深度算法第26页

华为OD机试 - 反射计数 - 矩阵（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。

哪吒·2025-03-16 09:16

华为OD机试 - 新员工座位安排系统（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天

哪吒·2025-03-16 09:46

华为OD机试 - 找等值元素（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天

哪吒·2025-03-16 09:46

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。

鱼弦·2025-03-16 09:16

多线程到底重不重要？

原因是，你想拿到一个更高的薪水，在面试的时候呈现出了两个方向的现象：第一个是上天项目经验高并发缓存大流量大数据量的架构设计第二个是入地各种基础算法，各种基础的数据结构JVMOS线程IO等内容多线程和高并发

Vic2334·2025-03-16 08:13

聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景

·2025-03-16 08:23

Deepseek 使用攻略

一、什么是DeepseekDeepseek（深度求索）是一家位于杭州的人工智能公司，同时也是一系列大语言模型的统称。它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持，其模型均以开源形式发布。Dee

隔窗听雨眠·2025-03-16 08:12

Web三要素：CSS之Flex/Grid布局(4)

CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法文章目录CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法一、布局进化史：从洪荒时代到现代文明二、Flex布局：一维空间的舞蹈家2.1核心概念深度解析容器属性详解

双囍菜菜·2025-03-16 08:42

JVM GC四大算法

JVMGC四大算法文章目录JVMGC四大算法GC四大算法一、引用计数法二、复制算法（COPY）三、标记清除算法（MARK-SWEEP）四、标记整理算法（MARK-COMPACT）五、总结GC四大算法一、

coding_-_半生·2025-03-16 07:10

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n

Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

懂车帝 2025.3.13 一面经凉

懂车帝2025.3.13一面经凉上来一道算法题：小于n的最大数（dfs）n=23121，数组{2,4,9},问利用数组中的数字组成的最大的小于n的数publicclassTest{publicstaticvoidmain

WispX888·2025-03-16 07:07

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。

心若成风、·2025-03-16 07:07

算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制

多头注意力机制一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤：先不分多头，对输入张量分别做变换，得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split；用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码给出一个d

夜半罟霖·2025-03-16 07:37

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。

odoo中国·2025-03-16 07:07

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点，形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN}，第iii个节点的坐

算法小狂人·2025-03-16 06:04

Android StrictMode 使用与原理深度解析

以下从使用方式和实现原理两方面进行深度解析。一、StrictMode使用详解1.基础配置在Application或Activity的onCreate()中初始化Stri

伟江.Zeng·2025-03-16 06:00

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

PCIe信号传输的幕后：HCSL与LP-HCSL深度解析

在数字化浪潮席卷的当下，PCIe（PeripheralComponentInterconnectExpress）作为高速串行计算机扩展总线标准，已然成为计算机内部硬件设备连接领域的中流砥柱。其信号传输的质量与完整性，恰似计算机系统运行的“命门”，对系统整体性能起着决定性作用。在PCIe体系架构里，HCSL（High-speedCurrentSteeringLogic）与LP-HCSL（Low-Po

赛卡·2025-03-16 06:28

半导体可靠性测试解析：HTOL、LTOL与Burn-In

本文将从测试原理、标准要求及报告解读维度展开深度解析。一、核心测试方法的技术边界与协同逻辑1.HTOL（高温工作寿命测试）测

赛卡·2025-03-16 06:28

SSL的原理和应用

目前已经有若干国外厂商推出了基于SSL的安全产品,但是协议在核心密码算法上都有出口限制,大多采用一些低安全强度的算法,而且协议代码

m0_74092749·2025-03-16 05:54

【云原生】动态资源分配（DRA）深度洞察报告

1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin（设备插件）机制支持GPU、NIC等特殊硬件，将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。但设备插件模式存在局限：调度器只能根据节点标签等属性粗粒度筛选，无法精准指定某型号/属性的设备；此外调度器与设备插件缺乏联动，可能把Pod调度到尚未准备好相应设备的节点上。结果就是难以满足复杂场景下对特定硬件的精细化需求。为解

碣石潇湘无限路·2025-03-16 04:49

MySQL 深度分页如何优化？

例如select*fromt1orderby10000,10查询10000-10010页数据，mysql会先查询出100010页，再抛弃100000。这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时，可以使用范围查询。select*fromt1whereid>{seed_id}andid{seed_id}limit10子查询我们先查询出limit第一个参数对应的主键值，

司徒阿宝·2025-03-16 04:47

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学

qq_1406299528·2025-03-16 04:15

UniApp 与 Taro 终极对决：跨平台开发框架谁更胜一筹？

本文将从多个维度对UniApp和Taro进行深度对比，帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。一、UniApp与Taro的简介1.UniApp：基于Vue的全能选手UniApp是由DCloud推出

