复杂问题第21页

机器学习思考题目——01基础知识篇

机器学习在以下复杂问题上效果显著：（a）目前没有算法方案来解决这个问题；（b）代替繁琐的手工调整；（c）建立一个适应

南瓜派三蔬·2022-12-14 10:14

多任务学习-Multitask Learning

对于复杂的问题，也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决，然后再合并结果，得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理，其实是不正确的，因为现实世界中很多问题不能分解为

catcatrun·2022-12-13 10:57

计算机网络——常考的面试题

因为计算机网络是个非常复杂的系统，分层可以分而治之，将复杂问题转化为若干较小的局部问题，而这些较小的问题就比较容易解决。计算机网络体系大致分为三种：OSI七层模型、TCP/IP四

Vincent_Zhang233·2022-12-13 08:20

Spring中注入bean的几种方式

前言 Spring是一个开源的框架，为开发者提供了便利，也为企业级开发产生的复杂问题提供了多种解决方法。

血莲丹·2022-12-12 08:37

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (9): PathBoundsDecider

是第四个task，PathBoundsDecider根据laneborrow决策器的输出、本车道以及相邻车道的宽度、障碍物的左右边界，来计算path的boundary，从而将path搜索的边界缩小，将复杂问题转化为凸空间的搜索问题

自动驾驶Player·2022-12-09 15:00

损失函数统计

由于神经网络通常是解决复杂问题，所以很少使用。

三的五次方·2022-12-08 21:54

深入浅出Seata的AT模式

单个掉队，导致集体被动摆烂；一、业务背景在分布式架构中，事务管理是个无法避开的复杂问题，虽然有多种解决方案，但是需要根据业务去选择合适的；从个人最近几年的实践经验来看，Seata组件的AT模式比较常用，

知了一笑·2022-12-08 14:40

计算机网络参考模型

层次划分的必要性:（2）层次划分的方法（3）层次划分的优点OSI参考模型端口补充数据装封与解装封过程1，数据装封过程2，数据解装封过程总结分层思想将复杂的流程分解为几个功能相对单一的子过程（1）整个流程更加清晰，复杂问题简单化

猛扇赵四那半拉好嘴·2022-12-08 09:47

R数据分析：网络分析的做法，原理和复现方法

对于复杂问题和现象行为的研究，尤其是他们之间还有复杂的交互影响（complexinterplay）的时候，网络分析（备用名：psychologicalnetworks,networkanalysisornetworkpsychometrics

公众号Codewar原创作者·2022-12-07 22:30

蚁群算法讲解python

简介蚁群算法（AntClonyOptimization，ACO）作为一个启发式群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。

追剧入迷人·2022-12-07 10:49

提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧

杜夏德、陈晨、吴攀、Terrence、李亚洲本文原文的作者JasonBrownlee是一位职业软件开发者，没有博士学位的他通过「从应用中学习」的方法自学了机器学习，他表示对帮助职业开发者应用机器学习来解决复杂问题很有热情

chvalrous·2022-12-01 09:51

David Silver强化学习公开课自学笔记——Lec3动态规划

sequentialortemporalcomponenttotheproblem.Programming：optimisinga“problem”动态：该问题的时间或序列部分规划：优化一个策略，与线性规划不同动态规划是解决复杂问题的一个方法把复杂问题分解问子问题求解子问题通过整合子问题的解得到整个问题的

Angel濠梁之上·2022-11-29 18:34

多任务学习 (Multitask Learning) 汇总

复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响

长路漫漫2021·2022-11-27 02:27

预告：Zabbix6.0 十大新功能详解

如果我们特别关注Zabbix路线图和Zabbix6.0LTS版本，可以发现Zabbix主要开发的重点之一是解决许多企业级复杂问题及

Zabbix_China·2022-11-25 18:49

Multi-hop Reading Comprehension through Question Decomposition and Rescoring 论文笔记

Overview这篇文章是在HotpotQA数据集提出后发表的，针对HotpotQA所提出的复杂问题多跳推理任务提出解决方案。本文所提出的模型叫做DECOMPRC，核心在于DE

lzk_nus·2022-11-25 15:57

【数学建模】常见模型分类

，适用于数据量较小，评价指标较少类问题灰色关联分析法，适用于数据量较小，样本数据具有时间序列特性TOPSIS综合评价算法，适用于指标较多且指标之间相互独立的问题模糊综合评价法，经济领域多因素、多层次的复杂问题神经网络算法

小洛~·~·2022-11-25 11:39

分类计数原理与分步计数原理_《分类加法计数原理与分步乘法计数原理》教学设计...

