使用模拟退火解带约束条件的运筹优化问题，可线性也可非线性。
摘要：本文主要讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 三十.图像预处理之图像去雾详解（ACE算法和暗通道先验去雾算法）丨【拜托了，物联网！】》，作者：eastmount 。 一.图像去雾 随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估与测试。
在分布式系统中， 什么是拜占庭将军问题？产生的场景和解决方案是什么？什么是 Raft 共识算法？Raft 算法是如何解决拜占庭将军问题的？其核心原理和算法逻辑是什么？除了 Raft，还有哪些共识算法？共识问题作为分布式系统的一大难点和痛点，本文主要介绍了其产生的背景、原因，以及通用的 Raft 算法解决方案。
三、用go语言，用一个单链表L实现一个队列。要求操作 ENQUEUE 和 DEQUEUE 的运行时间仍为O(1)。 文心一言： 在 Go 语言中，使用单链表实现队列的操作，包括入队（ENQUEUE）和出队（DEQUEUE），并保持操作的时间复杂度为 O(1)，需要利用两个指针，一个指向队头，另一个指
一、用go语言，单链表上的动态集合操作 INSERT 能否在 O(1)时间内实现？DELETE 操作呢？ 文心一言： 在单链表中，INSERT 和 DELETE 操作的时间复杂度通常是 O(n)，其中 n 是链表中的元素数量。这主要是因为当你插入或删除元素时，你需要遍历链表来找到正确的插入或删除位置
五、用go语言，栈插入和删除元素只能在同一端进行，队列的插入操作和删除操作分别在两端进行，与它们不同的，有一种双端队列(deque)，其插入和删除操作都可以在两端进行。写出4个时间均为 O(1)的过程，分别实现在双端队列的两端插入和删除元素的操作，该队列是用一个数组实现的。 文心一言： 在 Go 语
四、用go语言，重写 ENQUEUE 和 DEQUEUE 的代码，使之能处理队列的下溢和上溢。 文心一言： 在 Go 语言中，我们可以使用切片来实现队列。下面是如何实现 ENQUEUE 和 DEQUEUE 操作，同时处理队列的下溢和上溢的情况： package main import "fmt" t
三、用go语言，仿照图 10-2，画图表示依次执行操作 ENQUEUE(Q，4)、ENQUEUE(Q，1)、ENQUEUE(Q，3)、DEQUEUE(Q)、ENQUEUE(Q，8)和 DEQUEUE(Q)每一步的结果，队列初始为空，存储于数组 Q[1..6]中。 文心一言： 在这个问题中，我们尝试使
二、用go语言，说明如何在一个数组 A[1..n]中实现两个栈，使得当两个栈的元素个数之和不为 n 时，两者都不会发生上溢。要求 PUSH 和 POP 操作的运行时间为 O(1)。 文心一言： 在这个问题中，我们要在一个数组 A[1..n] 中实现两个栈，使得当两个栈的元素个数之和不为 n 时，两者
一、用go语言，仿照图 10-1，画图表示依次执行操作 PUSH(S，4)、PUSH(S，1)、PUSH(S，3)、POP(S)、PUSH(S，8)和 POP(S)每一步的结果，栈 S初始为空，存储于数组 S[1..6]中。 文心一言： 图 10-1 展示了在执行一系列栈操作后栈的状态。我会用文字描
示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。 如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据
八、用go语言，设 X[1..n]和 Y[1..n]为两个数组，每个都包含n个有序的元素。请设计一个 O(lgn)时间的算法来找出数组 X和Y中所有 2n 个元素的中位数。 文心一言： 要在 O(lgn) 时间内找出两个有序数组 X 和 Y 中所有元素的中位数，可以使用二分查找算法。以下是用 Go
本周的热点除了 GPT 各类衍生品之外，还多了一个被马斯克预告过、在愚人节开源出来的推特推荐算法，开源不到 2 天就有了 35k+ 的 star，有意思的是，除了推荐算法本身之外，阅读源码的工程师们甚至看到了员工对马斯克的特别关注（一段针对马斯克的代码），如果你对推荐有兴趣，不妨看看本周特推。 除了
摘要：在本案例中，我们将展示如何基于A2C算法，训练一个LunarLander小游戏。 本文分享自华为云社区《使用A2C算法控制登月器着陆》，作者：HWCloudAI 。 LunarLander是一款控制类的小游戏，也是强化学习中常用的例子。游戏任务为控制登月器着陆，玩家通过操作登月器的主引擎和副引
摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》
摘要：本示例围绕真实AI需求场景，介绍VSCode一键接入Notebook体验算法套件快速完成水表读数的使用流程。 本文分享自华为云社区《VSCode一键接入Notebook体验算法套件快速完成水表读数》，作者：HWCloudAI。 本示例围绕真实AI需求场景，介绍VSCode一键接入Noteboo
摘要：大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的。动态规划算法，在执行效率方面，要高很多。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法》，作者：嵌入式视觉。 一，动态规划概念 动态规划比较适合用来求解最优问题，比如求最大值、最小值等等
摘要：回溯的处理思想，有点类似枚举搜索。 本文分享自华为云社区《深入浅出回溯算法》，作者：嵌入式视觉。 一，如何理解回溯算法 深度优先搜索算法利用的就是回溯算法思想，但它除了用来指导像深度优先搜索这种经典的算法设计之外，还可以用在很多实际的软件开发场景中，比如正则表达式匹配、编译原理中的语法分析等。
摘要：华为云PaaS技术创新团队基于UniXcoder模型，在公开测试数据集（CodeXGLUE）上的代码搜索任务评测结果上取得突破，在CodeXGLUE榜单上排名中第一。 本文分享自华为云社区《代码语义搜索算法哪家强？华为云UniXcoder-VESO-v1算法取得突破，问鼎CodeXGLUE榜单