大鱼前端·2025-03-16 03:42

中国首款AI原生IDE：字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南

其核心目标是通过深度集成AI能力，帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型，显著提升全流程开发效率。关键发布亮点：模型支持：搭载字节自研的Doubao-

代码的建筑师·2025-03-16 03:41

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

摘要人工智能技术飞速发展，大型语言模型（LLM）如何高效、安全地利用外部数据和工具成为关键问题。模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）是一种由Anthropic于2024年底提出的开放标准协议。它通过统一的客户端-服务器架构，为AI应用与文件系统、数据库、第三方API等外部资源之间提供标准化、安全的双向通信接口。本文将深入解析MCP协议的基本概念和背景、架构设计（通

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:07

论单调队列优化DP

以下是对各DP的原理阐释：单调队列通过队列元素的吸入与弹出，形成单调性的结构，使算法能够进行线性处理，大大优化了时间复杂度。

VU-zFaith870·2025-03-16 02:02

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

基于深度学

原野AI·2025-03-16 02:31

——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构，构建了网络控制的“中枢神经系统”：控制层（大脑）：集中式控制器掌

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

必看！一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

数组中最长递增子序列问题的深入研究

目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现（Python）4.4代码解释五、复杂度分析

cloudman08·2025-03-16 01:24

BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕树立显示产业绿色转型新标杆

2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。

资讯分享周·2025-03-16 01:53

AI大模型学习路线及相关资源推荐

python游乐园·2025-03-16 00:51

ribbon负载均衡策略说明

Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule基于轮询算法选择服务实例。简单、公平，每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。

高飞的Leo·2025-03-16 00:21

python 实现 A* 算法

A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法，结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点。

dev.null·2025-03-16 00:18

Sass：深度解析与实战应用

在前端开发的浪潮中，CSS预处理器因其强大的功能和灵活性而备受推崇。其中，Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用，并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么？Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种CSS预处理器，它允许我们使用变量、嵌

li_Michael_li·2025-03-16 00:18

二叉树中两个节点最近公共祖先的查找算法研究

目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1二叉树的特性利用3.2暴力搜索的不足四、算法设计4.1递归算法（适用于普通二叉树）4.2迭代算法（适用于二叉搜索树）4.3代码实现（Python）4.4代码解释五

cloudman08·2025-03-16 00:48

模拟退火算法详解

一、引言模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种通用概率型优化算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

面向对象三大特性：封装、继承、多态深度解析

〇、引言：为什么需要理解OOP三大特性？在软件工程领域，封装、继承、多态被称为面向对象编程（OOP）的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码，更是构建复杂系统的关键能力。本文将通过理论解析+代码实战+设计思维，带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装（Encapsulation）1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定，对外隐藏实现细节。就像电视机用外壳包裹内部电路，用户只需通过按钮操作。1.2实现

KBkongbaiKB·2025-03-16 00:47

（算法初学者）质数筛法

一边用与找质数，不会单独出题，但是会成为题目的一部分（先找出质数再去解题）以下3个为时间复杂度依次降低的方法首先要了解质数的定义：质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数（规定1既不是质数也不是合数）。1普通的筛选质数（时间复杂度为n^2）基本思路：在prime数组中从2到i-1(排除1和本身)遍历如果能整除的就是质数然后是质数返回1，不是

KuaCpp·2025-03-16 00:47

LangChain深度解析以及主要应用场景

文章目录LangChain是什么？LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略（4）Memory（记忆）原理代码实例应用场景优化策略（5）Agents（智能代理）原理代码实例应用场景优化策略案例分享案例1：电商智能客服

小Rr·2025-03-16 00:16

C++学习：类和对象（一）

程序被视为一系列按顺序执行的步骤，主要通过函数对数据进行操作特点：执行顺序明确：程序按照代码书写的顺序执行侧重算法：重视具体的操作步骤和实现流程代码重用性低：相似的功能需要重复编写代码代码示例：计算数组元素的平均值

随便取个六字·2025-03-16 00:46

现代游戏UI架构深度解析——以UIController为核心的模块化界面管理系统

一、架构全景与设计哲学本文将以重构后的UIController为核心，深入探讨Unity引擎下的高效UI管理方案。该体系采用"分层-分治"设计理念，通过界面生命周期管理、动态适配策略、资源优化机制三个维度的协同工作，构建了适应复杂交互需求的弹性UI框架。我们将从以下关键维度展开技术分析：二、核心模块技术解析2.1中枢控制器（UIController）namespaceGameCore.Interf

晴空了无痕·2025-03-16 00:45

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用，重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发，逐步构建一个完整的图像处理应用，并通过优化技巧提升性能。

·2025-03-16 00:16

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention）的协同设计，实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专

大势下的牛马·2025-03-16 00:14

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