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正则表达式
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阿里天池机器学习训练营笔记
计算机基础知识
学习
笔记
:《Excel公式与函数》(1)项目1:公司销售情况统计表(SUM、SUMIF、SUMIFS)SUM函数(直接求和):函数格式:=SUM(number1,[number2],...)number1
yzx991013
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2025-01-17 16:30
函数
计算机
代码随想录算法
训练营
Day2:977有序数组、209长度最小的子数组、59螺旋矩阵||
(1)977有序数组文章链接:代码随想录(programmercarl.com)思考:题目中提到了该数组为有序数组,那么在进行平方后,最大值一定是在数组的最左边或者最左边,所以用双指针进行比较。Java代码:classSolution{publicint[]sortedSquares(int[]nums){int[]result=newint[nums.length];intleft=0;intr
爱吃甜食的靓仔
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2025-01-17 16:26
算法
leetcode
数据结构
【
机器学习
:三十一、推荐系统:从基础到应用】
1.推荐系统概述推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好,为用户提供个性化建议的技术,广泛应用于电子商务、流媒体平台和社交媒体等领域。通过分析用户行为数据,推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的内容,同时提升平台的用户体验和商业收益。定义与作用推荐系统是一种数据过滤技术,旨在从海量数据中筛选出用户可能感兴趣的信息。它不仅能提升用户的满意度,还能增加平台的转化率和黏性。分类推荐系统主要分为以下三类:基于内容
KeyPan
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2025-01-17 15:54
机器学习
机器学习
人工智能
决策树
算法
深度学习
【
机器学习
:三十、异常检测:原理与实践】
1.异常检测概述异常检测(AnomalyDetection)是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术,旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点,这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型:点异常:单个数据点显著偏离正常分布(例如,银行交易中突然的巨额消
KeyPan
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2025-01-17 15:24
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
pytorch
神经网络
【
机器学习
:二十九、K-means算法:原理与应用】
1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置,最小化簇内样本与其中心点之间的总距离(即误差平方和,SSE)。适用
KeyPan
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2025-01-17 15:23
机器学习
机器学习
算法
kmeans
人工智能
神经网络
深度学习
数据挖掘
人工智能下的MASS服务架构
2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出,即“将
机器学习
算法打包成可重复使用的服务,使企
从零开始学习人工智能
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2025-01-17 15:52
人工智能
架构
字节的面试,感觉还挺简单的~
今天分享的是
训练营
的朋友在字节跳动的面试,新鲜出炉的还热乎着呢。题目都挺简单的,但是他的面试体验不太好,因为面试官问了两个类似的问题,感觉有点不认真。
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2025-01-17 15:50
go后端面试问题面试字节跳动
Flink CDC 在
阿里
云实时计算Flink版的云上实践
摘要:本文整理自
阿里
云高级开发工程师,ApacheFlinkCommitter阮航老师在FlinkForwardAsia2024生产实践(三)专场中的分享,主要分为以下四个方面:一、FlinkCDC&实时计算
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2025-01-17 15:17
flink大数据实时计算
大一上第四周学习
笔记
10.5周一国庆浪了好久其实浪完了我真的不知道要干啥了这种生活其实是很空虚的我以前以为算法竞赛占据了我太多时间,没有时间享受其他事情其实这说明我还不热爱它这是编程这件事使我的生活变得充实这也是我感兴趣,有天赋,有前景的东西为什么不全力以赴呢找回对编程的热爱,而不是为了保研想起了我以前看得《驱动力》这本书现实的利益这样外在驱动力其实是不长久,不稳定的。真正强大,稳定的驱动力是内在驱动力。对于我,就是
Alex Su (*^▽^*)
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2025-01-17 15:46
阿里
巴巴国际站自养号怎么进行测评?
