>本文全面回顾了机器学习的发展历史，从早期的基本算法到当代的深度学习模型，再到未来的可解释AI和伦理考虑。文章深入探讨了各个时期的关键技术和理念，揭示了机器学习在不同领域的广泛应用和潜力。最后，总结部分强调了机器学习作为一种思维方式和解决问题的工具，呼吁所有参与者共同探索更智能、更可持续的未来，同时
初探富文本之OT协同实例 在前边初探富文本之OT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、为什么仅有原子化的操作并不能实现协同、为什么要有操作变换、如何进行操作变换、什么时候能够应用操作、服务端如何进行协同调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如ot.js、
初探富文本之CRDT协同实例 在前边初探富文本之CRDT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、分布式的最终一致性理论、偏序集与半格的概念、为什么需要有偏序关系、如何通过数据结构避免冲突、分布式系统如何进行同步调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如aut
遇到要求单行文字包围和的需求,发现AutoCAD自带的算法仅能求出正交包围盒,如下图所示的粉色矩形 我想获取下图下图所示蓝色矩形的部分及OBB 计算方法图形示例: 下面是完整的代码,其中求D点的坐标p1涉及到向量定比分点公式
https://zhuanlan.zhihu.com/p/450985519 ■作者：陈巍 博士 资深芯片专家，人工智能算法-芯片协同设计专家，擅长芯片架构与存算一体。国内首个可重构存算处理器架构（已在互联网大厂完成原型内测），首个医疗领域专用AI处理器（已落地应用），首个RISC-V/x86/AR
https://www.jianshu.com/p/167ba81206fb 参考资料 TCP协议中的Nagle算法 TCP中的Nagle算法 Linux下TCP延迟确认(Delayed Ack)机制导致的时延问题分析 TCP-IP详解：Delay ACK 1. Nagle 算法 1.1. 原理 N
TiDB存储引擎TiKV是基于RocksDB存储引擎，通过Raft分布式算法保证数据一致性。本文详细介绍了TiKV存储引擎的实现机制和原理，加深对TiDB底层存储架构的理解。 1、TiDB存储引擎TiKV TiDB存储引擎TiKV是分布式的key-value存储引擎，它是一种高度分层的架构，通过Ra
【Github源码】 《上一篇》 详细介绍了Xmtool工具库中的散列算法类库，今天我们继续为大家介绍其中的随机值类库。 基于系统提供的Random获取随机值方法已经足够简单和易用，本类库只对日常开发过程中最常用到的生成随机验证码方法进行了封装，后续发现其他有价值的常用随机值需求，会陆续添加到类库中
学习&转载文章：使用Python的一维卷积 背景 在开发机器学习算法时，最重要的事情之一（如果不是最重要的话）是提取最相关的特征，这是在项目的特征工程部分中完成的。 在CNNs中，此过程由网络自动完成。特别是在早期层中，网络试图提取图像的最重要的特征，例如边缘和形状。 另一方面，在最后一层中，它将能
.NET生成的GUID唯一性很好，用之方便，但是，缺少像雪花算法那样的有序性。虽然分布式系统中做不到绝对的有序，但是，相对的有序对于目前数据库而言，索引效率等方面的提升还是有明显效果的（当然，我认为，这是数据库的问题，而非编程的问题，数据库应该处理好任何类型数据作为主键索引时的性能，除非在SQL标准...
摘要：相比于传统的软件开发，AI开发存在以下4个痛点：算法繁多；训练时间长；算力需求大；模型需手动管理，我们可以使用云上AI开发的方式来缓解以上4个痛点。 本文分享自华为云社区《git clone开启云上AI开发》，作者：ModelArts开发者。 已发布地址：https://developer.h
摘要：昇腾Ascend C编程语言，让基于昇腾AI的算法创新更加简单。 本文分享自华为云社区《CANN黑科技解密|昇腾Ascend C编程语言 — 极简易用的算子开发体验》，作者：昇腾CANN 。 AI应用的大脑是神经网络，而构成神经网络的基石是一个个算子。为了让开发者的网络在昇腾硬件上高效运行，昇
随着AIGC的爆火，ChatGPT，GPT-4的发布，我作为一个算法工作者，深感AI发展的迅猛。最近，OpenAI的插件和联网功能陆续向用户公开，我也在第一时间试用了这些最新的功能。在OpenAI的插件市场上，我被一个可以帮助分析食谱，并生成购物清单的功能所吸引。
魔数：用来判断是否是无效数据包 协议版本号：可以支持协议的升级 序列化算法：消息正文使用哪种序列化方式，可以扩展。例如：protobuf，json，hessian等 指令类型：跟业务相关，例如：登录，注册等 请求序号：为了双工通信，提供异步能力 正文长度 消息正文 防止粘包和半包 设计协议时，虽然我
DotNet Exercises介绍 DotNetGuide专栏C#/.NET/.NET Core编程常用语法、算法、技巧、中间件、类库练习集，配套详细的文章教程讲解，助你快速掌握C#/.NET/.NET Core各种编程常用语法、算法、技巧、中间件、类库等等。 GitHub开源地址：https:/
K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调： 一是K值的大小，K一
论文链接：Unlocking the Power of Cross-Dimensional Semantic Dependency for Image-Text Matching (ACM MM23) 代码主页：https://github.com/CrossmodalGroup/X-Dim 主要优
雷池（SafeLine）是长亭科技耗时近 10 年倾情打造的 WAF，核心检测能力由智能语义分析算法驱动。旨在提供卓越的安全保护。本文将带您一步步了解如何安装、配置和测试SafeLine，以及如何利用它保护您的Web应用程序。 一、在线安装雷池 在开始进行任何操作之前，需要确保你的系统符合以下最低配
烘培代码在 rcBuildHeightfieldLayers 本质上是为每个tile生成高度上的不同layer 算法的关键是三层循环: for z 轴循环 for x 轴循环 for 高度span 循环 判断span和相邻span的连通性(x/z平面相邻cell) 如果联通, 则标注为同一个laye
