深度优化搜索

Java 常见的面试题（MySql）

所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。
web18285997089·2025-03-07 06:11

MySQL 8.0版本JDBC驱动Jar包

此驱动程序专为与MySQL数据库8.0及以上版本交互设计，确保了对最新数据库特性的全面支持，包括窗口函数、JSON操作增强等，并优化了性能和安全性[这里是图片001]项目地址:https://gitcode.com
m0_74823490·2025-03-07 06:39

解空间树等算法的名词解释

解空间树：所有可能的解构成的树搜索空间树：在解空间树上进行剪枝后的树，只保留了有希望产生最优解的部分画搜索空间树：一定要先画解空间树，搜索空间树一定是解空间树的一部分。
产幻少年·2025-03-07 06:08

禁忌搜索算法求解考虑二维装箱的车辆路径问题

作者简介：本人擅长运筹优化建模及算法设计，包括各类车辆路径问题、生产车间调度、二三维装箱问题，熟悉CPLEX和gurobi求解器微信公众号：运筹优化与学习如有运筹优化相关建模或代码定制需求，可通过微信公众号联系我们前言之前和大家介绍了二维装箱问题
eternal1995·2025-03-07 06:38

自己的网页加一个搜索框，调用deepseek的API

一切源于一个学习黑马程序员视频的突发奇想在网页悬浮一个搜索按钮，点击可以实现调用deepseek文本模型回答你的问题前端实现前端使用vue实现的首先是整体页面：AIWidget.vue搜索{{item}
Lkkkkkkkcy·2025-03-07 06:34

vue3的福音框架arco.design

Arco.design是一个功能丰富、易于定制、性能优化的Vue3框架，非常适合用于构建高质量的Web应用。
丁爸·2025-03-07 06:03

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024D-学生重新排队【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路数组预处理检查某个组是否已经排好队检查所有组是否已经排好队蒙特卡洛模拟框架单次蒙特卡洛模拟整体思路编号挑选优化组号区间优化单次蒙
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

大模型驱动的智能代码生成系统

接着，我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后，本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用，展
AI天才研究院·2025-03-07 05:58

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

国内开源深度学习框架

目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手
we19a0sen·2025-03-07 05:53

vue3封装一个快速查询表格数据的hook，高亮搜索关键字，减少重复代码，提高产出速度

定义查询参数=>调用接口发送参数=>拿到参数赋值给表格或其他组件回显=>配置分页组件实现分页这么一个过程，所以就封装了一个hook只需要传进来查询参数（无需传分页参数），接口就可以完成上方所有逻辑，还能高亮搜索匹配关键字
旅行中的伊蕾娜·2025-03-07 04:20

高频算法题精讲（Java解法）——算法+实际场景化拆解

结合高频算法题，逐步带你走向深度理解。无论你是准备面试，还是在开发中需要优化，掌握这些基础的算法思维将会让你事半功倍。
大熊计算机毕设·2025-03-07 04:49

【力扣Hot100】543.二叉树的直径

题目：二叉树的直径分析：还记不记得如何求二叉树的最大深度，那么如何求穿过根节点的直径，很显然答案就是将左子树的最大深度+右子树的最大深度；但是题目中要求最大直径，也就是说最大直径路径不一定是穿过根节点的
Data跳动·2025-03-07 04:18

TikTok矩阵系统介绍

在TikTok的多账号管理中，矩阵系统是一种高效的管理方式，能够帮助运营者合理分配资源、优化内容策略，提高整体账号的协同效应。
m0_74891046·2025-03-07 04:16

二叉搜索树中第 K 小的元素

题目二叉搜索树中第K小的元素给定一个二叉搜索树的根节点root，和一个整数k，请你设计一个算法查找其中第k小的元素（从1开始计数）。
柠石榴·2025-03-07 04:12

mac OS matplotlib missing from font(s) DejaVu Sans

如果能搜索到这篇文章，我猜你遇到了和我一样的问题：matplotlib绘图中文乱码。如下：出现这个问题的原因是：matplotlib使用的字体列表中默认没有中文字体。
风轻扬777·2025-03-07 03:02

Python第十四课：数据可视化 | 信息炼金术

本节目标掌握Matplotlib基础图表绘制理解Seaborn高级统计可视化学会使用Pyecharts制作交互式图表开发实战项目：疫情数据动态仪表盘掌握可视化设计原则与优化技巧1️⃣可视化工具全景图生活化比喻
程之编·2025-03-07 03:31

