二分法详解 大家好，我是Weekoder！ 这是我的第一篇文章，如果有做的不好的地方，请见谅，我会尽力改正。 本文中的图片截取于网络视频，非恶意搬运。 二分法，是一个高效的算法，查找一个数的时间复杂度只需要\(O(\log n)\)，大大优化了朴素算法（从头到尾地遍历）\(O(n)\)的线性复杂度。
这一章把直线连接改为折线连接，沿用原来连接点的关系信息。关于折线的计算，使用的是开源的 AStar 算法进行路径规划，启发方式为 曼哈顿距离，且不允许对角线移动。 请大家动动小手，给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug，欢迎来提 Issue 哟~ github源码 gitee源码 示
从一个例子开始讲吧。 假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%错误，，开发集上做到这样，这离希望的目标还有很远。也许的队员看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一些狗分类为猫，看看这两只狗，它们看起来是有点像猫，至少乍一看是。所以也许的队友给一个建议，如何针对狗的图片优化算法。试
行为型模式的关注点在于对象之间的通信和职责分配（描述结构模型中对象的动态特征）。行为型模式关注的是对象之间的交云和协作，即它们是如何相互作用的，以及如何分配职责和算法来完成任务。
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
SM3加密应用 何为sm3加密？ SM3是由中国国家密码管理局设计的一种密码杂凑函数，类似于SHA-256和MD5等国际标准的散列算法。SM3算法是中国国家标准《GB/T 32905-2016 信息安全技术 SM3密码杂凑算法》的一部分，用于数字签名和数据完整性验证等领域。 SM3算法的特点 输出长
一、概述 1.什么是语言基础类库 语言基础类库，也称为标准库或核心库，是编程语言提供的一组内置的基础功能和常用工具的集合。它通常包含了各种数据结构、算法、输入输出处理、字符串处理、日期时间处理、文件操作、网络通信等功能，为开发者提供了便捷的编程接口，以减少开发工作量并提高代码的可读性和可维护
想起来很久没写博客了，刚好今天要写实验报告，随便把之前的也完成吧 1.椭圆曲线概念 椭圆曲线在经过化解后，可以用这条式子表达：E：y²=x³+ax+b 其背后的密码学原理，是基于椭圆曲线离散对数问题，比RSA算法更有安全且运算速度更快。 在看上面的式子，我们知道构造一个椭圆曲线，需要a，b两个参数
作为一名程序员常常都是与代码为伴，平常写个技术文档或PPT都费劲的人，竟然不知不觉地写了这么多文字，我也是感到十分的惊讶。17年毕业到今年刚好七年了，俗话说七年之痒，这一次的自述也算是对自己一个职业生涯的复盘了。
我理解的微服务，就是把以前一个接口一个数据库里实现的逻辑，改变为通过一级或多级远程调用去不同的服务器和数据库获取数据，然后完成整个逻辑。这也算是分布式开发技术了，每次业务要保证在多级远程调用过程中，数据的一致性，在存储数据时，因为是分不同数据库，不同服务器保存数据，有可能一个请求，要保存或更新a、b...
一、写在开头 依稀记得多年以前的一场面试中，面试官从Java并发编程问到了锁，从锁问到了原子性，从原子性问到了Atomic类库（对着JUC包进行了刨根问底），从Atomic问到了CAS算法，紧接着又有追问到了底层的Unsafe类，当问到Unsafe类时，我就知道这场面试废了，这似乎把祖坟都能给问冒烟
本文主要通过图示介绍了用主键进行分片查询的过程，介绍了主键分页查询存在SQL性能问题，如何去创建高效的索引去优化主键分页查询的SQL性能问题。对于数据分布不均如何发现，提供了一些SQL查询案例来进行参考，对MySQL Index Condition Pushdown优化算法做了一些简单介绍。
给大家分享一套非常棒的python机器学习课程——《AI小天才：让小学生轻松掌握机器学习》，2024年5月完结新课，提供配套的代码+笔记+软件包下载！学完本课程，可以轻松掌握机器学习的全面应用，复杂特征工程，数据回归，分类，算法的项目实战应用，以小学生的视角和知识储备即可学会。课程名字：AI小天才：
又是 AI 神仙打架的一周，上周 OpenAI 发布了最新的 GPT-4o 模型，而谷歌也紧跟着开源了 Gemma 2 模型。随着 AI 大模型不断地变强，各大科技巨头正利用它们重塑自家的产品，这也让大模型算法工程师变得炙手可热，相关岗位需求正旺。 对于普通程序员来说，想要转型成为大模型算法专家，可
如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 这个是之前的笔记，自己看到了就顺带发出来，也是温习一下，内容可能不太全，算是入门贴吧。 前言：PIL 图
本文记录我在对接字节旗下产品火山云旗下云游戏产品 OpenApi 接口文档时遇到的坑，希望能帮助大家（火山云旗下云游戏产品的文档坑很多，我算是从零到一都踩了一遍，特此记录，希望大家引以为鉴）。 1. 文档问题 很经典的开局一张图，对接全靠问， 这里给大家强调下，当要跟第三方产品对接时，一定要确认拿到
扩展apisix原始插件 当apisix提供的插件不能满足我们要求时，我们可能需要将它的plugin进行个性化扩展，例如一个jwt认证插件jwt-auth，它本身具有验证jwt有效性功能，支持rs256,hs256等常用签名算法，但在验证之后，如果希望将jwt中的用户信息取出来，并放请求头向上游传递
为什么是人的表现？ 在过去的几年里，更多的机器学习团队一直在讨论如何比较机器学习系统和人类的表现，为什么呢？ 认为有两个主要原因，首先是因为深度学习系统的进步，机器学习算法突然变得更好了。在许多机器学习的应用领域已经开始见到算法已经可以威胁到人类的表现了。其次，事实证明，当试图让机器做人类能做的事情
通常做题思路：问题转化为流网络，再通过最大流 / 最小割 / 费用流与问题之间的数量关系，求解出原问题。 网络流于其他算法不同，概念定理需要熟记于心，否则后面做题会有很大的障碍。 1. 流网络 一个流网络记作 \(G=(V,E)\)，其中 \(V\) 表示点集，\(E\) 表示边集。对于 \(\fo
一、表达式树的基本概念 表达式树是一个以树状结构表示的表达式，其中每个节点都代表表达式的一部分。例如，一个算术表达式 a + b 可以被表示为一个树，其中根节点是加法运算符，它的两个子节点分别是 a 和 b。在 LINQ（语言集成查询）中，表达式树使得能够将 C# 中的查询转换成其他形式的查询，比如
