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【Redis】Redis 集群搭建与管理: 原理、实现与操作
目录集群(Cluster)基本概念数据分片
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,其工作原理是每次从未排序的部分中选出最小(或最大)的元素,将其与当前的第一个元素交换位置
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2024-09-10 23:26
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为什么国际顶级黑客大都没学过计算机专业,而是自学成才?
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2024-09-10 22:20
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版本控制的核心:Git中的哈希与默克尔树解析
哈希函数是一种将输入数据转换为固定长度的输出(通常为字符串)的
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2024-09-10 21:44
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2024-09-10 21:40
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Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法
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优化的BP神经网络与NSGA-II相结合,应用于多目标预测问题的解决。
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2024-09-10 20:08
MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架
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2024-09-10 20:33
《Nginx 负载均衡详解》
本文将深入探讨Nginx负载均衡的原理、配置方法、
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:动态规划之斐波那契数列大家好,我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编。
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2024-09-10 19:28
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【软考】希尔排序
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目录1.c代码2.运行截图3.运行解析1.c代码#include#includevoidshellSort(intdata[],intn){//划分的数组,例如8个数则为[4,2,1]int*delta;intk;//i控制delta的轮次inti;//临时变量,换值inttemp;intdk;intj;k=n;delta=(int*)malloc(sizeof(int)*(n/2));i=0;d
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2024-09-10 19:24
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每日一题(力扣213):打家劫舍2--dp+分治
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我们能算出在i到j房子区间内能抢到的最大金额,那我们可以考虑计算两路1从1到n-1的结果和从2到n的结果,最后取两者的最大即可。
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2022年最新Kubernetes常见面试题汇总
特点∶●简单∶支持REST风格的HTTP+JSONAPI●安全∶支持HTTPS方式的访问●快速:支持并发1k/s的写操作●可靠∶支持分布式结构,基于Raft的一致性
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之斐波那契搜索详细解读(附带Java代码解读)
斐波那契搜索(FibonacciSearch)详细介绍1.基本概念斐波那契搜索是一种高效的查找
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,用于在已排序的数组中查找目标值。它使用斐波那契数列来确定中间点,避免了二分搜索中的中点计算问题。
南城花随雪。
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2024-09-10 18:22
算法分析
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数据结构
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之最长公子序列详细解读(附带Java代码解读)
最长公共子序列(LongestCommonSubsequence,LCS)问题是动态规划中另一个经典问题,广泛用于比较两个序列的相似度。它的目标是找到两个序列之间最长的公共子序列(不是连续的),使得这个子序列同时出现在两个序列中。1.问题定义给定两个序列X和Y,要找到它们的最长公共子序列,即一个序列Z,它同时是X和Y的子序列,且Z的长度最大。例如:对于序列X="ABCBDAB"和Y="BDCAB"
南城花随雪。
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算法分析
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Adam优化器:深度学习中的自适应方法
引言在深度学习领域,优化
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是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。
2401_85743969
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原题链接:单词拆分难度:中等⭐️⭐️题目给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。注意:不要求字典中出现的单词全部都使用,并且字典中的单词可以重复使用。示例1:输入:s=“leetcode”,wordDict=[“leet”,“code”]输出:true解释:返回true因为“leetcode”可以由“leet”和“co
Codec Conductor
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动态规划中的背包问题(KnapsackProblem)是经典问题之一,通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。根据问题条件的不同,背包问题有很多种变体,如0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。这里,我们详细介绍最经典的0-1背包问题,并提供代码的详细解读。1.0-1背包问题简介在0-1背包问题中,有一个容量为C的背包和n件物品。每件物品有两个属性:重量w[i]和价值v[
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设计与分析第一堂课笔记复习
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是解决问题的一种方法或一个过程,是由若干条指令组成的又穷序列,
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【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭
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与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.
