我对于游戏的观点是：游戏最终会与现实接轨。如果我们能将游戏做得越来越好，就能将游戏模型通过某种方式转换到现实世界中使用。在我看来，通过游戏这条路，是能够让人工智能在现实世界中实现广泛应用的。...我希望这个下降的速度越快越好，比如在下到40手或45手的时候就知道游戏结局是什么。所以，这条线下降得越快，结果应该越好。...我们这里看 Fast Rollout 这条虚的蓝线，效果当然没有用神经网络来得好，但是它兼顾了速度和准确率，下降的速度也是比较快的。 ? AlphaGo用的另一个主要的技术是蒙特卡罗树搜索。...那篇文章其实本应该会跟AlphaGO一样受到很大瞩目，但是不知道为什么，当时并没有。...除了机机对战，他们还做了一个比赛，让所有BOT跟一个比较厉害的人类打，很有意思。我们的BOT有30秒钟的分数超过人的水平，不过后来就不行了。
BM25 分数评估文本搜索的准确性和相关性，增强用户搜索体验。 可配置标记器：此功能支持各种语言标记器，满足用户多样化的标记化需求。...在遍历粒度时，它确定粒度的行 ID 范围是否与位图相交，指示是否可以删除粒度。最终，MyScaleDB 仅访问未被删除的粒度，从而实现查询加速。...因此，每个分区收集一千个按 BM25 分数排序的最相关结果。MyScaleDB 然后根据 BM25 分数汇总从数据分区获得的结果。...我们不能简单地对从每个分区获得的相同答案文本对应的 BM25 分数求平均值并对其进行排序。...这是因为每个分区在计算 BM25 分数时只考虑当前分区中的“总文档数”、“总标记数”和“文档频率”，而不考虑其他分区中其他与 BM25 算法相关的参数。因此，这会导致最终合并结果的准确性下降。
因此，决定宣布 PostgreSQL 为 2017 年的年度 DBMS。 计算结果基于当前（2018 年 1 月）分数和 2017 年 1 月差值获得。...最终的结果代表了一个产品在 2017 年获得的人气。 DB-Engines 按月度跟踪来发布数据库流行度数据（考察包括工作岗位、搜索引擎、趋势变化等多重因素，排名的数据依据请看这里）。...，还带来了许多值得关注的改进，例如：使用基于发布和订阅机制的逻辑复制、声明式的表分区、提升查询的并发性、更强的基于 SCRAM-SHA-256 密码认证机制、提升了监控和控制功能。...年下降了 66.58 分 (-6%)。...历年 DB-Engines DBMS 年度最佳获奖者： 2017 数据库趋势 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 他们的分数虽然下降了，但他们仍然无可争议地在 DB-Engines
传统的目标检测流程采用基于多尺度滑动窗口的方法，根据每个窗口计算的特征为每个类分配前景/背景分数。然而，相邻的窗口通常具有相关的分数(这增加了假正性)，因此使用非最大抑制作为后处理步骤来获得最终检测。...当使用高NMS阈值时，在重叠阈值范围内测量的平均精度会下降。Soft-NMS的资源函数：衰减与M重叠的其他检测盒的分数，似乎是改善NMS的一种很有前途的方法。...我们选择VOC 2007测试分区来衡量性能。对于MS-COCO数据集，对5000张公开可用的微型图像集进行敏感性分析。...我们还进行了特定的实验，以了解为什么软-NMS比传统的NMS表现得更好，以及在哪里表现得更好。...因此,一个更大的σ可以用来提高探测器的性能更好的本地化与NMS,情况就不一样了,作为一个大的Nt获得很少的改进。
眼见为实 当然了，这两个引导方式，只能说是： 旧的不一定一无是处， 新的不一定就是好。 我这里推荐，全部使用UEFI的引导模式，至于型号问题，自己搜索。...就想着能不能在机械盘上面安装一个Ubuntu，在启动的时候可以用来切换。搜索了一下，发现相关的操作很多，所以就开始操作。...英伟达的厉害之处在于，把自己出色的地方整合到一起 下面开始尝试之旅： C盘完整装WIN10 机械硬盘1T分了三个区，其中A区366G装Ubuntu刚刚好 http://rufus.ie/zh/...这个软件适合传统的引导使用，也就是为什么会变灰不可点的原因。...合并三个分区 安装后还是不可以启动： 下面的评论其实有人意识到这个问题了，但是不明确，不优雅 自带的命令读取磁盘分区类型 转换一下类型 验证一下 现在两个GPT的分区了 最终的烧录参数
挖掘一些较老的论文出版物，我发现John Gomez的论文非常有帮助，写得很好，而作为以前没有实施过遗传算法的人，本文中的伪代码揭示了这些东西是如何工作的。...我意识到，这些方法可能优于强化学习或者需要一系列复杂行为的策略、基于搜索的反向传播。即使是最简单的神经进化算法（“传统神经进化”），没有多余的花里胡哨的普通算法，也许能够解决许多有趣的问题。...试着完成手头的任务（平衡钟摆），对100个网络中的每一个进行评分，然后对每个任务的执行情况进行评分（在任务生命期中分配平均角度平方的分数，其中零度为直立） 按照分数对网络进行排序，保留排名前20的网络...我们可以简单地使用上面的算法为每个时间层生成一个电机速度并为神经网络提供当前的方向/速度的状态，并且观察它搜索解空间，找到一个令人满意的方案。...我在包含许多局部最大值的系统中更喜欢这个方法，所以对于随机梯度下降(SGD)，你最终会得到局部最大值，而神经进化(NE)算法有更大的可能性找到一个更好的局部甚至全局最大值。
