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kvc编码数据分析程序员算法
GeoHash
算法
简介
一.基本原理GeoHash是一种地址
编码
方法。他能够把二维的空间经纬度数据
编码
成一个字符串。
okiwilldoit
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2025-02-14 17:00
算法数据结构
KMP
算法
和next数组详解
KMP
算法
主要是用来求解子串在主串中第一次出现的位置,并返回这个子串的位置的一种提高效率的方法。在讲解KMP
算法
之前,我们先来看看求子串在主串中位置的一般解法,即暴力解法。
蓝莓味营养快线
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2025-02-14 16:55
数据结构
算法
蓝桥杯
动态规划
kmp
算法
拓展题
蓝桥杯每日一题文章目录蓝桥杯每日一题前言一、题目二、解题1.思路2.代码总结前言一、题目问题描述二、解题1.思路第一想法肯定会想到KMP的next数组。但这回人家问的是最短的有效前后缀长度。但比KMP简单的是,s1是由s2至少两次完整复制过来的。要知道前缀必定是从第一位开始的字符串,后缀一定是最后一位往前的字符串。我们可以想象一下s1会长什么样:s2+s2+s2的一部分(空白也是)那s2前面还会有
和平主義阿奎
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2025-02-14 16:23
算法
KMP
算法
代码
KMP的
算法
的历史不过多讲解,直接干最难的部分先上代码1.求next数组的代码:(伪代码)intnext[1000];//nextvoidGet_next(chars[]){//s为模串next[0]=
「已注销」
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2025-02-14 16:52
编程
信息学竞赛
字符串有关算法
算法
数据结构
c语言
蓝桥杯
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5.1.1 蓝桥杯字符串之KMP&字符串哈希
蓝桥杯字符串
算法
深入探讨:KMP与字符串哈希在字符串处理的众多
算法
中,KMP
算法
(Knuth-Morris-Pratt)和字符串哈希是两种非常高效的方法,用于解决字符串匹配和快速比较问题。
夏驰和徐策
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2025-02-14 16:22
蓝桥杯
哈希算法
蓝桥杯
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字符串
【架构设计笔记】抽象接口、抽象类和实现类
前言最近学习数据结构与
算法
,打算写一个用来拓展JavaScript基础数据结构的npm包,例如栈/队列/链表之类的,从中有了不少收获,主要是关于工程架构角度,写个笔记,总结一下,将从架构设计的角度写写抽象接口
Luxine.
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2025-02-14 16:52
笔记
蓝桥杯——KMP
算法
时间复杂度为O(nm)KMP
算法
KMP是一种时间复杂度为O(n)的
算法
。他的核心思想是当p[j]和t[i]失配时,我们不回溯指针i,只回溯指针j,然后再重新开始比对。
Jiatoka
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2025-02-14 16:21
算法学习
算法
蓝桥杯
职场和发展
python--蓝桥杯--KMP
算法
下面介绍的KMP
算法
,时间复杂度O(n+m)。它是由Knuth、Morris、Pratt这3位科学家共同发现的,这也是KMP名字的由来。next数组在正式进入KMP
算法
之前,先来学习一个重要的数组。
shutu__020917
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2025-02-14 16:21
python--蓝桥杯(算法)
蓝桥杯
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前端自动化测试:TDD 和 BDD 哪个更好一些?