从思想方法的角度看，运用分类加法计数原理解决问题是将一个复杂问题分解为若干“类

绅男LEO·2022-11-24 11:26

量子计算机多少量子,量子计算入门指南：它是如何工作的？现在怎样了？

解决复杂问题时，量子计算机并不比人强多少

PPT3031·2022-11-24 10:21

大厂面试常考的前端算法面试题，建议尽早学会

确实，现在的大厂招聘要求已经不仅限于技术能力或者做过哪些大型项目了，面试官更倾向于根据算法来考察验证你的专业能力、逻辑思维以及解决复杂问题的能力等等。

前端达人·2022-11-24 03:40

灰狼优化算法（GWO）（解决TSP问题，代码完整免费）

缺点：存在着易早熟收敛，面对复杂问题时收敛精度不高，收敛

Handsome_Zpp·2022-11-23 20:39

笔记：实例层的显著性物体分割

笔记：实例层的显著性物体分割论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.03604思维导图1综述视觉显著性检测是计算机视觉领域最基础的问题之一，在许多复杂问题中都有所涉及。

纯牛奶小布丁·2022-11-23 14:00

市面上的数学规划求解器都有哪些？

优化求解器主要以工业软件的形式，把数学规划方法用于大规模复杂问题的优化求解，是解决各种数学规划问题的核心工具，在实际生产生活中具有重要价值

ML OR 智能决策·2022-11-23 11:32

【人工智能学习总结】第四章确定性推理（2）

拒取式推理和假言三段论在自然演绎推理中，需要避免两类错误：肯定后件的错误、否定前件的错误优点：定理证明过程自然，易于理解，并且有丰富的推理规则可用缺点：是容易产生知识爆炸，推理过程中得到的中间结论一般按指数规律递增，对于复杂问题的推理不利

Beixun_Qili·2022-11-22 11:46

软件需求分析——需求工程过程

介绍为软件加强型系统中的复杂软件设计的需求工程过程，涉及抽取需求分析需求验证需求管理需求主要关注点：需求工程中要做些什么过程：一组活动的有序集合具有结构性：一组有组织的活动具有目的性：将输入转换成输出作用：结构性帮助处理复杂问题过程定义帮助问题求解知识的重用为什么要定义过程组织和控制过程的进展

_瞳孔·2022-11-21 18:42

机器学习在材料结构与性能预测中的应用实战

传统的材料研发技术是通过实验合成表征对材料进行试错和验证，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。

m0_70136644·2022-11-20 18:06

python 蒙特卡罗_蒙特卡洛模拟（Python）深入教程

蒙特卡罗方法是一种使用随机数和概率来解决复杂问题的技术。蒙特卡罗模拟或概率模拟是一种技术，用于了解金融部门、项目管理、成本和其他预测机器学习模型中风险和不确定性的影响。风

weixin_39816946·2022-11-20 14:21

【KBQA综述-0】Complex Knowledge Base Question Answering: A Survey

ComplexKnowledgeBaseQuestionAnswering:ASurvey（2021年10月）前言这是一篇对于复杂问题KBQA领域的详细综述，其工作主要集中在以下方面：文章总结了当前复杂问题知识库问答领域所面临的一些难题

每天都必须加油鸭·2022-11-20 07:55

用C语言写羊了个羊（二）

问题2：开发思路先做一个最简单的版本千万不要一开始，就把项目构建的很复杂问题3：开发步骤方式1：先全部分析好，再写代码（老手）方式2：一边写，一边分析适合：初学者，或者开发比较难、比较陌生的项目#include

太一TT·2022-11-20 03:11

层次分析法

层次分析法一、层次分析法概述层次分析法(AHP法)是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。

积雨辋川·2022-11-19 20:27

深度学习（Deep Learning）

2、能够把握深度学习的技术发展趋势，可以熟练掌握深度学习核心技术、实践技巧，同时针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，有效的提升学员解决复杂问题的能力；3、掌握深度学习平台Tensorflow

renhongxia1·2022-11-19 19:25

for循环里的定时器引发的思考

这决定了它只能是单线程，否则会带来很复杂问题。如果同时有两个线程，一个线程在某个节点上添加内容，另一个线程删除了这个节点，这时浏览器应该以哪个线程为准？

编程迪·2022-11-15 09:17

构建神经网络模型方法,神经网络建立数学模型

神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验(信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法

普通网友·2022-11-14 07:20

求是量子产业观察：构筑全栈、开放的云量子计算生态系统，微软为解决社会最复杂问题提供助力

在最近几期文章中，我们已经着重介绍了一些在量子赛道上迈出踏实步伐的国外公司，比如IBM和谷歌。今天，我们就来看看另一家在互联网时代，凭借操作系统等软件叱咤风云的国际公司，微软（Microsoft），以及其在量子计算等领域做出的一些卓越贡献。以操作系统为基石，领导世界PC软件开发微软是一家美国跨国科技企业，由比尔·盖茨（BillGates）和保罗·艾伦（PaulAllen）于1975年4月4日创立。

