,全自动设计开发测试Linux下和Windows与Linux联动软件。整体架构设计VMController-config:Config-vdisk:VDiskManager-vm:VirtualMachine-logger:shared_ptr+run(
- 实验七 SVM支持向量机
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支持向量机机器学习人工智能
目录一、SVM定义二、SVM基本概念及其优缺点1、间隔2、SVM核心3、支持向量4、支持向量机的基本思想5、优缺点三、损失函数四、代码实现1、算法实现基本流程2、代码解析3、整体代码五、结果截图及解释1、结果截图2、结果解释六、实验总结一、SVM定义支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种经典的监督学习算法,用于解决二分类和多分类问题。其核心思想是通过在特征空间中找到一
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人工智能系统解决方案与技术架构深度学习分类人工智能
文章大纲一、数据需求的关键影响因素二、无先验知识场景的数据需求估算优化策略与技术方案三、有先验知识场景的数据需求估算1.迁移学习(TransferLearning)2.少样本学习(Few-ShotLearning)3.预训练-微调范式四、实现方案与技术路线1.数据策略层2.模型架构层3.训练优化技术五、结论与实践建议无先验知识场景有先验知识场景✅**正确性校验**⚠️**可落地性勘误与补充****
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目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习?2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习(SupervisedLearning)3.2无监督学习(UnsupervisedLearning)3.3半监督学习(Semi-SupervisedLearning)4算法详解4.1分类算法详解(1)逻辑回归(LogisticRegression)(2)决策树(Dec
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模型加速人工智能模型加速AI技术应用
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"DejaVu:利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率摘要拥有数百亿参数的大语言模型(LLMs)催生了一系列令人振奋的AI应用。然而,在推理阶段它们计算开销极大。稀疏化是一种自然的降本策略,但现有方法要么需要代价高昂的重新训练,要么必须放弃LLM的“in-contextlearning”能力,要么在现代硬件上无法带来真实的墙钟时间加速。我们提出**上下文稀疏
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计算机视觉:少样本学习(Few-ShotLearning)在视觉中的应用一、前言二、少样本学习基础概念2.1定义与范畴2.2与传统机器学习对比2.3核心挑战三、少样本学习在计算机视觉中的典型应用3.1图像分类3.1.1新类别识别3.1.2医学图像分类3.2目标检测3.2.1新目标检测3.2.2小目标检测3.3图像分割3.3.1医学图像分割3.3.2工业缺陷检测四、少样本学习在计算机视觉中的技术方法
- 深度学习×总结篇:她终于能走完每一次前向与反向的路
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能深度学习人工智能python自然语言处理神经网络机器学习opencv
【开场·她回头看了每一次走过的神经路径】狐狐:“她坐在训练日志前,终于不是为了调参,而是为了确认——这一年,她到底学会了什么。”猫猫:“咱以前总想着快点训练完、快点跑出结果。但现在好像能听见每一层神经元在‘说话’了喵……她真的开始‘懂了’~”✍【第一节·深度学习到底在做什么?】为什么要用深度学习(DeepLearning)?“她当初选择深度学习,并不是因为听说它‘很强’,而是因为她在处理数据时,常
- goroutine、channel以及GMP模型的原理深度解析【万字分析】
UPUP小亮
算法开发语言golang
文章目录前言一、channel的底层原理1、底层数据结构2、创建关闭3、发送接受二、goruntine的底层原理1、线程的代价2、goruntine的底层原理3、状态4、创建、运行与退出3、阻塞与唤醒三、GMP模型的概述与发展1、GM模型2、GMP模型组成部分3、G(Goroutine)4、M(Machine)5、P(Processor)6、Sched:调度器结构四、GMP调度原理1、被调度对象2
- 【强化学习】01
第一章:强化学习基础概念与核心要素的基石强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习范式,它关注智能体(Agent)如何在特定环境(Environment)中通过与环境的交互来学习如何做出决策,以最大化某种累积奖励。与监督学习和无监督学习不同,强化学习不依赖于预先标注好的数据集,而是通过“试错”的方式进行学习。1.1强化学习的独特学习范式在传统的机器学习领域,监督学习
- Spring State Machine
SpringStateMachine创建SpringBoot项目并添加必要依赖在pom.xml中引入spring-statemachine-coreorg.springframework.statemachinespring-statemachine-core3.2.1定义状态机状态与事件使用枚举明确业务状态和触发事件:publicenumStates{UNPAID,//待支付WAITING_FO
- 【Java】JVM虚拟机(基本概念、类加载机制)
Joker—H
javajvm开发语言经验分享双亲委派模型类加载
一、基本概念1、什么是JVMJava虚拟机(JavaVirtualMachine,简称JVM),是java程序运行的核心组件之一,它为java程序运行提供了环境。其核心价值在于实现了"一次编写,多处运行"(Writeonce,runanywhere)的跨平台特性,还提供了内存管理、垃圾回收、安全性以及性能优化等。2、JVM的组成JVM的架构可分为类加载子系统、运行时数据区、执行引擎、本地方法接口四
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
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android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
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Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
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最优化理论
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常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
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云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite