决策分类

Kafka

一个主题是一个逻辑上的消息分类。分区：每个主题可以分为多个分区，分区使
傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-06 07:57

数学建模统计题中常用的聚类分类

聚类分类K均值聚类（K-MeansClustering）是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。
皆过客，揽星河·2024-09-06 06:26

【2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛】B题 生产过程中的决策问题——解题思路 代码 论文

目录问题1：抽样检测方案的设计问题2：生产过程中的决策问题3：多工序、多零配件的生产决策问题4：重新分析次品率题目难度分析1.统计检测方案设计的复杂性（问题1）2.多阶段生产决策的复杂性（问题2&3）3
Better Rose·2024-09-06 06:25

【机器学习】K近邻

2.K近邻K近邻算法（KNN）的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，根据这些样本的标签进行分类或回归。
可口的冰可乐·2024-09-06 06:23

arm a7 支持虚拟化吗_Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全_Mali

Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全Arm引入了一套新的知识产权(IP)，包括新的CPU、GPU和ISP(图像信号处理器)，以实现可扩展、高效的计算能力，以实现跨汽车和工业应用的安全、自主决策
weixin_39569112·2024-09-06 06:22

ATAM

这种方法不仅可以揭示出构架满足特定质量目标的情况，而且（因为它认识到了构架决策会影响多个质量属性）可以使我们更清楚地认识到质量目标之间的联系——即如何权衡诸多质量目标。
stone_flower_rain·2024-09-06 06:21

大数据（Big Data）：探索信息时代的海量数据世界

这些数据集通常具有海量、高增长率和多样化的特点，需要新的处理模式才能赋予其更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。
hong161688·2024-09-06 05:19

看华为的手机发展历程有感

虽然有关中之地的天然屏障和根基，但是也与秦国历代决策者们务实稳健的发展思路是息息相关的。
纽霍·2024-09-06 05:10

脑积水CT影像

脑积水的概念及分类脑积水是指由于脑脊液的产生和吸收不平衡以及脑脊液循环障碍所致脑室异常扩大。根据病理生理改变，脑积水分梗阻性及交通性两类。梗阻性脑积水是指脑室系统内梗阻而引起脑室扩大。
米米兰妮·2024-09-06 05:06

Spark入门：KMeans聚类算法

与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

架构权衡分析法ATAM

ArchitectureTradeoffAnalysisMethod使用ATAM方法对软件架构进行评估的目标，是理解架构关于软件的质量属性需求决策的结果。
崔世勋·2024-09-06 05:46

面向可信和节能的雾计算医疗决策支持系统的优化微型机器学习与可解释人工智能

这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachineLearningandExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem》，发表在《InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems》2024年第17卷，由R.
神一样的老师·2024-09-06 04:44

如何用外部程序优化SQL语句中的IN和EXISTS

TPC-H是TPC事务处理性能委员会制定的用于OLAP数据库管理系统的测试标准，模拟真实商业应用环境，以评估商业分析中决策支持系统的性能。TPC-H模型定义了8张表，表结构和表关系如下图：IN
小黄鸭呀·2024-09-06 04:11

数据结构——最短路径问题

文章目录前言一、问题分类二、单源最短路径1.无权图（BFS）（1）问题分析（2）路径记录2.有权图（朴素DiskStra算法）（1）问题分析（2）算法介绍（3）代码实现（4）思考三、多源最短路径1.问题分析
胡牧之.·2024-09-06 02:59

用Transformer实现OCR字符识别！

Datawhale干货作者：安晟、袁明坤，Datawhale成员在CV领域中，transformer除了分类还能做什么？
Datawhale·2024-09-06 01:52

嵌入式基础理论学习——1、嵌入式系统的概念及组成

计算机系统有许多的分类，同时也有许多的功能，而在实际的业务需求中，计算机系统的很多功能是不需要的，而为了避免浪费空间和资源，则需要对系统的多余部分进行阉割，只留下实际业务需要的，尽
自立 自律 自强·2024-09-06 01:19

那个你

家人有很多个，朋友也有很多个，亲密朋友不知道如何分类，你认为的好朋友她有好朋友，你认为一般的朋友你是她的好朋友。从小打没少挨，姐姐不带着出去玩下一秒就告状，然后开心的出去玩。
陈玲大步向前走·2024-09-06 00:10

Unity3D DOTS Component详解

本文将详细解析Unity3DDOTS中的Component，包括其技术原理、类型分类以及代码实现。对惹，这里有一个游戏开发
Thomas_YXQ·2024-09-05 23:40