求是量子·2022-11-09 10:34

吴恩达深度学习课程笔记（2）

但是面对复杂问题，一层的网络预测的结果往往是不够的，这就需要多个类似这样的模型叠加，如下图所示：可以将第一层预测的结果输入第二层再次运算，例如第一层可能根据疾病的不同特征预测了疾病的分类、疾病的传染性、

啥都不会的初学者·2022-11-01 23:04

cnn 预测过程代码_【交通+AI】使用CNN+LSTM实时出租车出行预测（上）

非常适合上手这个领域，主要有两点原因：第一出租车出行强度只包含了上车下车的频次信息，不涉及OD，路线等复杂问题；第二使用的都是比较初级的网络结构，复现较为简单(误)。

轩之乎·2022-11-01 19:47

Node第二天学习总结—— 模块化(模块化的基本概念、Node.js 中的模块化、npm与包、模块的加载机制)

(一)模块化的基本概念1.模块化模块化是指解决一个复杂问题时，自顶向下逐层把系统划分成若干模块的过程。对于整个系统来说，模块是可组合、分解和更换的单元。

李穩钰·2022-10-23 19:09

Node.js模块化

中的模块化分类2、加载模块3、向外共享模块作用域中的成员4、Node.js中的模块化规范三、npm与包1、包的概念2、包的安装与卸载3、包管理配置文件一、模块化的基本概念1、什么是模块化模块化是指解决一个复杂问题时

s_kzn·2022-10-23 19:03

程序员成长第十九篇：要不要转管理岗？

一般复杂问题是没有统一标准答案的，毕竟每个人情况不一样。要不要转管理岗？要回答这个问题，我们需要先达成一个共识。什么样岗位是管理岗？

·2022-10-12 18:57

AHP层次分析法及代码

在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。这些层次可以分为三类：最高层：也称为目标层。这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果。

Dwenking·2022-10-12 07:38

R语言机器学习案例，超市购物分析和预测顾客购买趋势，第一章：检测和预测趋势

背景介绍我们将处理零售店、商它们店和电子商务市场如今面临的一个复杂问题。

预言我的代码没有Bug·2022-10-02 09:14

【智能优化算法-灰狼算法】基于Cat混沌与高斯变异的灰狼优化算法求解单目标优化问题附Matlab代码

matlab_dingdang·2022-09-29 14:53

化繁为简，用简单分类解决复杂问题

图/娜娜文/娜娜说起背单词，很多人会想起学生时代被各种英语词汇手册支配的恐惧，数以千计的英语单词按照首字母的顺序依次排列，有些人背到D开头的便背不下去了。是他们意志力不够么？还真的不全是。常见的词汇手册或者词汇书是以字母顺序作为维度的，之所以这样分类，是为了便于检索单词，方便查阅。但如果为了短时间内冲刺某类考试，这种常规的词汇手册或词汇书就不合适了，因为有些单词使用频次很低，背了以后，很难通过阅读

娜娜有书共读·2022-09-28 22:09

人工智能语言 PROLOG 很智能

能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。典型的人工智能语言主要有LISP、Pr

元宇宙语言·2022-09-27 07:17

人工智能lisp和prolog比较 - 全文

能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smaltalk、C++等。一般来说，

啊哈2020·2022-09-27 07:07

实时数据仓库-(实时数仓设计)

合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。数据仓库构建流程以下是构建数据仓库的完整流程。数据调研数据调研重点要做两项工作，分别是业务调研和需求分析。

顶尖高手养成计划·2022-09-26 20:33

遗传算法 python包_遗传算法 (Genetic Algorithm)

在我们学校数据结构这门功课的时候，时常会有一些比较经典的问题(而且比较复杂问题)作为学习素材，如八皇后，背包问题，染色问题等等。上面列出的几个问题都可

weixin_39551188·2022-09-24 07:06

学习pandas，应该选择哪本书进行学习？

pandas库的函数令人眼花缭乱，现实中的复杂问题难免使人手足无措。

人邮异步社区·2022-09-23 07:07

真实性问题情境阅读有感

任务打卡日期:9月18日阅读内容：176-206关键词:“真实性问题情境”金句:教育教学的最终目的是使学生在未来可以成功地解决真实情境中的复杂问题，所以学习就应该“根植于真实情境”。

任璐_1db8·2022-09-18 21:23

使用句法依存分析实现KBQA中的约束挂载

1.2约束挂载带约束问题是KBQA中常见的复杂问题之一，如：“身高超过1米8的篮球运动员”。约束词为“超过”，在这个例子中需要召回身

nlp野指针·2022-09-18 15:11

AHP层次分析法详解

层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。

Teletele-Lin·2022-09-18 09:19

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