这里赠送一套软件测试相关资源:软件测试相关工具软件测试练习集深入自动化测试Python学习手册Python
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测试员小静
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2025-02-14 16:20
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探索序列数据的奥秘:LSTM Python代码资源库全面解析
LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中,长短期记忆网络(LSTM)犹如一颗璀璨的明星,以其独特魅力照亮了序列
数据分析
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霍列领Hector
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2025-02-14 16:50
蓝桥杯必看 【手撕模板】三分钟搞懂 <KMP
算法
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文章目录前言具体理解next数组的理解含义前言在学习kmp
算法
之前我们需要知道kmp
算法
是用来干什么用的KMP
算法
是一种字符串匹配
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,可以在O(n+m)的时间复杂度内实现两个字符串的匹配。
顾冷__
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2025-02-14 15:48
手撕蓝桥杯模板
算法模板
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leetcode
深度优先
实践指南:用好 Cursor 等 AI 编程工具的四项必备技能
引言:在人工智能技术飞速发展的当下,AI编程工具如Cursor已经成为
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Black_Rock_br
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2025-02-14 15:48
人工智能
蓝桥杯之分支限界
算法
算法
思想分支限界
算法
类似于回溯
算法
,是在问题的解空间树上搜索问题的解的
算法
,主要体现在两点不同:1,求解的目标不同。
LittleLionlion
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2025-02-14 15:47
蓝桥杯
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职场和发展
使⽤MATLAB进⾏⽬标检测
炼丹师们终于可以解放
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时间,把⾃⼰的精⼒放在摸⻥(划掉)
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本身上了。下
唐BiuBiu
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2025-02-14 15:13
机器学习
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React 全家桶含自定义hook的方法
为何学习React原生JavaScript的痛点:操作DOM繁琐、效率低使用JavaScript直接操作DOM,浏览器进行大量重绘重排原生JavaScript没有组件化
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方案,代码复用率低React的特点
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2025-02-14 15:42
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使用 bcryptjs 对用户密码进行加密
bcryptjs是一个在Node.js环境中用于密码哈希的库,它是对bcrypt
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2025-02-14 14:39
bcrypt
探索未来数据之门:AkShare - 全面开源的数据接口库
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师还是开发者,AkShare都可以成为你的得力助手,帮助你迅速地收集、处理并分析所需数据。技术分析设计理念AkShar
钟洁祺
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2025-02-14 14:08
多式联运最优路径
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多式联运的最优路径优化问题涉及运输成本、时间、碳排放等多目标权衡,需结合运输方式(公路、铁路、水路、航空等)的协同性,通过
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2025-02-14 14:36
人工智能
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1章5节:学会
数据分析
基础和流程,开始人工智能
数据分析
师之路(更新20250214)
在数字化时代浪潮的推动下,
数据分析
师已然成为各行业不可或缺的关键角色。作为借助先进技术和分析工具,对数据进行收集与分析的专业人才,
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师的重要性与日俱增。
DAT|R科学
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2025-02-14 14:35
用R探索医药数据科学
信息可视化
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加密套件以及ECDH
1、加密套件:密码,
算法
以及安全设置http://wemedia.ifeng.com/30498593/wemedia.shtml2、ECDH密钥协商
算法
ECDH密钥协商
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-OrcHome3、ecdh
追梦-北极星
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2025-02-14 13:33
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vue.js之diff
算法
在Vue.js中,Diff
算法
是一个核心的概念,它在虚拟DOM(VirtualDOM)的更新过程中起着关键作用。下面详细介绍Vue.js中的Diff
算法
。
前端_学习之路
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2025-02-14 13:33
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vue.js
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【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索
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浅析
【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索
算法
浅析一、贪婪搜索(greedy_search)介绍GreatSQL的优化器用greedy_search方法来枚举所有的表连接场景,然后从中根据最小cost来决定最佳连接顺序
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2025-02-14 13:15
数据库mysql
综合振动分析工具箱
它包括处理振动问题的
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、模型和实用程序,覆盖了振动基础理论、简谐振动、阻尼振动、非线性振动、振动分析方法、模态分析、信号处理、频谱分析、数值模拟、振动控制和实验测试等知识领域。
不胖的羊
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2025-02-14 13:32
零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习?
传统编程:
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写出明确的规则,例如“如果温度低于0℃,显示‘结冰’”。机器学习:计算机分析历史天气数据,自行找出“低温→可能结冰”的规律,然后对新数据进行预测。
山海青风
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机器学习
机器学习
人工智能
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【PowerShell专栏】利用PowerShell批量生成二维码
代码只考虑功能的实现,没有考虑到异常处理,大家如果需要进行异常处理,可以自己进行代码编写代码在5.1版本运行通过,低版本不保证正常运行,需要升级相应版本到5.1版本代码每行都进行了注释,可以先阅读注释再进行
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代码在执行之前必须安装
雾岛心情
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2025-02-14 13:58
PowerShell
自动化运维
Windows自动化运维
AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】高精地图(三)
目录前言
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原理高精地图发展历史A.数字地图B.增强型数字地图C.高精地图D.可扩展地图高清地图基础知识TopologicalRepresentationGeometricRepresentationSemanticRepresentationDynamicElementsFeature-BasedMapLayers
格图素书
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2025-02-14 13:58
人工智能
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机器学习
C++ – 随机洗牌
算法
,std::random_shuffle和std::shuffle
1std::random_shuffle和std::shufflestd::random_shuffle和std::shuffle处于头文件#include中。std::random_shuffle和std::shuffle都用于对给定容器范围内的元素重新进行洗牌,打乱顺序重新排序。不过由于std::random_shuffle在迭代器版本(不指定随机函数的情况下)通常依赖std::srand,并
鱼儿-1226
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内点法在线性规划中的应用:从理论到实践
内点法在线性规划中的应用:从理论到实践1.引言内点法(InteriorPointMethod)是求解线性规划问题的另一个重要
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。
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2025-02-14 12:50
机器学习与深度学习
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大模型稀疏动态架构
一、发展历程1.早期探索阶段起源基础:20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典
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,模型规模小,依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提
deepdata_cn