力扣-N皇后问题

-力扣（LeetCode）开始的思路由于n=4情况太多我们先画一下n=3的决策树可以知道皇后不能在同一行,因为我的思路是每一行每一行的填写皇后,所以不考虑行的皇后会重叠,主要考虑列的皇后会不会重叠,还有斜线的列皇后可以直接用一个数组
坚持拒绝熬夜·2024-09-05 23:06

nodejs笔记总结

node组成：Ecmascript模块模块的分类：内置模块：fshttppathurl自定义模块：commonjs规范第三方模块（npm下载）常见的模块指令：npmnodep
是张鱼小丸子鸭·2024-09-05 22:31

微尘

然后用这几个指标就可以简单的把人群分类。然后呢，心理学家呢，就可以对每一类人群进行一些特定的一些心理研究。我
殷炳莲·2024-09-05 21:25

2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题思路（2024数学建模国赛B题思路）

B题生产过程中的决策问题某企业生产某种畅销的电子产品，需要分别购买两种零配件（零配件1和零配件2），在企业将两个零配件装配成成品。
迎风斯黄·2024-09-05 19:42

《软件架构设计》一书目录

第一部分软件架构概念与思想篇1第1章解析软件架构概念31.1软件架构概念的分类31.1.1组成派41.1.2决策派51.2软件架构概念大观51.2.1Booch、Rumbaugh和Jacobson的定义
iteye_19129·2024-09-05 19:11

如何修复软件中的BUG

在这里，首先说一下bug的种类及bug严重程度分类，请看下面的图一与图二：如上图，分别为bug的种类及bug严重程度分类，通常遇到bug，都是按bug严重程度分类，比如我们用到的jira和禅道管理软件，
神州永泰·2024-09-05 19:10

国开（电大）2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2

2.信息检索根据检索对象不同，一般分为:(D)A、二次检索、高级检索B、分类检索、主题检索C、计算机检索、手工检索D、数据
电大题园（1）·2024-09-05 19:39

如何正确储存水果，延长保质期

不同的水果，储存的方法不一样，根据水果不同的属性，做好分类储存，对减少损耗意义重大。
芸宝爱创业·2024-09-05 18:17

linux基础之目录结构

目录1.简介2.linux的目录结构分类3.详细目录介绍4.总结1.简介Linux是一个基于Unix的开源操作系统，其文件系统具有层次化的目录结构，这种结构以根目录/作为起点，向下展开成一个倒置的树状结构
甜航一直在·2024-09-05 18:29

网络安全（黑客）自学

一、什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。
白帽子凯哥·2024-09-05 17:57

从错误中总结经验

今年的工作因为决策上的失误使得店铺销售额比去年下降了50%左右，销售额下降，底薪虽然因为工龄而提升了，但销售提成却几乎为零。销售额不理想，和放大抓小的错误决策有关。13年开店的家具旗舰店，这
原圆·2024-09-05 17:35

2024国赛数学建模备战-数学建模思想方法大全及方法适用范围

2、分类分为两类：多元线性回归和非线性线性回归；其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如：y=lnx可以转化为y=uu=lnx来解决；
V建模忠哥V·2024-09-05 17:54

数据结构----链表

1.1数据结构的分类集合：其中的元素之间关系平等，没有明显的层级或关系链。图形结构：元素之间形成多对多的关系，形成网状结构，非常适合表示复杂的关系网络。
m0_69699758·2024-09-05 16:19

解决策略是什么？

文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题（Heterogeneityindata）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中，数据异质性可以表现为多种形式，包括：不同来源的数据：数据可能来自不同的数据源，每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如，社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据：数据可以是结构化的（例如，数据库中的表格数据），半结构化的
惊鸿若梦一书生·2024-09-05 15:46

2023-03-15新媒体信息搜集

目录索引类搜索引擎：以人工方式或半自动方式搜集信息，由编辑员查看信息之后，人工形成信息摘要，并将信息置于事先确定的分类框架
在暴雨天挨饿·2024-09-05 15:18

