某块业务芯片最小容量单位为1.25G,总容量为M * 1.25G,对该芯片资源编号为1,2, ..., M。该芯片支持3种不同的配置,分别为A、B、C。 配置A:占用容量为1.25 * 1 = 1.25G 配置B:占用容量为1.25 * 2 = 2.5G 配置C:占用容量为1.25 * 8 = 10G 某块板卡上集成了N块上述芯片,对芯片编号为1,2,...,N,各个芯片之间彼此独立,不能跨芯片占用资源。 给定板卡上芯片数量N、每块芯片容量M、用户按次序配置后,请输出芯片资源占用情况,保证消耗的芯片数量最少。
前情提要: 概率图模型笔记(PART I) & 概率图模型笔记(PART II)隐马尔科夫模型
是一个 1W 维(字典中总单词数量)的向量,可以看成是 1W 个可能的 logistic 回归分类问题,其中一个是用来判断目标词是否是 juice 的分类器,当然也有用来判断 king,book,the... 等词汇是否是目标词的分类器。但是每次迭代不都是训练所有的样本, 每次迭代只会训练一个正样本和随机选取的 K 个负样本
在写dfs函数时,要先写出递归的结束深度,以及在此处的判断,然后写出分糖果的一一枚举情况,最后写出下一层(下一个小朋友)的情况。
由于print函数默认执行,为了保证在call时才执行, 咱们将print函数代码移至中断后:
单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。
给出集合 [1,2,3,…,n],其所有元素共有 n! 种排列。 按大小顺序列出所有排列情况,并一一标记,当 n = 3 时, 所有排列如下: "123" "132" "213" "231" "312" "321" 给定 n 和 k,返回第 k 个排列。 说明: 给定 n 的范围是 [1, 9]。 给定 k 的范围是[1, n!]。 示例 1: 输入: n = 3, k = 3 输出: "213" 示例 2: 输入: n = 4, k = 9 输出: "2314" 解: class Solution {
今年年初,OpenAI兴致勃勃地发布了Classifier,宣称有了它,谁都能知道某一段文本是不是由GPT生成的,不说拯救世界吧,最起码老师有福了。
进入正题,用redis实现地理位置信息,我们可以使用redis(3.2版本以上支持)中的GeoHash的结构去实现。首先我们先看一下geohash的命令与使用:
mheap.go文件是Go语言运行时包中(runtime)的一个文件,它的作用是实现Go语言的堆内存管理。具体来说,它定义了mheap结构体和相关的方法,用于在Go语言的运行时环境中跟踪、分配和释放堆内存。
大家好,我是吴师兄,今天分享一道和数学有关的算法题,题目不难,但不优化的话会出现 一顿操作猛如虎,一看击败百分五 的情况:)
【导读】本文是数据科学家Jonny Brooks-Bartlett概率论基础概念系列博客中的“极大似然估计”一章,主要讲解了极大似然估计的若干概念。分别介绍了参数、直观理解极大似然估计、极大似然估计计
哈工大&讯飞提出了一种新的预训练语言模型LERT,该模型结合了三种语言特征,与掩模语言模型一起进行多任务预训练。实验结果显示,LERT算法能够显著提高各种预训练语言模型的性能。
一个有名的按摩师会收到源源不断的预约请求,每个预约都可以选择接或不接。在每次预约服务之间要有休息时间,因此她不能接受相邻的预约。给定一个预约请求序列,替按摩师找到最优的预约集合(总预约时间最长),返回总的分钟数。
示例 1: 输入:nums = [1,1,2] 输出: [[1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]]
ByteArrayInputStream 和 ByteArrayOutputStream
总第109篇 前言 在开始学习具体的贝叶斯参数前,你可以先看看:朴素贝叶斯详解 朴素贝叶斯一共有三种方法,分别是高斯朴素贝叶斯、多项式分布贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯,在介绍不同方法的具体参数前,我们先看看这三种方法有什么区别。 这三种分类方法其实就是对应三种不同的数据分布类型。 高斯分布又叫正太分布,我们把一个随机变量X服从数学期望为μ、方差为σ^2的数据分布称为正太分布,当数学期望μ=0,方差σ=1时称为标准正态分布。 正太分布概率图 伯努利分布又称“零一分布”、“两点分布”(即结果要么是0要么是1),是二
