CS224W图机器学习

思维导图 代码示例（java 架构)

为了监控和优化缓存性能，需要采取一系列策略和技术手段来确保缓存系统的高效运行。以下是一个思维导图结构，以及一个简化的Java架构代码示例，展示了如何通过设计和技术手段来实现这一目标。思维导图结构监控和优化缓存性能性能指标命中率缓存命中次数缓存未命中次数响应时间平均响应时间响应时间分布（如P95,P99）吞吐量每秒请求数每秒处理的数据量资源使用内存占用CPU使用率监控工具Prometheus+Gra
用心去追梦·2025-01-17 23:37

思维导图 代码示例（java 架构)

分库分表技术是解决大规模数据存储问题的一种常见策略，特别是在处理亿级订单数据时。通过将数据分散到多个数据库和表中，可以有效地提高系统的可扩展性和性能。以下是一个思维导图结构，以及一个简化的Java架构代码示例，展示了如何使用分库分表技术来管理亿级订单数据。思维导图结构分库分表解决方案设计原则数据分布算法哈希取模（HashModulo）范围划分（RangePartitioning）列表划分（List
用心去追梦·2025-01-17 23:37

思维导图 代码示例（java 架构)

保证多级缓存的一致性是一个复杂的问题，它涉及到如何在多个不同级别的缓存之间同步数据，确保所有层级的数据都是一致且最新的。以下是关于多级缓存一致性保障的思维导图结构和一个简化的Java架构代码示例。思维导图结构多级缓存一致性设计原则最小化更新频率数据分片策略缓存粒度优化一致性模型强一致性同步更新两阶段提交最终一致性异步更新时间窗口弱一致性读修复版本控制缓存更新策略写直达（WriteThrough）写
用心去追梦·2025-01-17 23:37

思维导图 代码示例（java 架构)

以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例，用于展示如何实现这一目标。
用心去追梦·2025-01-17 23:07

思维导图 代码示例（java 架构)

为了预防本地缓存泄漏或溢出，可以采取一系列策略和技术手段来确保缓存的高效和安全使用。以下是一个思维导图结构和一个简化的Java架构代码示例，用于展示如何实现这些目标。思维导图结构防止缓存泄漏/溢出容量限制设置最大条目数使用LRU（最近最少使用）等淘汰策略时间限制设置TTL（生存时间）设置过期时间（基于创建或最后访问）清理机制定时任务清理过期数据自动移除未使用的条目监控与报警实时监控缓存使用情况设置
用心去追梦·2025-01-17 23:07

ECharts折线图显示标点 长度不够显示标点 showAllSymbol属性

820,934,901,934,1290,1330,1320,820,934,901,934,1290],type:"line",symbol:'circle',symbolSize:8,showAllSymbol:true}],效果图这是正常有足够空间显示的情况但是如果没有足够空间
小鸟游上岸·2025-01-17 23:04

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，
python慕遥·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

Python基础-概念图

假设你已经学过几周Python了，将来几天将我会把上面这个概念图的内容写成笔记文章。
有机苯(代码小萌新)·2025-01-17 22:22

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的
预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

思维导图 代码示例（java 架构)

Oracle和SQLServer2005是两个不同厂商开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它们在架构、功能特性、性能优化以及使用场景等方面存在显著差异。以下是关于Oracle和SQLServer2005的主要区别、思维导图结构以及Java架构下的代码示例。Oracle与SQLServer2005的区别架构与设计平台支持：Oracle：跨平台，可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Li
用心去追梦·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
u013250861·2025-01-17 21:43

华为机考真题 -- 跳马

给定m行n列的棋盘（网格图），棋盘上只有象棋中的棋子“马”，并且每个棋子有等级之分，等级为k的马可以跳1~k步(走的方式与象棋中“马”的规则一样，不可以超出棋盘位置)，问是否能将所有马跳到同一位置，如果存在
亦散亦聚·2025-01-17 21:38

强烈建议AI产品人抓住这个风口！（重大利好）

整天就是流程图、产品原型图，琐碎工作多，没时间自我提升；出了bug，都来找产品，晋升困难，工资迟迟不涨，甚至即将裁员……本想原地熬熬资历，凭着经验升个职，到头来发现……好像已经到了“职业天花板”。
AI大模型_学习君·2025-01-17 21:37

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

华为OD机试 - 跳马 - 广度优先搜索BFS（Java 2024 E卷 200分）

给项m行n列的棋盘(网格图)，棋盘上只有象棋中的棋子“马”，并目每个棋子有等级之分，等级为K的马可以跳1~k步(走的方式与象棋中“马”的规则一样，不可以超出棋盘位置)，问是否能将所有马跳到同一位置，如果存在
哪 吒·2025-01-17 20:34

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-01-17 20:18

AI Agent：一场智能革命的开始

一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得
TechubNews·2025-01-17 20:02

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用
·2025-01-17 19:05

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
·2025-01-17 19:29

基于 SSH 的任务调度系统

一、系统概述本系统旨在改变传统人工任务调度方式，通过计算机计算最佳人员分配和时间分配，绘制任务调度图，实现任务的科学调度与团队协作。它采用B/S体系结构，主要使用JAVA语言，后台数据库为MySQL。
众拾达人·2025-01-17 19:55