HTML5新特性深度解析

HTML5新特性深度解析HTML5作为现代Web开发的基石，其LivingStandard模式持续为开发者带来创新工具。
longdong7889·2025-03-07 03:29

爬虫技术结合淘宝商品快递费用API接口（item_fee）：电商物流数据的高效获取与应用

在电商运营中，快递费用的透明化和精准计算对于提升用户体验、优化物流成本以及增强市场竞争力至关重要。淘宝提供的item_fee接口能够帮助开发者快速获取商品的快递费用信息。
JelenaAPI小小爬虫·2025-03-07 01:18

神经网络ＶＳ决策树

以下是它们的详细比较：神经网络优点:强大的学习能力:神经网络，尤其是深度神经网络，能够自动学习数据中的复杂特征，可以处理高维和非线性的问题。
Persistence is gold·2025-03-07 01:16

使用300M带宽是否可以流畅地玩原神

根据搜索结果，300M的网络带宽完全可以满足《原神》的流畅游玩需求。以下是具体分析及优化建议：一、带宽需求与300M网络的适配性带宽要求较低《原神》作为一款开放世界游戏，对网络带宽的实际消耗并不高。
lpl还在学习的路上·2025-03-07 01:16

一些高阶SQL的技巧

然而，在面对复杂数据集、性能优化或者高效数据提取时，高阶SQL技巧就显得尤为重要。本文将介绍一些高阶的SQL技巧，帮助你提升SQL查询的效率和可读性。
迷路的小犀牛·2025-03-07 01:45

sql执行超时怎么办

如果SQL查询执行超时，有几种常见的解决方案：优化SQL查询语句。这可能包括使用索引来加速查询，删除无用的列或表，或者使用更高效的查询方法。增加服务器资源。
Msura·2025-03-07 01:15

Gin框架深度解剖：中间件的实现原理

引言Gin是一个用Go语言编写的高性能Web框架，以其简洁的API和卓越的性能著称。在Gin中，中间件（Middleware）是一个非常重要的概念，它允许我们在请求处理的前后执行一些通用的逻辑，比如日志记录、身份验证、错误处理等。本文将深入探讨Gin框架中中间件的实现原理，帮助读者更好地理解和使用Gin框架。什么是中间件？中间件是一种在HTTP请求到达目标处理函数之前或之后执行的函数。它可以用来处
魔法小匠·2025-03-07 01:43

Gin框架深度解剖：路由树的实现原理

引言Gin是Golang中最受欢迎的Web框架之一，以其高性能和简洁的API设计著称。Gin的核心之一是其高效的路由机制，而路由机制的核心则是**路由树**的实现。本文将深入探讨Gin框架中路由树的实现原理，帮助读者理解Gin是如何通过路由树来高效处理HTTP请求的。1.路由树的基本概念在Web框架中，路由是指将HTTP请求的URL路径映射到相应的处理函数。Gin框架使用了一种称为**前缀树（Tr
魔法小匠·2025-03-07 01:42

【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版

DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。
周师姐·2025-03-07 01:10

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
知来者逆·2025-03-07 00:39

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。
清风AI·2025-03-07 00:39

React生态、Vue生态与跨框架前端解决方案

主要负责应用如何工作：应用架构：路由系统、页面结构渲染策略：服务端渲染(SSR)、静态生成(SSG)、客户端渲染性能优化：代码分割、图片优化、字体优化开发体验：热模块替换、TypeScript支持部署：
Coder LM Wang·2025-03-07 00:38

【c语言日寄】二维数组的深度解构

【作者主页】siy2333【专栏介绍】⌈c语言日寄⌋：这是一个专注于C语言刷题的专栏，精选题目，搭配详细题解、拓展算法。从基础语法到复杂算法，题目涉及的知识点全面覆盖，助力你系统提升。无论你是初学者，还是进阶开发者，这里都能满足你的需求！【食用方法】1.根据题目自行尝试2.查看基础思路完善题解3.学习拓展算法【Gitee链接】资源保存在我的Gitee仓库：https://gitee.com/siy
siy2333·2025-03-07 00:07

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化
HP-Succinum·2025-03-07 00:06

【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用

它提供了一套完整的工具链，支持从数据准备到模型训练、优化和应用的全流程开发。以下是关于LlamaFactory的解析：1.LlamaFactory的核心功能（1）模型微调支持多种微
大数据追光猿·2025-03-07 00:32

