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05:25 PM · Oct 25 ,2025

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劉大貓 - TortoiseSVN使用-TortoiseSVN更換或重置登錄用户

@[toc] 3.4.9 TortoiseSVN更換或重置登錄用户 1,打開SVN的settings 2,找到Saved Data欄,右側Authentication data項點擊清除按鈕clear 3,再次打開SVN,會要求輸入username和password 本人其他相關文章鏈接 1.Windows下版本控制器(SVN) - 1、開發中的實際問題+2、版本控制簡介 2.

算法 , tortoisegit , svn , 人工智能 , tortoisesvn

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PoloAPI - 谷歌正式推出 Gemini 2.5 系列模型,使 AI 推理性能提升30%。

谷歌於2025年6月正式推出‌Gemini 2.5系列模型‌,核心聚焦推理效率與多模態能力升級,具體解讀如下: 🚀 ‌一、三大模型定位與技術亮點‌ ‌Gemini 2.5 Pro‌ ‌角色定位‌:主攻複雜推理與多模態分析(“思考型模型”),在數學、編碼任務中刷新LMArena榜單記錄。 ‌上下文能力‌:支持100萬token輸入(計劃擴展至200萬),可解析代碼庫、大型數據集及混合媒

llm , 算法 , google , 人工智能 , 深度學習

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PoloAPI - Kimi K2 日調用量超100億 token,API 價格低於 Claude 系列模型

一、Kimi K2模型基本信息 Kimi K2是由北京月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)於2025年7月11日發佈的開源大語言模型,具有以下核心特點: ‌架構創新‌:採用MoE(混合專家)架構,總參數規模達1萬億(1T),激活參數為320億(32B),包含384個專家模塊,每個token選擇8個專家進行計算 ‌性能表現‌:在SWE Bench Verified、Tau2、AceB

編程 , llm , 算法 , 人工智能 , 後端

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超神經HyperAI - 【Triton 教程】triton_language.broadcast_to

Triton 是一種用於並行編程的語言和編譯器。它旨在提供一個基於 Python 的編程環境,以高效編寫自定義 DNN 計算內核,並能夠在現代 GPU 硬件上以最大吞吐量運行。 更多 Triton 中文文檔可訪問 →https://triton.hyper.ai/ triton.language.broadcast_to(input, *shape) 嘗試將給定的張量廣播到新的shape。 參數:

編輯器 , 算法 , 編程語言 , cpu , Python

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vivo互聯網技術 - 慢SQL優化實戰:從一例線上慢SQL探究執行引擎工作過程

作者: vivo 互聯網服務器團隊- Li Xin 本文通過一個線上慢SQL案例,介紹了Join的兩種算法和Order by的工作原理,並通過Explain和Optimizer_trace工具完整推演了慢SQL的執行過程。基於對原理和執行過程的分析,本文給出一種“引導執行引擎選擇效率更高的算法”的方案,從而使查詢性能得到大幅提升。 1、線上慢 SQL 背景 慢 SQL 會影響用户使用體驗,

索引 , 算法 , join , 數據庫 , mysql優化

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BlackQid - printf()和scanf()的佔位符列舉——C語言

如樣例代碼printf("BMI = %f\n", 21.3),其中%f就是一個佔位符。printf()函數的佔位符有許多種類,與c語言的數據類型相對應。以下列舉一些常見的。 佔位符 含義 %a 十六進制浮點數,字母輸出為小寫。 %A 十六進制浮點數,字母輸出為大寫。 %c 字符。//char

算法 , 知識 , c , 後端

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得物技術 - 得物靈犀搜索推薦詞分發平台演進 3.0

導購是指在購物過程中為消費者提供指引和幫助的人或系統,旨在協助用户做出更優的購買決策。在電商平台中,導購通過推薦熱賣商品、促銷活動或個性化內容,顯著提升用户的購物體驗,同時推動銷售額的增長。其核心目標是通過精準的引導,滿足用户需求並促進商業價值最大化。 詞分發:導購的重要組成部分 在電商導購體系中,詞分發作為關鍵環節,主要聚焦於與關鍵詞推薦相關的功能。這些功能包括但不限於下拉詞、底紋詞、熱搜榜單、

算法 , 架構 , 人工智能 , 後端

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codigger - ObjectSense 包與模塊:代碼組織的藝術

在編程世界中,隨着項目規模擴大,代碼的組織管理變得至關重要。ObjectSense 引入了包(Package)和模塊(Module)機制,為代碼的結構化管理提供了完美解決方案。 包:代碼的基礎組織單元 包是 ObjectSense 中最基礎的代碼組織形式,它通過目錄結構與邏輯結構的統一,解決了命名衝突問題,讓大規模協作開發成為可能。 定義包非常簡單,使用 Package 關鍵字即可,例如 P

編輯器 , 算法 , 知識 , 程序員

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杭城小劉 - 回溯算法的本質就是:n 叉樹的"開枝散葉"與"修剪枝條"

回溯算法可以形象地理解為在一棵n 叉樹上的探索過程,其核心機制就是"開枝散葉"與"修剪枝條"的有機結合 理解回溯:以 Leetcode 93 題"復原 IP 地址"為例: 🌿 開枝過程 每個 IP 段的長度範圍為 [1, 3],因此每層循環最多擴展3 個分支 這相當於在樹的每個節點處,橫向展開1-3 條可能的路徑 🍃 散葉過程 選中一個有效分支後,縱向深入遞歸探索 IP

大前端 , 數據結構 , 算法 , 回溯法 , ios

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Xi_Xu - 深入剖析 Xget:一個高性能、多協議、高安全性的開發者資源加速引擎

在當今的軟件開發領域,開發者們需要與全球範圍內海量的資源進行交互,包括代碼存儲庫、軟件包、AI 模型、容器鏡像等等。然而,由於網絡延遲、地理位置等因素,訪問這些資源時常常會遇到速度緩慢、連接不穩定等問題,極大地影響了開發效率。為了解決這一痛點,Xget 應運而生。它不僅僅是一個簡單的代理或鏡像,而是一個經過精心設計、集高性能、多協議支持和企業級安全於一體的開發者資源加速引擎。 本文將深入剖析

github , 算法 , 程序員 , 後端 , Javascript

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啓英AI平台 - 一篇看完:晶振方案選擇不再糾結 - 深度解析內外置晶振及其應用注意事項

最近小編客户研發的一款產品在調試語音與上位機通訊總是出現個別產品功能異常,請啓英泰倫協助分析解決。小編分析發現異常原因為語音芯片和上位機芯片均存在頻偏,兩者頻偏相加後導致串口通訊波特率偏差較大,串口通訊失敗。小編根據啓英泰倫AI平台提供的方法在語音芯片加上了串口波特率自適應後解決了客户的問題。因此小編希望通過本篇文章幫助用户提前規劃好晶振方案、規避後期調試問題。小編就由淺入深來和大家一起探討一下啓

語言 , 算法 , 人工智能 , c , 硬件

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程序員一諾python - 【機器學習】嘿馬機器學習(算法篇)第15篇:機器學習算法定位、目標,1.1 K-近鄰算法簡介【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介:1.定位、目標。2. K-近鄰算法涵蓋距離度量、k值選擇、kd樹、鳶尾花種類預測數據集介紹、練一練、交叉驗證網格搜索、facebook簽到位置預測案例。3. 線性迴歸包括線性迴歸簡介、線性迴歸損失和優化、梯度下降法介紹、波士頓房價預測案例、欠擬合和過擬合、正則化線性模型、正規方程推導方式、梯度下降法算法比較優化、維災難。4. 邏輯迴歸涵蓋邏輯迴歸介紹、癌症分類預測案

機器學習 , 算法 , 人工智能 , Python

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杭城小劉 - 《劍指 Offer》字符串“左旋”、“右旋”裏的數學秘密