新的数据会被输入，再次比较，学习者再次调试模型。 这种循环会持续重复直到最终模型有足够的理由相信它真的是在根据学习时间来预测测试成绩。 梯度下降法：机器学习如何保证预测得越来越好 ?...这其中真正的挑战是“计算马力”。这需要计算机很长的时间来完成刚刚提到的所有步骤。但是随着计算机运算越来越快，过去看起来不可能的机器学习已经变得很寻常。 如何识别猫 上面的例子很简单。...为了模型的构建，这其中会涉及到很多的参数，你可能会发现为了让系统识别图像，这些参数的复杂性是难以想象的。 例如，这里是系统最终如何识别图片中地毯上的猫： ?...但在会谈中提到了之前没有发布的内容。 为什么？基本来说，为了竞争。谷歌分享了其中很多机器学习的内容，甚至在某些领域中涉及到了具体细节。...但是对于机器学习在搜索中的工作谷歌并没有任何表示，这是为了避免泄露重要和独特的信息。 想要知道更多吗？ 如果你希望知道更多，这里有谷歌的研究博文，文献和一些概要视频。
这就是为什么我要把对房屋门口照片的分析作为其中一个特征纳入预测模型的原因。 当务之急就是要获取到所有的数据。这比原本预想的要困难的多。...为了获取到 Redfin 网站上的图片，我编写了一个 Selenium 脚本，在 Google Images 上通过在搜索条目后增加 “Redfin” 一词来搜索房屋地址，然后抓取 Google 列出的第一张图片的...这终于成功了，最终我抓取到了 8300 个房屋的数据和图片！ 现在数据有了，我准备要开始实现模型了。如下图所示： ? 让我们来详细介绍一下这三种输入数据类型。...我想，房地产经纪商的平均积极分数很高（平均分数为 0.6，范围在 - 1 到 + 1 之间）并不让人觉得奇怪。因此，把情绪评分作为特征并没有改善模型。...这些是测试集中预测价格最高的三间屋子，显然，它们真的不错： ? 同样的，图片模型在预测廉价房屋方面也表现得很好： ? 我的模型在处理什么类型的图片时会存在问题呢？包含绿化的房屋！
1.走棋网络： 走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。...因为走棋网络没有价值判断功能，只是凭“直觉”在下棋，只有在加了搜索之后，电脑才有价值判断的能力。 2. 快速走子 那有了走棋网络，为什么还要做快速走子呢?...在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到了3d的水平(见Extended Table 7倒数第二行)，这是相当厉害的了...这在一定程度上说明深度卷积网络(DCNN)有自动将问题分解成子问题，并分别解决的能力。 另外，我猜测他们在取训练样本时，判定最终胜负用的是中国规则。...在AlphaGo的文章里面已经说过了，tree policy的分布不能太尖，不然在搜索时太过重视一些看起来的好着，可能使得棋力下降。
1、走棋网络： 走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。...因为走棋网络没有价值判断功能，只是凭“直觉”在下棋，只有在加了搜索之后，电脑才有价值判断的能力。 2、快速走子 那有了走棋网络，为什么还要做快速走子呢？...，不使用增强学习，在单机上就已经达到了3d的水平（见Extended Table 7倒数第二行)，这是相当厉害的了。...这在一定程度上说明深度卷积网络（DCNN）有自动将问题分解成子问题，并分别解决的能力。 另外，我猜测他们在取训练样本时，判定最终胜负用的是中国规则。...在AlphaGo的文章里面已经说过了，tree policy的分布不能太尖，不然在搜索时太过重视一些看起来的好着，可能使得棋力下降。
一、为什么用自增列作为主键 1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。...(而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息) 七、为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？...一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 2、B+-tree的查询效率更加稳定 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。...4、分区表中无法使用外键约束 5、MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。...2、当在表的大部分中使用时，比页级或表级锁定速度慢，因为你必须获取更多的锁。 3、如果你在大部分数据上经常进行GROUP BY操作或者必须经常扫描整个表，比其它锁定明显慢很多。