阿里
巴巴国际站是很多外贸企业获客的重要渠道。不过随着跨境电商的迅猛发展,掌握有效的运营策略对于提升企业竞争力来说至关重要。其中,自养号测评是一种有效的运营策略,它可以提升店铺的曝光度。
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2025-01-17 14:41
alibaba电商代理服务器
【
机器学习
】—时序数据分析:
机器学习
与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用
云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM(长短期记忆网络)2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故
云边有个稻草人
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2025-01-17 14:13
热门文章
机器学习
数据分析
深度学习
笔记
代码随想录算法
训练营
Day6 | 454.四数相加II,383. 赎金信,15. 三数之和,18. 四数之和,总结
详细布置454.四数相加II✅建议:本题是使用map巧妙解决的问题,好好体会一下哈希法如何提高程序执行效率,降低时间复杂度,当然使用哈希法会提高空间复杂度,但一般来说我们都是舍空间换时间,工业开发也是这样。题目链接/文章讲解/视频讲解:代码随想录#454classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":t
Yummy Penguin
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2025-01-17 14:13
算法
【专题】AI市场趋势洞察(2024年)报告汇总PDF洞察(附原数据表)
AI大家电虽规模最大,却面临销售额同比下降的挑战;AI手机凭借丰富功能实现销售额大幅增长;AI
笔记
本电脑则以惊人增速异军突起。而在智能家居领域,AI同样扮演着至关重要的角色。文末49
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2025-01-17 14:05
数据挖掘深度学习人工智能算法
java搜索DFS BFS 剪枝 记忆化搜索相关例题算法学习
笔记
(持续更新中)
目录DFSP1706全排列问题P1596连接水池的数量P1036[NOIP2002普及组]选数P1219[USACO1.5]八皇后CheckerChallengeP2392kkksc03考前临时抱佛脚P2036[COCI2008-2009#2]PERKETP1605迷宫P1101单词方阵,以后再做,看别人的题解做的P2404自然数的拆分问题,以后在做BFSP1443马的遍历P1596连接水池的数量
ddb酱
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2025-01-17 14:42
java
学习
笔记
【
机器学习
】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样(Pool-Based Sampling)
Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习(ActiveLearning)方法,与流式选择性采样不同,它假设有一个预先定义的未标注样本池,算法从中选择最有价值的样本进行标注,以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景,例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池(UnlabeledDataPool)。使用初始标注数据训练一个模型
IT古董
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2025-01-17 14:09
机器学习
机器学习
学习
人工智能
代码随想录算法
训练营
DAY56|图论理论基础、98. 所有可达路径、深搜广搜基础
图论理论基础强连通图是在有向图中任何两个节点是可以相互到达在无向图中的极大连通子图称之为该图的一个连通分量。98.所有可达路径defdfs(graph,a,n,path,result):ifa==n-1:result.append(('').join(path[:]))forjinrange(N):ifgraph[a][j]:path.append(str(j+1))dfs(graph,j,n,p
阿緑
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2025-01-17 14:38
代码随想录打卡
算法
图论
技术十年-记录十年技术经历,2024年最新HarmonyOS鸿蒙面试自我介绍范文
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前
阿里
P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
2401_84166672
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2025-01-17 14:07
2024年程序员学习
harmonyos
面试
华为
【
机器学习
:二十、拆分原始训练集】
1.如何改进模型模型的改进需求在
机器学习
任务中,模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优,避免过拟合或欠拟合。
KeyPan
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2025-01-17 13:35
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
pytorch
神经网络
【
机器学习
】---神经架构搜索(NAS)
这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom
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2025-01-17 13:03
机器学习
Python
机器学习
架构
人工智能
python
机器学习
模型调优指南
机器学习
模型调优指南
机器学习
模型参数调优的作用在于优化模型的性能,使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数,能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI
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2025-01-17 13:00
人工智能
机器学习
人工智能
Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用:RDD 操作与数据转换
ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架,提供了高效的数据处理能力,广泛应用于大数据分析与
机器学习
。Spark提供了多种高级API,支持批处理和流处理。
一只蜗牛儿
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2025-01-17 12:26
java
spark
开发语言
[Python学习
笔记
1]——列表的简单操作
目录1.列表的定义2.访问列表元素3.列表的改、增、删3.1列表元素的修改3.2列表元素的添加3.2.1使用方法append()在列表末尾添加元素3.2.2使用方法insert()在列表中插入元素3.3在列表中删除元素3.3.1使用del语句删除元素(根据索引删除)3.3.2使用pop()方法删除元素(根据索引删除,可将删除值再利用)3.3.3使用remove()方法删除元素(根据值删除元素)4.
秋风、萧瑟
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2025-01-17 12:22
python
学习
笔记
华为OD机试 -
阿里
巴巴找黄金宝箱(V) - 滑动窗口(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
一、题目描述一贫如洗的樵夫
阿里
巴巴在去砍柴的路上,无意
哪 吒
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2025-01-17 11:12
华为od
python
javascript
ubuntu命令“sudo apt-get install”无法定位软件包?