电脑端WeChat微信自定义多开实例批处理脚本，带配置记录，一劳永逸

一键打开多个电脑端的微信的小工具，自定义开启数量，带记录，带搜索，免安装，打开即用。
轶软工作室·2025-03-07 00:29

P1019 [NOIP 2000 提高组] 单词接龙（深度搜索）

题目背景注意：本题为上古NOIP原题，不保证存在靠谱的做法能通过该数据范围下的所有数据。NOIP2000提高组T3题目描述单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏，现在我们已知一组单词，且给定一个开头的字母，要求出以这个字母开头的最长的“龙”（每个单词都最多在“龙”中出现两次），在两个单词相连时，其重合部分合为一部分，例如beast和astonish，如果接成一条龙则变为beastonis
week_泽·2025-03-06 23:58

Java阻塞队列深度解析：高并发场景下的安全卫士

一、阻塞队列的核心价值在电商秒杀系统中，瞬时涌入的10万请求如果直接冲击数据库，必然导致系统崩溃。阻塞队列如同一个智能缓冲带，通过流量削峰和异步解耦两大核心能力，成为高并发系统的核心组件。二、Java阻塞队列实现类对比队列实现类数据结构锁机制适用场景吞吐量ArrayBlockingQueue数组单锁ReentrantLock固定容量场景中LinkedBlockingQueue链表双锁分离高吞吐量生
没什么技术·2025-03-06 23:27

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

揭秘AWS GPU实例：以极致AI算力与成本优化，重塑企业智能竞争力

本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案，带您解锁AI时代的核心生产力。
AWS官方合作商·2025-03-06 23:55

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

Vanna优化了提示（通过向量数据库使用嵌入搜索）并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM，以获得最准确的结果。V
木亦汐丫·2025-03-06 23:54

连锁餐饮企业数字化转型：击碎同质化“魔咒”，解锁增长“新密码”

AMT企源曾有幸深度参与过蜜雪冰城数字化体系规划工作，助力其谋划数字化蓝图，为其规模化扩张和品牌升级奠定坚实基础。
·2025-03-06 23:17

Go 1.24 新特性一览

Go1.24震撼登场，带来显著性能提升与诸多新功能，如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。
·2025-03-06 23:16

初创企业必备：10 款免费企业项目管理平台推荐

项目管理有助于优化资
·2025-03-06 23:13

深度剖析 JavaScript 变量提升与暂时性死区：原理、实战与避坑指南

接下来将从底层原理、实际场景案例以及最佳实践全方位展开深度剖析。变量提升：JavaScript引擎背后的“隐形重构”JavaScript在执行代码前，引擎会率先开启编译流程，其中变量提升堪称关键一环。
·2025-03-06 23:43

如何优化多表查询情况下的查询性能问题

在实际开发过程中，使用例如DDD领域模型充血方案或者为了数据模型更加的便于之后的拓展和解释，不便于也不建议通过增加状态字段的方式解决问题，但同时上层业务有相对比较复杂，就会存在数据模型与业务要求之间的适配问题，复杂的业务可能提现在数据模型中需要用到多张表的联表查询情况，这类问题如何解决呢？拆分方式将原本一条SQL方式，查分为多步。多步可以是在SQL层面也可以是在程序层面。有些业务情况是允许通过多条
·2025-03-06 23:13

《从信息论视角：DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》

在数字化时代，数据如汹涌浪潮般不断涌现，其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战，如何在有限的资源条件下高效处理这些数据，成为亟待解决的关键问题。此时，信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径，尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上，二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论，作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科，为理解数据的本质提供了深刻
程序猿阿伟·2025-03-06 22:50

《从信息论视角：DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》

在数字化时代，数据如汹涌浪潮般不断涌现，其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战，如何在有限的资源条件下高效处理这些数据，成为亟待解决的关键问题。此时，信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径，尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上，二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论，作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科，为理解数据的本质提供了深刻
·2025-03-06 22:12

Grok 3能否打破大模型的魔咒？

以前，一提深度学习就能引出一场血雨腥风，现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力：一统江湖的法则瞬间瓦解。
TGITCIC·2025-03-06 22:16

深度学习_第二轮

损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。然而，即使抛开令人眼花缭乱的术语（比如sgd、ada、moment、adam）不谈，即使最简单的“梯度”本身，也值得讨论一下。
Humingway·2025-03-06 22:15

如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。
脱泥不tony·2025-03-06 21:13

python之爬虫入门实例

链家二手房数据抓取与Excel存储目录开发环境准备爬虫流程分析核心代码实现关键命令详解进阶优化方案注意事项与扩展一、开发环境准备1.1必要组件安装#安装核心库pipinstallrequestsbeautifulsoup4openpyxlpandas
我不是少爷.·2025-03-06 21:12
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他