代码示例 assume cs:code,ds:data,ss:stack ;数据段 代码段可直接获取数据段中数据, 相当于高级语言中的局部变量 stack segment db 20 dup(0) ;定义数据相当于是定义了段地址 stack ends ;数据段 代码段可直接获取数据段中数据, 相当于高级语言中的全局变量 data segment db 20 dup(0) ;定义数据相当于是定义了段地址 db 'hello world!$' ;$ 表示结尾标记 data ends code s
表示样本空间中各类别样本所占的比例,根据大数定律,当训练集包含充分的独立同分布样本时,因此
传统主从复制的方式是在master节点上执行数据更新事务,而后记录这些事务到binlog中,再将binlog发送到slave节点转储成relay log,在slave节点上再有单独的线程读取这些relay log然后重新执行或应用这些事务,它是shared-nothing的,每个节点都有一份完整的数据副本,其技术流程图如下所示:
棋盘问题 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 44012 Accepted: 21375 Description 在一个给定形状的棋盘(形状可能是不规则的)上面摆放棋子,棋子没有区别。要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列,请编程求解对于给定形状和大小的棋盘,摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C。 Input 输入含有多组测试数据。 每组数据的第一行是两个正整数,n k,用一个空格隔
mbitmap.go是Go语言运行时的一部分,其主要作用是实现对于内存管理中元信息 BitMap 的管理。
本章介绍可用于主动分析特定SQL语句的分析工具。这些工具收集有关这些SQL语句执行的详细信息。使用这些信息,开发人员可以采取措施提高低效SQL语句的性能。
题目 给定一个常数 K 以及一个单链表 L,请编写程序将 L 中每 K 个结点反转。例如:给定 L 为 1→2→3→4→5→6,K 为 3,则输出应该为 3→2→1→6→5→4;如果 K 为 4,则输出应该为 4→3→2→1→5→6,即最后不到 K 个元素不反转。
条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型,在自然语言处理中得到了广泛应用。本系列主要关注于CRF的特殊形式:线性链(Linear chain) CRF。本文关注与CRF的模型基础。
出处:www.cnblogs.com/sxpujs/p/12638114.html
分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列)。结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(中间),E(结尾),S(独立成词)
保持低的广播网络延迟对于维持沉浸式观看体验至关重要,特别是在要求互联网或广播中心提供高质量媒体广播时。而目前存在的问题是重量级广播媒体流需要高传输数据速率与长时间寿命,其对资源与网络的占用会与传输短数据流产生冲突,导致交换机缓冲区过载或网络拥塞,从而出现丢包和由于重传超时导致的延迟(TCP-RTOs)。在广播中心中,媒体流通常属于大象流(elephant flows,EF)分类,短数据流被分类为老鼠流(mice flows,MF)。EF的快速性和提前检测功能使得SDN控制器可以对其重新规划路由并减少它们对广播 IP 网络内的 MF 的影响。这减少了数据包丢失,使得TCP-RTO不会被触发,从而可以保持较低的延迟并有良好的观看体验。
想必大家在刚开始学习运筹学模型时,会觉得有些茫然不知所措吧?比如一大堆神奇的名词,各种各样的约束。。。反正我一开始是很懵的状态。
对于标记 --my-flag 环境变量的格式是 ETCD_MY_FLAG。 适用于所有标记。
今天分享leetcode第4篇文章,也是leetcode第16题—3Sum Closest,地址是:https://leetcode.com/problems/3sum-closest/
AI科技评论按:由深圳气象局与阿里巴巴联合承办的CIKM AnalytiCup 2017第一赛季已经宣告结束。本次比赛的目标是利用雷达数据(多普勒雷达回波外推数据),来建立一个准确的降水预报模型。 这次比赛吸引了1395支队伍参赛,排行榜也已在阿里天池平台进行公示。 在这次比赛中,来自中国科学院的怀北村明远湖队(队员Zhang Rui, Qiao Fengchun, Guo Ran)在GitHub上分享了自己的代码和方法,他们在第一阶段获得第三名,第二阶段获得第四名。AI科技评论将他们发布的内容进行了整理,