解决ubuntu命令“sudoapt-getinstall”无法定位软件包的问题:1、添加镜像源,修改软件源列表:sudovim/etc/apt/sources.list#
阿里
云源地址debhttp:/
__Benco
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2025-01-17 10:35
Linux
linux
RocketMQ原理解析
RocketMQ是
阿里
巴巴开源的一款分布式消息队列系统,也是一款高性能、高可用性、高可靠的消息中间件。
Luxangn
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2025-01-17 10:04
后端
rocketmq
阿里
云OSS文件流读取及MD5加密
//创建一个新的MD5哈希计算器hasher2:=md5.New()//将文件流复制到哈希计算器中_,err=io.Copy(hasher2,object)iferr!=nil{return"",fmt.Errorf("errorcalculatingMD5:%v",err)}//返回MD5值的十六进制字符串videoSignature2:=hex.EncodeToString(hasher2.S
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2025-01-17 10:25
go阿里云oss
《计算机组成及汇编语言原理》阅读
笔记
:p128-p132
《计算机组成及汇编语言原理》学习第10天,p128-p132总结,总计5页。一、技术总结1.8088organizationandarchitecture8088处理器是16位电脑,寄存器是16位,数据总线(databus)是8位,地址总线是20位。(1)general-purposeregister8088处理器(processor)包含的通用寄存器有8个:AX,BX,CX,DX,SI,DI,B
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2025-01-17 10:55
python
【Docker】Supervisor 实现单容器运行多服务进程
本文内容均来自个人
笔记
并重新梳理,如有错误欢迎指正!如果对您有帮助,烦请点赞、关注、转发、订阅专栏!
行者Sun1989
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2025-01-17 10:01
Docker
Docker
容器
Supervisor
Java编程思想学习
笔记
之内容介绍
从本文开始,逐步学习这本经典著作,在网上有不少人吐槽本书太老,但笔者认为技术可能过时,但思想可以管用很久,并且以早期版本入门可以获得一个更深入更全面的理解,如果读者看本专栏是为了入门Java那么相信还是很有益处的。跟本专栏需要三本资料,一是原书英文版,二是翻译中文版,三是配套习题解答以及代码包等内容,部分资源不是很好找,后期有空整理好后发布在CSDN。中文版用来速读,但翻译着实不尽如人意,很多地方
java开发13264
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2025-01-17 09:59
Java编程思想学习笔记
学习
笔记
docker + nginx +微信小程序后台 (springboot)
1.资源环境
阿里
云ecs服务器、centos8系统、docker2.0、nginx、微信小程序、springbootjar包、ssl证书、已备案的域名www.dan-huang.cn2.centos8中安装
少侠好刀法
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2025-01-17 09:56
docker
nginx
docker
容器
don‘t sleep一款阻止系统意外中断,保证工作娱乐安全运行的软件!
例如使用断开电源的
笔记
本,这时通过对电池电量检测,在低电量时进入不同的电源管
Tech智汇站
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2025-01-17 09:25
经验分享
学习
生活
ubuntu20:04快速安装docker教程
1.使用国内镜像替代官方源先删除可能已有的apt官方源:sudorm-f/etc/apt/sources.list.d/docker.list然后配置国内源(以
阿里
云为例):aptinstallcurlsudomkdir-p
与君相识
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2025-01-17 08:46
docker
docker
容器
运维
ubuntu
小白也能懂的 Python 入门指南(1)——Python 的前世今生
在人工智能、
机器学习
日趋火热的时代,Python又赶上了一波AI的热潮,即使你没系统的学习过它,相信你也一定听说过吧,如果你也对Python产生了浓厚的兴趣,跟我一起来了解下它的前世今生
荆州克莱
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2025-01-17 07:42
面试题汇总与解析
spring
cloud
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boot
spring
技术
css3
AI大模型
系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型,通常指的是在人工智能领域中,特别是
机器学习
和深度学习范畴内,具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱
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2025-01-17 07:12
面试题汇总与解析
技术
css3
spring
cloud
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boot
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深度学习:从基础到实践(上、下册)(安德鲁·格拉斯纳)
(pdf):python33+(0m深度学习概述:深度学习是
机器学习
的一个分支,它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。
fyjgfyjfg
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2025-01-17 07:11
深度学习
人工智能
2024最新「
阿里
」Java高级工程师面试高频题:JVM+Redis+并发+算法+框架
Java集合22题ArrayList和Vector的区别。说说ArrayList,Vector,LinkedList的存储性能和特性。快速失败(fail-fast)和安全失败(fail-safe)的区别是什么?hashmap的数据结构。HashMap的工作原理是什么?Hashmap什么时候进行扩容呢?List、Map、Set三个接口,存取元素时,各有什么特点?Set里的元素是不能重复的,那么用什么
2401_89285777
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2025-01-17 06:05
java
面试
jvm
swap分区扩容操作
为了应对这一情况,我翻阅了之前的
笔记
不屈的铝合金
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2025-01-17 05:28
问题处理日记
服务器
swap
扩容
linux
《CPython Internals》阅读
笔记
:p76-p95
《CPythonInternals》学习第5天,p76-p95总结,总计20页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.checkvi/vt.toexamsthtoensureitiscorrect,true,oringoodcondition.示例:(1)AfterI'dfinishedthetest,Icheckedmyanswersformistakes.这种用法比较常见。(2)Unli
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2025-01-17 05:39
python
《CPython Internals》阅读
笔记
:p61-p75
《CPythonInternals》学习第4天,p61-p75总结,总计15页。一、技术总结1.编译器类型(1)self-hostedcompilerSelf-hostedcompilersarecompilerswritteninthelanguagetheycompile,suchastheGocompiler.Thisisdonebyaprocessknownasbootstrapping.