2、B+-tree的查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。...4、分区表中无法使用外键约束 5、MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。...2、当在表的大部分中使用时，比页级或表级锁定速度慢，因为你必须获取更多的锁。 3、如果你在大部分数据上经常进行GROUP BY操作或者必须经常扫描整个表，比其它锁定明显慢很多。...EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的 3、当只要一行数据时使用limit 1，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据...6、Prepared StatementsPrepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题
一、为什么用自增列作为主键？ 1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。...二、为什么使用数据索引能提高效率？...一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 2、B+-tree的查询效率更加稳定。 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。...分区表中无法使用外键约束 MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。...Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。
我们来仔细看一下为什么升级到 3.0 以后可以减少运行时间，又能节省集群的成本。...而如果并行度太小的，数据分区会比较大，容易出现 OOM 的问题，并且资源也得不到合理的利用，并行运行任务优势得不到最大的发挥。...而且由于 Spark Context 整个任务的并行度，需要一开始设定好且没法动态修改，这就很容易出现任务刚开始的时候数据量大需要大的并行度，而运行的过程中通过转化过滤可能最终的数据集已经变得很小，最初设定的分区数就显得过大了...一系列内存的优化加上 AQE 特性叠加从前文内存实践图中可以看到集群的内存使用同时有30%左右的下降。...以历史数据上线后的端到端到运行时间为例（如下图），肉眼可见上线后整体 pipeline 的运行时间有了明显的下降，能够更快的输出数据供下游使用。 ?
1 PixelLink 该方法基于语义分割，通过分割文字区域得到文本位置，同时通过预测每个文字像素的上下左右的连接关系，从而区分挨得很近的文本实例。...3 RRPN 该方法基于Faster RNN做改进，通过引入一系列旋转的候选框，从而可以更好的匹配旋转文字，缺点在于引入成倍的anchor导致速度会大幅度下降。...(c)是标准的Mask RCNN的三个分支(d)是作者引入的语义分割分支，去分割整张图的文字。 为什么要引入语义分割分支？...RS模块 首先为什么要引入RS模块？ 可以思考一下，Mask RCNN将文字检测的框的分类分数作为最终的分数，通过设置一个阈值去过滤掉分数较低的框。...具体计算公式如下： Si是最终的分数，cs对应的是分类分数，is对应的是实例分数，最终分数是这两个分数通过softmax函数求得。
1.面试官：说一说你项目里为什么要分库分表？在什么情况下会使用分库分表。...我： 一句话概括就是为了提高数据库的读写的效率，更重要的是提高读效率，提高查询的性能，解决数据量过大从而导致的数据库性能下降的问题，如果业务数据日增量比较大，那么就要提前预估，现有单库单表的数据量读写速度能支撑多久...表中的部分数据，每个子里有1000w行数据。...3.面试官：你是使用什么策略做的分库分表？或者说，根据什么算法拆分数据。 问题分析： 前两个问题我还对答如流，这个问题也ok，我用的取模法呀。...到这里我已经我说得很全面了，至少点到了，那么问题来了 面试官： 刚刚你说user表你使用的是对key取模法，比如你2019年用户量 3000w， n = 6可以保证两年增长量不用再拆分，如果业务突飞猛进
网友南京-李先森给了他收集的一些资料，如下： Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。...bucket之后的，那为什么要用bucket，没说，本着认真负责的态度，我从网上搜索到了Oreilly《Programming.Hive》这本书，然后在里面找到了答案，现在发出来和大家分享一下。 ...首先回顾一下分区，分区是切分数据的一种比较方便的方法，比较常用的就是按照日期来进行切分，bucket（中文意思就是篮子，可以放鸡蛋，哈哈）其实也是一种切分数据的方法。 ...> PARTITIONED BY (dt STRING, user_id INT); 但是这里面用user_id去切分的话，就会产生很多很多的分区了，这些分区可大可小，这个数量是文件系统所不能承受的...在这种情况下，我们既想加快查询速度，又避免出现如此多的小分区，篮子（bucket）就出现了。
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