基于代价优化第17页

机器学习02-发展历史补充

发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程】+【模型优化

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

使用 Python 实现 WebSocket 服务器与客户端通信

简介WebSocket是一种基于TCP协议的通信协议，能够在客户端与服务器之间进行全双工（双向）通信。

又蓝·2025-01-18 21:01

事件驱动架构下的Java应用——构建响应迅速、解耦合的高效系统

本文将深入探讨如何基于Java语言构建一个高效的事件驱动架构，并

墨夶·2025-01-18 21:30

用C++实现一个基于模板的观察者设计模式

观察者模式定义观察者模式（ObserverPattern）是一种行为型设计模式，用于定义对象间的一对多依赖关系，使得当一个对象状态发生变化时，其所有依赖它的对象都会收到通知并自动更新。核心概念角色定义Subject（被观察者）：持有观察者列表，维护观察者的注册和移除。状态改变时通知所有观察者。Observer（观察者）：定义接收通知的接口。注册到被观察者中，等待状态变化通知。适用场景一个对象状态改

CoderIsArt·2025-01-18 21:30

基于Python实现读取嵌套压缩包下的文件

文章目录前言思路完整代码代码优化前言工作中遇到的问题，需要用Python实现嵌套压缩包下文件读取，这里记录下方法，希望能帮助到更多的人。

袁袁袁袁满·2025-01-18 21:00

麒麟操作系统基础知识保姆级教程（五）系统优化

如果你想拥有你从未拥有过的东西，那么你必须去做你从未做过的事情1、查看系统版本两种方法1、使用命令查看[root@localhost~]#hostnamectl Statichostname:localhost.localdomain Iconname:computer-vm Chassis:vm MachineID:372f0bb3bfcd4bd09688fd725b9a085

小屁不止是运维·2025-01-18 21:28

基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真（含MATLAB代码）

摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和模板匹配的车标识别方法，并通过MATLAB进行仿真。

爱学习的通信人·2025-01-18 21:28

asp.net mysql 性能问题_ASP.NET性能优化小结

一、返回多个数据集检查你的访问数据库的代码，看是否存在着要返回多次的请求。每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数。通过在单个数据库请求中返回多个结果集，可以减少与数据库通信的时间，使你的系统具有扩展性，也可以减少数据库服务器响应请求的工作量。如果用动态的SQL语句来返回多个数据集，那用存储过程来替代动态的SQL语句会更好些。是否把业务逻辑写到存储过程中，这个有点争议。但是我认为，把业务

syhakh·2025-01-18 21:57

Android开发中图片处理

图片优化：选择合适的图片格式：使用适当的图片格式（如PNG、JPEG或WebP）以获得最佳的图片质量和文件大小。

wayne214·2025-01-18 21:26

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

数据分析思维

使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。

幽兰的天空·2025-01-18 20:49

Thanos架构学习

Thanos架构学习简介Thanos有两种架构模式sidecar部署receiver部署组件概念及说明简介官网参考Thanos基于prometheus，在此基础上提供了全局指标查询，可将多个云/region

qq_道可道·2025-01-18 20:19

ElasticSearch10-性能优化

零、文章目录ElasticSearch10-性能优化1、硬件优化（1）存储配置ElasticSearch是基于Lucene的，Lucene将数据存储在磁盘上，磁盘的IO就是ElasticSearch的瓶颈所在

李宥小哥·2025-01-18 20:15

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

MyBatis 注解使用指南

MyBatis注解的优势优化代码结构：较乎使用XML配置，注解使用更简洁。所有于SQL直接直观地位于接口中，汇总于一个场景中。清除多余配置文件

小小小妮子~·2025-01-18 19:08

Node.js - Express框架

1.介绍Express是一个基于Node.js的Web应用程序框架，主要用于快速、简便地构建Web应用程序和API。它是目前最流行的Node.jsWeb框架之一，具有轻量级、灵活和功能丰富的特点。