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2025-01-17 05:09
python
《CPython Internals》阅读
笔记
:p43-p60
《CPythonInternals》学习第3天,p43-p60总结,总计18页。一、技术总结1.编译所需要的packagesudoaptinstall-ybuild-essentiallibssl-devzlib1g-devlibncurses5-dev\libncursesw5-devlibreadline-devlibsqlite3-devlibgdbm-dev\libdb5.3-devlib
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2025-01-17 05:38
python
《计算机组成及汇编语言原理》阅读
笔记
:p200-p240
《计算机组成及汇编语言原理》学习第15天,p200-p240总结,总计40页。一、技术总结1.derivedtype(1)定义Arepresentationfordatabuiltupbycombiningbasictypes.Forexample,afractiontypecouldbederivedfromtwointegers,thenumeratorandthedenominator.(2
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2025-01-17 05:37
java
Python学习
笔记
——面向对象
本学习
笔记
基于Bilibili视频网站up主—黑马程序员的Python视频教程链接:https://www.bilibili.com/video/av14184325面向对象1类和对象1.类和对象的关系
xueyueQQ
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2025-01-17 05:53
Python
Python
面向对象
数据结构
笔记
——概述
数据结构——概述——2017.12.21一、线性表:这个是为了解决单线存储而出现的,数组就是最简单粗暴的存储方法。就是直接拉出一大块数据存在那里。数组的快速存取其实只是一个副作用,因为所有的数据都在一起,可以直接算出来数据的地址。链表则是为了解决可以无线增长的需求的。因为找不到一大块可以连续的存入数据,甚至也不知道程序可能使用的数据总量,所以就没办法划分一块数据来使用,划小了不够用,划大了浪费。所
空旷在远方
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2025-01-17 05:52
数据结构与算法
数据结构
概述
《计算机组成及汇编语言原理》阅读
笔记
:p160-p176
《计算机组成及汇编语言原理》学习第12天,p160-p176总结,总计17页。一、技术总结1.PowerPC(1)programmingmodel(mode)Asinmostmoderncomputers,thereareatleasttwoseparateviewsofthesystem(formallycalledprogrammingmodels,alsooftencalledprogram
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2025-01-17 05:36
python
《计算机组成及汇编语言原理》阅读
笔记
:p133-p159
《计算机组成及汇编语言原理》学习第11天,p133-p159总结,总计27页。一、技术总结1.segment(1)定义Broadlyspeaking,acontiguoussectionofmemory.Morespecifically,asectionofmemoryreferencedbyoneofthesegmentregistersofthe80x86family.Thememoryoft
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2025-01-17 05:06
python
《量子计算对人工智能发展的深远影响》
加速
机器学习
训练
机器学习
,尤其是深度学习,通常需要处理海量数据和复杂的模型训练,耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
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2025-01-17 05:02
cc++人工智能深度学习
6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型!Deepseek V3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平!是卓越还是拉胯?真能超越Claude还是言过其实?
本篇
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所对应的视频:6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型!DeepseekV3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平!是卓越还是拉胯?
AI超元域
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2025-01-17 04:19
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AI编程
2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存
诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和
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领域的基础性研究而获奖。他们的
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2025-01-17 04:56
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蓝桥杯 算法训练——礼物(二分法)Python
这个博客是摆烂小白冲刺蓝桥杯国赛的算法
笔记
,呜呜因为太过摆烂现在六级、期末和国赛全在一起是真的会栓Q的好吗。。。
lican3
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2025-01-17 04:18
蓝桥杯
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石子问题
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(SRE:Google运维解密):第17章 测试可靠性
对服务质量的自信可以用过去的系统可靠度和未来的系统可靠度来衡量。前者可以通过抓取和分析历史性监控信息来获得,后者可以用基于历史数据的预测来量化。为了让这些预测信息足够准确,必须满足下列条件中之一:(a)在这段时间内,该系统完全没有改变。包括没有任何软件更新以及服务器数量变化,这意味着未来的行为方式应该与过去的行为方式类似。(b)可以充分描述整个系统的所有改变,这样可以针对每个系统变化引入的不确定性
github_37320188
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2025-01-17 04:45
运维
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