為什麼要寫本篇文章?看上去這是 easy 級別的題目。但“點是面的縮影,面是點的抽象”,單獨一道題似乎很簡單,我們可以比較輕鬆做出來。但是這一類題目的本質是什麼?不要處於混沌的狀態解決了題目,但下次遇到類似的,還是要遲疑思考一會兒。本篇文章帶你吃透問題的本質和背後的數學推導。 題目描述 字符串的左旋轉操作是把字符串前面的若干個字符轉移到字符串的尾部。 請定義一個函數實現字符串左旋轉操作的功能。比如

leetcode , 大前端 , 算法 , ios , 前端

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程序員一諾python - 【深度學習】嘿馬深度學習目標檢測教程第5篇:數據集處理,2.2 目標數據集標記【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介:涵蓋圖像識別背景、目標檢測定義和應用場景。核心算法原理包括R-CNN系列算法(R-CNN、SPPNet、Faster R-CNN、RPN原理)、YOLO算法(單次檢測、候選框機制、單元格概念)以及SSD算法(單次多框檢測器、多個Detector classifier、訓練與測試流程)。數據處理模塊包含目標數據集標記、數據集格式轉換(TFRecords文件、VOC2

算法 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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合合技術團隊 - 啓信寶電影行業洞察:廣東蟬聯“雙冠王”,票房與企業數量全國第一

國家電影局數據顯示,2024年全國觀影總人次為10.1億,同比下滑23.1%。與此同時,啓信寶統計數據顯示,電影相關企業數量在五年內翻了三番,年均增速超25%。電影行業呈現“冰火兩重天”的態勢。 “消費端收縮、供給端活躍”的現象,勾勒出中國電影產業在深度調整期的真實圖景。近日,啓信寶發佈的《2025電影行業觀察報告》指出,行業的增長動力已從市場擴容轉向結構升級,資源向頭部企業、核心地域與AI技術高

大數據 , 算法 , 人工智能

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水冗水孚 - 雙指針算法在實際開發中的具體應用之代碼Review文章字符串的片段分割

本文是筆者在實際中具體遇到的場景,從中提取具體的核心的部分,使用前後指針進行性能優化的具體案例 開發需求場景 前段時間,筆者在做代碼Review的時候,發現了一個需求的前端實現方案不太優雅 組員選擇使用了循環加切割的方案去處理這個字符串 筆者最終將其改為,使用快慢指針的方式,讓其變得更加優雅,性能更佳 需求描述 後端有一個字段返回一篇中文文章的具體內容 比如有一個artical文章

leetcode , 雙指針 , 算法 , Javascript

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悲傷的煎雞蛋_cQXuXF - 程序員的瘋狂星期二!

經典反轉款 今天又是被老闆罵的一天😭 他説我工作態度有問題 我説那我辭職 他説你敢? 我説我真敢! 因為我發現了一個寶藏直播間 10月21日16:00,科鋭offer便利店直播帶崗 大廠OD、AI算法、智駕崗位應有盡有 週二下午,我們一起辭職吧! 打工人心聲款 剛剛HR找我談話 我以為要被開除了,緊張得要死 結果她説:你這個月表現不錯 我:謝謝領導認可 HR:所以下個月給你加點活 我:???

算法 , 人工智能 , 程序員 , 後端 , 前端

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合合技術團隊 - 多模態文本智能大模型前沿技術與應用論壇在上海召開,合合信息推出多模態文本智能技術方案

隨着人工智能深入各行各業,多模態大模型正在成為AI發展的重要方向之一。近期,由中國圖象圖形學學會、中國人工智能學會、中國計算機學會和中國自動化學會聯合主辦,上海交通大學承辦的第八屆中國模式識別與計算機視覺學術會議(PRCV 2025)順利舉行。大會期間,“多模態文本智能大模型前沿技術與應用”論壇(簡稱“論壇”)獲得了廣泛關注。論壇彙集了來自華南理工大學、哈爾濱工業大學、南開大學、華中科技大學、小紅

大數據 , 算法 , 人工智能

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地平線智駕開發者 - 三種 Badcase 精度驗證方案詳解與 hbm_infer 部署實錄