蒜蓉大猩猩·2025-01-18 19:37

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。

stsdddd·2025-01-18 19:35

cordova 指纹验证登录

关键词：指纹验证登录需求：在APP上实现指纹验证登录指纹验证登录，顾名思义，基于手机系统提供的指纹认证API，实现方便用户登录的功能。

petunsecn·2025-01-18 19:34

[转载]Nodejs 利用 express 框架获取接口参数

Express是一个基于Node.js平台，快速、开放、极简的web开发框架Expresss是一个第三方模块（在npm上可以下载），在使用它之前要先去下载它，在下载包之前要先创建项目，并通过npminit

柒柒公子呐·2025-01-18 18:02

使用vnstat监控网络流量和带宽占用

使用vnstat监控网络流量和带宽占用简介vnstat是个Linux下基于shell终端的网络流量监控工具，可帮助用户在不同时间段内监视，记录和查看网络统计信息。

handsomestWei·2025-01-18 18:01

Azure Synapse Dedicated SQL Pool通过配置选项和参数优化性能

索引：•类型：聚集列存储索引（CCI）针对大型数据扫描和聚合进行了优化。•策略：始终对大型事实表使用CCI，避免在大型表上使用传统的行存储索引。分

weixin_30777913·2025-01-18 18:29

Linux性能优化CPU篇之平均负载

首先使用uptime命令查看对应平均负载.平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态进程数所谓的可运行状态的进程是指,正在使用CPU或者正在等待的CPU进程数量,也就是我们常用的ps命令,处于R状态。不可中断状态的进程是正在处于内核关键流程中的进程,注意这些进程不可以被打断的,当我们向一个磁盘写入一个文件的时候,它是不可以被打断的。那么平均复杂怎么样才算好呢?平均负载最理想的情况是等

·2025-01-18 18:06

无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案

无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案1.快速创建应用你可以通过3种方式在Dify的工作室内创建应用：基于应用模板创建（新手推荐

汀、人工智能·2025-01-18 18:58

关于 PHP 性能优化

本文写的也是关于PHP性能优化、减少耗时方面的话题，虽然老生常谈，但还是以我的角度来一个总结或分享。网上关于50条PHP优化的方法，除此之外从架构或环境方面的优化建议等，是非常有益的。

很青的青蛙·2025-01-18 18:27

【论文翻译】GOT-OCR论文翻译——General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model

目录通用OCR理论：通过统一的端到端模型迈向OCR-2.00摘要1引言2相关工作2.1传统OCR2.2基于LVLM的OCR3通用OCR理论3.1框架3.

机器白学·2025-01-18 18:57

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码

浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

JavaWeb合集17-拦截器（Interceptor）和过滤器（Filter）

它基于AOP（面向切面编程）的思想。作用：通常用于处理与业务逻辑相

永恒之月℡·2025-01-18 18:57

【视觉算法—视频目标跟踪】基于camshift实现视频目标实时追踪

本文代码功能：1.获取摄像头，实时显示2.鼠标获取第一帧中的目标roi区域3.在视频中实时对目标进行追踪。4.两种目标追踪的方式：‘meanshift’，‘camshift’5.保存视频代码准备新建test.py，复制以下代码：importcv2ascvimportnumpyasnpglobalmin_y,height,min_x,width#1代表打开外置摄像头,外置多个摄像头可依此枚举0，1，

明月下·2025-01-18 18:26

CaigouSearch 基于ngram分词的轻量PHP全文检索插件

简单易用最关键，菜狗搜索：https://github.com/rock365/caigou这是一个基于ngram分词的PHP模糊搜索插件，且完全免费，对博客等中小型网站来说，绰绰有余，因为它是用PHP

·2025-01-18 18:34

Python 数据建模完整流程指南

在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前，首先需要导入必需的Python库。

木觞清·2025-01-18 18:56

NVIDIA Hopper解说

NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息：NVIDIAHopper架构技术特点：第四代TensorCore：Hopper架构引入了第四代TensorCore