阿_旭
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2024-09-10 17:39
AI应用软件开发实战
深度学习实战
深度学习
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【PyTorch】常用网络层layers总结
一、ConvolutionLayerspytorch官方文档介绍了众多卷积层
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,以最新的pytorch2.4为例,针对处理的数据维度不同,有如下卷积层layer
遥感小萌新
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大模型LLM面试常见
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题-包括Attention和Transformer常见面试题
大模型:位置编码有哪些?介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么?哪些因素会导致LLM的偏见?什么是思维链(CoT)提示?Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力?解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案?RLHF完整训练过程是什么?为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么?有了解过什么是稀疏微调
剑圣土豆
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算法面试
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人工智能与机器学习原理精解【18】
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叶绿先锋
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基础数学与应用数学
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分布式计算任务调度
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【机器学习】机器学习的基本概念、
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主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,
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通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。
@我们的天空
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人工智能技术
机器学习
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DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐
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深度学习
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双指针
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TT哇
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这段时间做接口自动化测试,用python直接调用接口,sign值是经过系列复杂
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加密后生成的字符串,保密级别高,不能直接以py文件供大家调用~~pyc文件呢,很容易就被反编译了,pyd文件和一般dll
weixin_39799561
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基于图的推荐
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(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
阿瑟_TJRS
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pandas/numpy数据结构
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(之行列变换)(二) (tag:行列转换,迪卡尔积,内置函数,数据结构)
目录:****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类
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mapping小技巧numpy.vectorize
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原理建哈希表(哈希表下标是原数组元素经过哈希函数处理后的哈希值,哈希表值是原数组元素的下标或地址)将待查找值,经过哈希函数处理后,在哈希表中查询有可能会触发哈希冲突哈希冲突:两个不同数组元素,对应的哈希值是一样的,在哈希表的同一位置上解决哈希冲突:开放寻址法、链表法性能时间复杂度:建哈希表O(n),查询O(1)代码1.0哈希表在查找函数内输入:数组地址,数组长度,待查找的目标输出:找到就返回目标值
轩轶子
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C语言算法实现
哈希算法
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说说百度大模型
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工程师二面经历
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工程师面试题应聘岗位:百度大模型
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工程师面试轮数:第二轮整体面试感觉:偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节,我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长,展示了自信和沟通能力
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自然语言处理
CCF-CSP认证考试准备第十二天 201903-3 损坏的RAID5(大模拟)
#Day12:1.201903-3####1.201903-3:损坏的RAID5(大模拟)(1)本题的难点为理解题意(**比较难**)然后找规律和异或运算题目可以这样理解:1.先介绍**RAID5基本
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CCF-CSP认证
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微机原理第七周笔记
5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题,建立数学模型确定最佳
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合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下,逐步细化”结构化编码方法✓顺序、
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2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法,因此所提出的
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简单而有效。程序已调通,可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
'Matlab学习与应用
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matlab工程应用
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2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计
基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计,输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义),采用二维峰值搜索
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'Matlab学习与应用
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2024-09-10 07:36
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Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度
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实现新闻推荐系统
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计算机程序优异哥
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萱仔求职系列——3.2 力扣面试150题目——数组&字符串第二弹
解法1:贪心
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的思想是通过局部最优解来寻找全局最优解。我个人理解的是只要今天的价格比昨天的价格高,我们就可以选择在昨天买入,今天卖出,classS
萱仔学习自我记录
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学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐
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2024-09-10 06:57
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http、https、https原理
1.HTTP是超文本传输协议,明文传输,在传输的过程中可以对数据进行篡改或拦截2.HTTPS是超文本传输安全协议,协议的主要功能都依赖于SSL/TLS协议实现的,SSL/TLS的功能实现主要涉及到三种
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Vivqst
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2024-09-10 05:19
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《问题解决的策略》刘姗姗 坚持分享第854天
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:在问题空间内随机搜索所有可能解决问题的方法,直到找到一种有效的解决问题的方法。这种方法是把解决问题的方法进行一一尝试,最终找到解决问题的答案。优点:能够保证问题的解决。
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Nginx 负载均衡详解
本文将详细介绍Nginx的负载均衡
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Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列) #200 岛屿数量
Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列)PS:刷题两周了,每周天会专门抽出一段时间来刷Leetcode,这学期在学
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三年买房不是梦
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这篇博客主要讲解二分模板,具体的二分原理可以去搜二分法原理博客整数二分可以分为两个模板,注释有解释模板一:intl=0;intr=1e6+10//一个比较大的数就行voidcheck(intmiddle){//具体代码看题}while(l>1//除以二的意思if(check(mid)){//满足check函数的值都控制在[l,mid]r=mid;//缩小搜索范围}elsel=mid+1//取不到m
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当一系列数据经过四舍五入后,总和不再等于100%时,这通常是由于四舍五入过程中产生的累积误差所导致的。为了处理这个问题,我们可以采用以下几种方法:1.重新分配误差步骤:计算四舍五入后总和与100%的差值。确定一个或多个需要调整的数据点,这些点可以是原始数据中相对不那么重要的,或者是对最终结果影响较小的。将差值按比例或根据其他逻辑分配到这些选定的数据点上。示例:假设有三个数据点,四舍五入后分别为33
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