在模型結構優化與部署量化過程中,開發者往往會遇到一個關鍵任務:​基於歷史 Badcase 數據驗證模型精度變化​,確保模型修改不會引入明顯性能退化。 這類驗證常見於感知、預測、行為識別等任務,尤其在客户交付或精度迴歸過程中十分關鍵。 但實際場景中,Badcase 的來源和管理非常複雜: 數據常常​分散在客户服務器​; 有些數據是​動態生成、無法導出​; 板端資源有限,難以長期駐留模型或數據

自動駕駛 , 算法

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逐夢AI - 用於實驗室智能識別的目標檢測數據集(2500張圖片已劃分、已標註) | AI訓練適用於目標檢測任務

用於實驗室智能識別的目標檢測數據集(2500張圖片已劃分、已標註) | AI訓練適用於目標檢測任務 背景 在智能實驗室與科研自動化的背景下,實驗室設備的智能識別與管理成為實驗室信息化建設的重要環節。傳統的人工盤點和巡檢方式效率低下、易出錯,難以滿足現代科研環境中對精確與實時性的要求。 隨着計算機視覺(Computer Vision)與深度學習(Deep Learning)技術的發展,基於目標檢測(

機器學習 , 算法

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逐夢AI - 面向智慧牧場的牛行為識別數據集(5000張圖片已劃分、已標註) | AI訓練適用於目標檢測任務

面向智慧牧場的牛行為識別數據集(5000張圖片已劃分、已標註) | AI訓練適用於目標檢測任務 背景 在現代智慧農業(Smart Agriculture)中,牲畜行為識別是提高養殖效率與動物健康監測的重要環節。牛作為主要的經濟牲畜之一,其行為變化往往直接反映健康狀態與生產潛力。 傳統的監測方式主要依賴人工巡查和視頻觀察,不僅耗時耗力,而且受主觀判斷影響較大。隨着人工智能(AI)與計算機視覺(Com

機器學習 , 算法 , 人工智能

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合合技術團隊 - 合合信息與上海交通大學開展課題合作研究,共探智能文檔圖像處理前沿技術

計算機視覺技術作為AI的“眼睛”,是當前人工智能領域的重要研究方向。近期,計算機視覺領域三大頂級學術會議之一的國際計算機視覺大會(ICCV 2025)順利舉行。會議期間,合合信息聯合上海交通大學等機構主辦了首屆VQualA視覺質量評估研討會,同時,為了推動建立智能文檔圖像處理技術的標準化評估體系,研討會設置了文檔圖像質量評估競賽,競賽吸引了來自全球知名高校和研究機構的上百名選手參與。 文檔圖像質量

大數據 , 算法 , 人工智能

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拓端tecdat - Python企業投標策略優化研究:Monte Carlo、貝葉斯決策、遺傳算法、層次分析法AHP動態評分系統構建應用

全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44146 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Dandan Cao 在市場經濟中,招投標是企業獲取項目資源的核心環節,但傳統投標決策常受限於主觀經驗——要麼依賴專家評分導致公平性存疑,要麼因缺乏量化工具難以平衡風險與收益。作為數據科學家,我們團隊在服務某建築集團投標優化諮詢項目時發現,僅靠人工分析的投標方案,中標率比行業均值低1

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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迅易科技 - 從“模糊經驗”到“精準決策”,國內項目型服務企業的AI預測實踐

“預測做不準,還不如不做。”這是我們在服務客户的時候聽過最多,也最令人無奈的現實。 在當今競爭激烈的商業環境中,精準的銷售收入預測對於企業制定戰略規劃、合理配置資源以及有效控制風險起着關鍵作用。然而,對於項目制服務企業而言,實現這一目標卻面臨着諸多挑戰。 以一家提供專業諮詢方案的項目制服務企業為例,銷售人員每天都會接觸到大量的銷售線索,但這些線索的質量參差不齊,如何從這些繁雜的線索中篩選出有價值的

bi , 算法 , 人工智能 , 大模型 , Python

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