白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。

maopig·2025-01-18 17:52

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。

林九生·2025-01-18 17:21

JODConverter引入maven依赖

JODConverter是一个基于LibreOffice的Java库，它允许你在Java应用程序中转换办公文档格式。

iteye_10392·2025-01-18 17:19

PHP性能优化

PHP性能优化是指通过一系列的技术手段和优化策略来提升PHP程序的执行效率和响应速度，更好地满足用户的需求和提供更好的用户体验。

折扇掩笑颜·2025-01-18 17:18

解析与构建：基于语法树的代码规则定义

在当今的软件开发实践中，我们经常会听到“代码质量”和“可维护性”这两个词。尽管我们可能在不同的语境中提到它们，但真正触及这两个议题的有效工具之一，便是语法树（SyntaxTree）。当我们谈论软件测试、测试开发和自动化测试时，这种结构化的表示方式更显得尤为重要。简而言之，语法树是一种抽象的表示方式，它将源代码的语法成分以树形结构展示出来。通过构建和解析语法树，我们能够定义出符合特定规则的代码标准，

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-01-18 17:17

node笔记05——Nodejs学习之Express中间件与接口的编写，GET和POST接口的编写和案例演示。

认识expressexpress是基于Node.js平台的web开发框架作用和Node.js内置的http模块类似，是专门用来创建Web服务器的。

noahsark747·2025-01-18 17:45

Nodejs 利用 express 第三方模块获取接口参数

Express是一个基于Node.js平台，快速、开放、极简的web开发框架Expresss是一个第三方模块（在npm上可以下载），在使用它之前要先去下载它，在下载包之前要先创建项目，并通过npminit

H-萝贝·2025-01-18 16:44

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。

知否&知否·2025-01-18 16:14

GPLv3.0协议介绍

任何基于GPLv3.0软件开发的衍生作品

萌萌哒240·2025-01-18 16:13

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

它们都基于Transformer架构，但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差

少林码僧·2025-01-18 16:12

NVIDIA Hopper 架构深入

在2022年NVIDIAGTC主题演讲中，NVIDIA首席执行官黄仁勋介绍了基于全新NVIDIAHopperGPU架构的全新NVIDIAH100TensorCoreGPU。

RZer·2025-01-18 16:40

腾讯cos对象存储，下行流量费贵，是否可以加入服务器减少费用，架构如何设计

为了减少这些费用，可以通过以下几种方式优化架构设计：1.内网访问内网通信：如果您的应用服务器也在腾讯云上，尽量使用内网IP来访问COS。腾讯云通常不收取内网流量费用，这样可以大大减少成本。

iteye_10392·2025-01-18 16:10

vant组件库的按需导入导出

vant是一个基于Vue的移动端UI组件库，它提供了丰富的组件和样式，可以帮助我们快速构建移动端应用。在使用vant组件库时，可以通过按需导入导出的方式来减小打包体积，提高应用的性能。

ordinary90·2025-01-18 16:40

设计模式-生成器模式(建造者模式)-(Builder)

如果你基于这些创建了一个构造函数：House(windows,doors,roo

树懒_Zz·2025-01-18 16:39

qt/c++学习笔记之基于tcp的文件同步程序demo（第二部分）

server服务器端头文件filebase.h#ifndefFILEBASE_H#defineFILEBASE_H#include#include#include#include#includeenumMsgType{MsgTypeInvaid=0,MsgTypeFile,MsgTypeDel,MsgTypeRename};classfilebase:publicQObject{Q_OBJECTp

Bryce学亮·2025-01-18 15:05

如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon

如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet

qianchess·2025-01-18 15:33

【前端】20种 Button 样式

以下是20种常见的Button样式，这些样式主要基于CSS实现，可以根据具体需求进行调整和组合。

m0_74823264·2025-01-18 14:00

非科班研究生转码-零基础学java笔记总结复习（2）

说明：该Java笔记是基于B站韩顺平老师讲的Java来总结提炼的，其中参考了韩老师总结的笔记。具体内容可到B站观看韩顺平老师的Java详细了解。省略号表示不重要。。。具体参考韩老师笔记。

Javaer.Zhang的乞讨之路·2025-01-18 14:29

3DUnetCNN 项目常见问题解决方案

designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN项目基础介绍3DUnetCNN是一个基于

魏纯漫·2025-01-18 14:27

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