摘要：本文利用ssim算法，帮你快速打造一个“刷脸测试夫妻相”Demo出来。 本文分享自华为云社区《情人节季，快来上传你的女神照片，测试下你们的夫妻相》，作者： HWCloudAI 。 “夫妻相”是指两人之间的相貌让人感觉是一对夫妻，还有一种说法是指夫妻之间面容相似。 有研究认为：两个人在一起生活得
摘要：归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分治的思想，代码都通过递归来实现，过程非常相似。理解归并排序的重点是理解递推公式和 merge() 合并函数。 本文分享自华为云社区《深入浅出八种排序算法》，作者：嵌入式视觉 。 归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分
摘要：调度算法是调度器的核心，设计调度算法要充分考虑业务场景和用户需求，没有万能的调度算法，只有合适的调度算法。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)网络调度与隔离管控能力》，作者：门前一棵葡萄树。 一、常见的调度算法 QoS（Quality of Service）即服务质量，是一种调度控
摘要：Raft算法是一种分布式共识算法，用于解决分布式系统中的一致性问题。 本文分享自华为云社区《共识算法之Raft算法模拟数》，作者： TiAmoZhang 。 01、Leader选举 存在A、B、C三个成员组成的Raft集群，刚启动时，每个成员都处于Follower状态，其中，成员A心跳超时为1
ava版回溯算法入门，LeetCode提交后超过100.00%
作为搜索引擎的一部分，ES自然具有速度快、结果准确、结果丰富等特点，那么ES是如何达到“搜索引擎”级别的查询效率呢？首先是索引，其次是压缩算法，接下来我们就一起了解下ES的索引结构和压缩算法
搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务，实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流，但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式，没有考虑下游机器性能差异的情况，无法最大化利用集群整体CPU，存在着Server端CPU不均衡的问题。
目前，推荐算法部支持了主站、企业业务、全渠道等20+业务线的900+推荐场景，通过梳理大促运营、各垂直业务线推荐场景的共性需求，对现有推荐算法能力进行沉淀和积累，并通过算法PaaS化打造通用化的推荐能力，提升各业务场景推荐赋能效率，高效赋能业务需求。
锁共有多种算法，在并发场景中都是被常常用到，想必大家都已炉火纯青般.....巴特！我们还有后浪同学们可能不熟悉，那我在这里聊下锁的用法和使用场景。
字符串匹配在文本处理的广泛领域中是一个非常重要的主题。字符串匹配包括在文本中找到一个，或者更一般地说，所有字符串(通常来讲称其为模式)的出现。本文为大家介绍一些常见的字符串匹配算法
## Rendezvous hashing Rendezvous hashing用于解决分布式系统中的分布式哈希问题，该问题包括三部分： 1. **Keys**：数据或负载的唯一标识 2. **Values**：消耗资源的数据或负载 3. **Servers**：管理数据或负载的实体 例如，在一个分
传统的基于边缘信息的匹配算法有着大量的浮点计算，在某些硬件条件下不友好，通过对公式进行分析，传统算法的匹配度公式可以转换为求解角度差异的余弦值，而进一步的进行量化和定点化后，则可以转化为查找一个整形数据的二维或一维表，从而加快算法的查找速度。
在前端开发中，处理和搜索大量数据时，效率是一个关键因素。二分查找算法是一种高效的查找算法，适用于在有序数组中快速找到目标值。本文将详细介绍二分查找算法的基本原理、实现方法及其在前端开发中的应用。 什么是二分查找？ 二分查找（Binary Search）是一种在有序数组中查找目标值的算法。它通过不断将
主要内容 程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相加
Python代码如下 import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data_row.csv') # 检查异常值 def detect_outliers(data): outliers = [] for col in data.columns: q1
1 介绍 云计算资源弹性伸缩是一种根据业务需求动态调整计算资源规模的技术。它可以根据系统的性能指标（如CPU使用率、内存占用率、磁盘IO、网卡读写率、请求响应时间等）或者预定义的规则（如时间周期、业务事件等），自动增加或减少计算资源的数量，以满足业务负载的变化。这种技术可以确保系统在高峰时期拥有足够
原文: Libgdx游戏开发(3)——通过柏林噪音算法地图随机地形-Stars-One的杂货小窝 在B站刷到了随机地图生成的视频,随手学习下并做下记录 注: 本篇使用javafx应用作演示,算是了解这个算法的使用,后续会再出篇libgdx生成地图的示例 说明 抛开算法实现,首先认知柏林噪音算法 一般
（注：本小节不是对划线算法事无巨细的证明，如果你需要更加系统的学习，请跳转至文末的参考部分） 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生，那么你一定对画线算法稔熟于心，中点划线算法，Bresenham算法。其中，现代光栅化器中使用最多的就是Bresenham算法，它以去除了除法和浮点运算而著称。 但如果
在Java中实现大数据推荐算法时，通常会使用一些开源的机器学习库，如Apache Mahout、Weka、DL4J（DeepLearning4j，用于深度学习）或者Spark MLlib（用于在Spark集群上运行）。由于完整实现一个大数据推荐算法的代码量可能非常大，并且需要配合具体的数据集和环境进
文中的配置定义了 Actor-Critic 算法在 MindSpore 框架中的具体实现，包括 Actor 和 Learner 的设置、策略和网络的参数，以及训练和评估环境的配置。