书店的本质是出版业的下游啊！——书店里的骷髅店员本田

包括书店店员的工作，书的分类，书的供货方式，书的销量好坏，以及各种各样的顾客。11区的轻
此岸孰海·2024-09-05 14:02

汉堡商标注册属于哪一类呢？

在商标注册中，商标分类系统被用来将不同商品和服务归入相应的类别中。这有助于确保商标在特定类别内得到充分的保护。
尚标知识产权·2024-09-05 14:05

knn分类代码实现（超详解）

本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py#定义一个knn函数，后期方便调用.classKNN(object):def__init__(self,k=3):#定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3self.k=k#用于整个函数可以使
小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 14:06

NLP-预训练模型-中文：封神榜系列【姜子牙（通用大模型）、太乙（多模态）、二郎神（语言理解）、闻仲（语言生成）、燃灯（语言转换）、余元（领域）、...】

封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态
u013250861·2024-09-05 14:35

2023-06-14

书中提到的一个例子是“饥饿模式”，就是当我们身处一个资源短缺的环境中时，会出现一种紧迫感和焦虑感，我们就会难以专注于其他任务或决策，因为我们的头脑被无数的需求所占据。
三锦囊的猫·2024-09-05 13:23

（18-1）基于深度强化学习的股票交易模型：项目介绍+准备环境

1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。传统的交易策略通常依赖于经验、基本面分析或技术分析。然而，这些方法往往无法在快速
码农三叔·2024-09-05 11:52

什么是麦克风阵列？

麦克风阵列的分类我们往往会通过麦克风的布局和数量给马克风阵列分类。简单的有2麦阵列，4麦阵列以及很多人都熟知的7麦阵列。根据布局的形状又可分为
Tracy973·2024-09-05 11:49

不会文案怎么疯传（一周读书小结 4.26-5.2）

传神的文案，都有几个特点：一、场景化文案创作，首先要拥抱场景思维，用场景来思考用户需求和市场策略，用场景来洞见消费者心理和决策行为，用场
坚持的鲁佳·2024-09-05 11:11

Unity3D DOTS Component详解

本文将详细解析Unity3DDOTS中的Component，包括其技术原理、类型分类以及代码实现。对惹，这里有一个游戏开发
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:44

【科研新人必看】什么是期刊等级，SCI、核心期刊、省刊

在学术界，期刊的分类和级别对科研人员的影响很大，特别是在学术评价、职称评审等方面。以下是对SCI几区、核心期刊、省级期刊和普刊的详细说明：1、SCI（ScienceCitati
cxylay·2024-09-05 10:42

何坤松读书笔记2：学习工作和生活中的幸福方法，都在这（内含决策的好工具）

首先，请你思考一个问题：你在平时的学习、工作和生活中，做哪些事，怎么做，你会感到幸福呢？何坤松读书笔记《幸福的方法》今天何坤松继续分享《幸福的方法》这本书的读书笔记。本书的第二篇，包括三个章节，分别分享了幸福的学习法、工作法和生活法，其中生活上侧重于亲密关系。。一、幸福学习法1、学习有两种动机模式：“溺水模式”和“性爱模式”。A、溺水模式：学习的过程是忍耐，希望及早从痛苦中解脱，一旦从书本、功课和
何坤松·2024-09-05 10:07

随机信号是什么，随机信号的分类

随机信号（RandomSignal）是指在时间或空间上，信号的取值是不可预测的，或者说是由随机过程所生成的信号。随机信号广泛存在于自然界中，例如大气噪声、电磁干扰、地震波等都可以被视为随机信号。随机信号的特点：①不可预测性：随机信号的未来取值无法通过确定性规律准确预测，只能通过统计特性来描述和估计。②统计特性描述：由于随机信号的瞬时值难以预测，因此我们通常通过统计特性，如均值、方差、自相关函数、功
cxylay·2024-09-05 10:37

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。
Ven%·2024-09-05 09:06

Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization简要阅读笔记

1.背景常见的分类损失函数可以概括为减小类内距离sns_nsn，增大类间距离sps_psp。优化目标如下：min(sn−sp)min(s_n-s_p)min(sn−sp)2.存在的问题优化不够灵活。
dailleson_·2024-09-05 07:20

pytorch中的gather函数_Pytorch中torch.gather函数祥解

引言：在多分类中，torch.gather常用来取出标签所对应的概率，但对于刚开始接触Pytorch的同学来说，torch.gather()可能不太好理解，这里做一些说明和演示，帮助理解。
陈村·2024-09-05 07:16

云计算与分布式技术-常见云的比较

2云计算定义及分类2根据iiMediaResearch数据挖掘和分析机构所发论文分析
NicolasLearner·2024-09-05 06:13

自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText

此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-05 06:11
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