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2025-02-14 11:17
垂域模型
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【智能
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】协同进化
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自从达尔文的生物进化论被接受,基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。
大雨淅淅
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智能算法
人工智能
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网络
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小迪网络安全2025期 ~ 笔记整理(持续更新)
1.1.4Web额外配置(二)1.2App&小程序篇1.2.1App&小程序开发方式二、抓包&抓包软件2.1~2.2抓包Http/Https/Other数据包三、无回显&不出网3.1无回显3.2不出网四、数据传输&
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2025-02-14 11:14
网络安全学习笔记
笔记
网络安全
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高级系统架构设计师-计算机系统基础知识-进程管理
目录进程的基本概念(重点--三态图)前趋图(重点)进程资源图(重点)进程的同步和互斥(重点)进程调度(次重点)进程调度
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死锁(重点)线程(了解)引入线程的原因进程的基本概念(重点–三态图)进程的组成:
杰尼龟的知识花园
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2025-02-14 10:13
高级系统架构设计师(软考)
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系统架构师
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死锁
【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰
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优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型(matlab)
【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰
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优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型
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故障诊断模型
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【JCR一区级】雾凇
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RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】
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2025-02-14 10:40
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【SCI2区】雾凇优化
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RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化
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神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机
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[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
深度哈希检索
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2301_80732299
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2025-02-14 10:39
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RIME-CNN-SVM故障诊断
为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度,引入了雾凇
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来精细调整CNN与SVM的各
九亿AI算法优化工作室&
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2025-02-14 10:39
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支持向量机
人工智能
matlab
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正成为现代城市发展的必然趋势的智慧交通开源了
智慧交通视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时
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AI服务老曹
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2025-02-14 10:37
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人工智能
自动化
大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。
智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时
算法
视频监控系统。
AI服务老曹
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《深度解析:批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》
在机器学习和深度学习的领域中,梯度下降
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是优化模型参数的核心工具之一。
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2025-02-14 09:40
人工智能深度学习
20250213 隨筆 雪花
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雪花
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算法
(Snowflake)是Twitter在2010年開發的一種分布式唯一ID生成
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,它可以在高併發場景下快速生成全局唯一的64-bit長整型ID,
靈臺清明
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XdClass
雪花算法
Python实现五子棋游戏实战
此外,还会实现基本的人工智能
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。该项目的文档可
xinwuji312
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Flink 实践教程-入门(10):Python作业的使用
Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大
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FastAPI最佳的实践及
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FFFPAG
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【C/C++】约瑟夫变形:网络拥堵解决方案(Eeny Meeny Moo) 蓝桥杯/ACM备赛
考点概览:【
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:模拟】循环链表的操作利用循环链表模拟城市的网络状态,进行节点的删除操作。模拟
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根据题目描述的“切断网络”规则,通过模拟切断过程,判断Ulm城市(编号2)是否被最后选中。
奇变偶不变0727
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c语言
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Java中文乱码浅析及解决方案
中文乱码问题主要是由于字符
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不一致所导致的。
南方淮竹
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java
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字符
编码
方式总结
字符
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方式(CharacterEncoding)是计算机系统中用于将字符转换为二进制数据表示的一种标准或协议。
CSUC
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2025-02-14 06:13
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AI 写作(三)文本生成
算法
:创新与突破
生成式模型和判别式模型在多个方面存在明显差异。在优化准则上,生成式模型致力于学习联合概率分布,而判别式模型则专注于建立输入数据和输出之间的关系,学习条件概率分布。对于观察序列的处理,生成式模型模拟数据的生成过程,会对整个序列进行综合考虑;判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测,直接建模决策边界。在训练复杂度方面,生成式模型通常较为复杂,因为它需要学习更多的参数来模拟数据的生成过程。例如,常
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java多线程进阶(九)ConcurrentHashMap
如果存在则修改1.2.3、compute:无论是否存在,都将数值赋予1.2.4、merge:合并2、数据结构2.1、put方法2.1.1、初始化2.1.2、创建新节点2.1.3、辅助扩容2.1.4、插入
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烟锁迷城
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Ubuntu 24.10 释出
Ubuntu24.10的主要新特性包括:桌面环境GNOME47,改进了默认文件管理器Nautilus,改进低分辨率显示器上的UI,屏幕录像支持硬件
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,当snap应用在后台更新时UbuntuDock会显示一个进度条
CIb0la
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2025-02-14 06:06
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