本文中我们将详细介绍MCTS的所有步骤。但首先我们从更广泛的理解层面来说,在游戏的MCTS中,我们从给定的棋盘状态开始重复模拟玩法,一般情况下的MCTS我们会一直执行这些模拟直到游戏结束。但AlphaZero的[2]MCTS实现与传统的MCTS不同,因为在AlphaZero中我们也有一个神经网络,它正在接受训练,为给定的板子状态提供策略和值。
《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高,因为必须首先在语料库上运行预训练,然后在标记的训练数据集上进行监督学习。标记的训练数据集可能非常大。
上一篇 文章我们简单看了一下G1整个垃圾回收流程,但是关于G1如何计算区域回收价值和G1在分代模式下的工作流程这块,由于篇幅限制没有进行说明,本文主要针对这两块内容进行补齐。
1. 使用谷歌地图 API 的第一步就是要注册一个 API 密钥,需要注重一下两点:
异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。通常,异常对象被称为离群点,因为在数据的散布图中,他们远离其他数据点。异常检测也称为偏差检测、例外挖掘。
上一篇介绍了隐马尔科夫模型,隐马尔科夫模型引入了马尔科夫假设,即当前时刻的状态只与其前一时刻的状态有关。但是,在序列标注任务中,当前时刻的状态,应该同该时刻的前后的状态均相关。于是,在很多序列标注任务中,引入了条件随机场。
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目前暂时只接入了微信,如果大家对这个问答系统感兴趣的话可以在我的主页里找到我的微信号
replace-regexp 和 query-replace-regexp 函数的工作方式是类似的,但是它们使用正则表达式作为要进行替换的字符串。
2018 区块链技术及应用峰会(BTA)·中国 倒计时 3 天 2018,想要follow最火的区块链技术?你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月30-31日登陆北京喜来登长城饭店。追求专业性?你要的这里全都有:当超强嘉宾阵容遇上业界同好的脑洞大联欢,1+1=无限可能,目前门票预购火热进行中。 活动详情: http://dwz.cn/7FI1Ch 编译 | reason_W 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 长久以来,计算
给定一个单链表 L_1→L_2→⋯→L_{n−1}→L_n,请编写程序将链表重新排列为 L_n →L_1 →L_{n-1}→L_2→⋯。例如:给定L为1→2→3→4→5→6,则输出应该为6→1→5→2→4→3。
看到隔壁《单细胞天地》公众号翻译了一个最新的单细胞数据处理综述,很精彩,所以申请转载到生信技能树平台以飨读者:
二分类的线性分类模型,也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略:极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法,有原始形式和对偶形式。
我们沿着图中的红色线剪开,得到两个部分,每个部分的数字和都是60。 本题的要求就是请你编程判定:对给定的m x n 的格子中的整数,是否可以分割为两个部分,使得这两个区域的数字和相等。 如果存在多种解答,请输出包含左上角格子的那个区域包含的格子的最小数目。 如果无法分割,则输出 0
只能向下或者向右走,而且不能回退 所以从start到 finish ,共有三种情况
关于垃圾回收的一些基本原理及技术解析 什么是垃圾,为什么要垃圾回收? 垃圾回收是很大一块,在java虚拟机一些资料描述中,jvm大致干三件大事儿,1>加载class 2>分配存储空间 3>执行垃圾回收;可见垃圾回收在高级语言中所占的分量。(不好意思,扯远了~),简单点儿说就是:在程序运行时刻,产生的一直未能删除的或不能被引用的对象数据称之为垃圾,如果一直未能通过有效的方式回收会导致内存泄露(通俗点就是内存撑爆了). 关于人工回收的一些问题: 在C或C++语言中,程序员可显示地安排数据回收,当然在理想
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