【# 鸿蒙中轮播图Swiper导致预览器/模拟器崩溃】

鸿蒙中轮播图Swiper导致预览器/模拟器崩溃背景从服务器获取轮播图数据，在Swiper中遍历并渲染时，预览器卡死，无报错原因使用aboutToAppear()从接口请求数据，Swiper处理数据时，数据还为空解决办法
m0_5南风·2025-01-17 17:13

llama.cpp部署

主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类
法号：行颠·2025-01-17 17:12

Kubeflow：云原生机器学习工作流自动化开源框架详解

Kubeflow是一个开源的机器学习（ML）工作流自动化平台，旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上，实现从实验到生产的一站式解决方案。
gs80140·2025-01-17 17:40

LeetCode 热题 100_课程表（53_207_中等_C++）(图，拓扑排序)

LeetCode热题100_课程表（53_207）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（广度优先搜索+拓扑排序）：代码实现代码实现（思路一（拓扑排序））：以思路一为例进行调试题目描述：你这个学期必须选修numCourses门课程，记为0到numCourses-1。在选修某些课程之前需要一些先修课程。先修课程按数组prerequisites给出，其中prerequisites[i]=[ai
Dream it possible！·2025-01-17 16:31

flutter背景贴图的困难总结

需求：一张前景图，一张背景图。背景图可以放大缩小，可以平移。复盘一下整个烦闷之旅。困难一，保存成文件。遇到了几个十分难受的问题。
zjuter·2025-01-17 16:00

问题 F: 案例6-1.2：邻接表存储图的广度优先遍历

题目描述一个图有n个节点编号从0至n-1和m条边编号从0至m-1。输出从点x开始的广度优先遍历顺序。输入格式第一行为n、m、x。接下来m行每行有一组u,v。表示点u可以到达点v，点v也可以到达点u。
竹轩sang·2025-01-17 16:26

【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·2025-01-17 15:54

【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·2025-01-17 15:24

【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·2025-01-17 15:23

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·2025-01-17 15:52

基于html5 canvas的引擎,基于 HTML5 Canvas 的 3D 渲染引擎构建生产管控系统

html效果图此为2D主界面：node此为3D界面的部分分段演示：浏览器因为gif上传有大小限制，因
weixin_39760368·2025-01-17 15:51

图论算法——最短路问题

最短路问题无权最短路简单介绍算法优化(借助队列）Dijkstra算法具有负边值的图的最短路算法无权最短路简单介绍对于无权图G（边没有权值或认为权值为1），如果G是连通的，则每个顶点之间都存在路径。
青云遮夜雨·2025-01-17 15:47

思维导图 代码示例（java 架构)

RocketMQ角色及特点思维导图建议NameServer作用提供路由信息管理服务负责客户端（Producer/Consumer）请求的负载均衡特点无状态节点支持集群部署简单且轻量级Broker作用消息存储的
用心去追梦·2025-01-17 15:16

算法之图论

连接图有向图问题无向图问题无向图最短路径127.单词接龙-力扣（LeetCode）分析：对于无向图最短路径问题，建议使用BFS（对点的扩展关联（扩散迭代方式））。
专业刷题Pia·2025-01-17 14:14

【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·2025-01-17 14:13

【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·2025-01-17 14:09

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。
阿緑·2025-01-17 14:38

【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·2025-01-17 13:35

【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·2025-01-17 13:03

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·2025-01-17 13:00

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·2025-01-17 12:26

华为OD机试 - 查找一个有向网络的头节点和尾节点 - 拓扑排序（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

一、题目描述给定一个有向图，图中可能包含有环，图使用二维矩阵表示，每一行的第一列表示起始节点，第二列表示终止节点，如[0,1]表示从0到1的路径。每个节点用正整数表示。
哪 吒·2025-01-17 10:38

思维导图 代码示例（java 架构)

ZooKeeper的Watcher机制并不是永久的，它是一次性的通知。这意味着每当一个Watcher被触发后，它就会自动失效，客户端需要重新设置Watcher才能继续接收后续的通知。这种设计有其特定的原因和好处。Watcher不是永久的原因一次性的特性：每个Watcher只会在被触发一次后失效，这样可以防止长时间运行的应用程序由于持续监听大量事件而导致内存泄漏。避免状态不一致：如果Watcher是
用心去追梦·2025-01-17 08:49

思维导图 代码示例（java 架构)

当ZooKeeper(ZK)节点宕机时，集群需要能够快速响应并恢复服务以确保高可用性。以下是ZK节点宕机处理的一般流程、思维导图结构描述以及一个简单的Java架构代码示例，用于展示如何检测和处理节点失效。ZooKeeper节点宕机处理流程故障检测：使用心跳机制或会话超时来检测节点是否失去响应。当节点未能在指定时间内发送心跳或者客户端连接断开时，认为该节点可能已经宕机。Leader选举：如果宕机的是
用心去追梦·2025-01-17 08:48

思维导图 代码示例（java 架构)

ZooKeeper是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务的工具。它允许开发者通过简单的接口来实现诸如配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等常见任务。在ZooKeeper的架构中，服务器可以扮演三种角色之一：Leader（领导者）：群集中的每台服务器都会投票选出一个Leader。Leader负责处理所有的写操作请求，并将更新广播给其他服务器（Follower和Observer）。Foll
用心去追梦·2025-01-17 08:18

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·2025-01-17 07:42
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