今天给大家推荐一个自由拖拽，自由组合的控件，这个控件是我自定义写的。通过它，我们可以自由拖拽，自由组合实现一个界面，满足一个用户自由组合界面的需求。...这里不是通过自由拖拽控件，来快速开发一个界面，而且更人性化的让用户去自由组合一个界面。...1 前言 最近有一个项目，有一个主界面，界面上有很多控件或者有多个 fragment 组成，大小不一，而且由于用户需要，需要自由拖动和自由组合，形成用户自己需要的组合成的模样。
MemoryClassLoader(classBytes)) { return classLoader.loadClass(name); } } } 总结 这是写的规则引擎的第二篇，主要讲一下 多个表示式自由组合是如何处理的
透明查看：三、技术特点1、AI算法模型自由组合TSINGSEE青犀视频的AI算法模型可以自由组合，最大可支持16路接入，每路视频流最多可选3种智能分析算法，灵活搭配；兼容复杂的网络环境，支持4G、5G、
支持多种解析算法 客户可根据需求，选择一个或多个解析算法。...算法自由组合与编排 开发者发布服务后，仅需调用一个接口，即可使用 OCR、NLP 的组合算法；一次性完成从文档上传到内容识别再到获取多种解析结果的全流程，大大简化使用门槛。...，例如“文本分类”和“合同关键信息抽取”， 算法可以根据需要自由组合，目前支持4种算法类型，共8种子分类，未来还将支持保单识别，法律文书识别等算法。...该词典后面页会应用在对算法的训练过程中，用来优化算法的效果。 [1000.png] [1001.png] （8）第八步：回到文档标注列表页，点击“编译”，启动算法编译。...算法编译完成后，会自动替换服务里的算法，在下次“解析文档”的时候就会使用到新的算法，看到效果的变化。
思想 达尔文自然选择学说和孟德尔遗传机理的生物进化过程的计算模型，个体经过每一代的迭代不断产生更优良的基因序列(可行解)，淘汰掉适应度值低的个体，从而不断接近最优的适应度(目标函数)，一般来说遗传算法是启发性算法...步骤 遗传算法由编解码，个体适应度评估和遗传运算三大模块组成 可行解的编码 (取决于决策变量的定义域区间) 一般采用二进制编码，设某一个参数x的取值范围为(L,U),假设用长度为k的二进制编码表示该参数...，需要取负数求最大 种群中初始个体的确定 初始个体即为寻找最优解的初始可行解，此时算出的适应度函数值不一定是最优的，初始种群大小为超参数，根据问题的规模来确定，且种群大小不随着迭代次数增加而变化，遗传算法本质上是不断把优质基因加入到后代当中去...)的维度为种群个体数N的随机序列，针对序列中的每个随机数与累积概率Q值进行判断，若随机数大于 小于 则说明第k个个体是被选中的，这样就会得到一些含有重复个体的新种群，但种群大小还是为N 基因点位的自由组合...，交配 自由组合一般有单点自由或多点进行交叉的情况，考虑单点组合，设置一个交配概率，则参与交配的染色体数量为染色体总量乘以交配概率并向下取整，此时采取的方法是生成总数为N的(0,1)随机序列，低于选定的交配概率的值的个体作为交配的对象
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。...BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。...BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。...在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。...答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
▲产品架构全面升级▲ 三大平台、九大中心 自由组合快速构建行业应用 此次，腾讯云TI平台的产品架构进行了全面升级，做到了将场景能力化，能力组件化，组件轻量化，面向行业场景，输出三大能力平台，九大能力中心...各能力中心均可以为行业应用降低底层计算，存储，网络，容器等各类基础设施的复杂度，使得行业应用在构建解决方案时，可自由组合AI能力快速构建行业应用。...▲平台开发工具全面升级▲ 一个平台满足多维度开发需求 值得一提的是，此次升级中，腾讯云TI平台还以数据科学家、资深算法工程师等开发者为中心，全面升级了平台开发工具。...此外，资深算法工程师可利用平台的IDE开发环境一键沉淀算法开发成果，发布成自动学习场景，让业务人员及数据科学家以简单的方式完成复杂的场景化模型训练任务，最后业务人员和应用开发者可以进一步利用应用拖拽式编排工具...经过腾讯内部大量算法工程师和复杂真实业务的持续考验，目前，腾讯云TI平台已在泛政务，金融，传媒，工业，医疗等诸多行业被客户选为构建自有AI能力的唯一平台。
基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
分治算法 将一个规模为N的问题分解为k个较小的子问题，这些子问题遵循的处理方式就是互相独立且与原问题相同。 两部分组成： 分(divide):递归解决较小的问题。
1、顺序查找： 定义： 顺序查找（Sequential Search） 又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，...
小编邀请您，先思考： 1 GBDT算法的原理是什么？ 2 GBDT算法如何做正则化处理？...GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该占一席之地。...分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别，但是由于样本输出不是连续的值，而是离散的类别，导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。...除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索，二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。 多元分类算法 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些，对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。...由于GBDT的卓越性能，只要是研究机器学习都应该掌握这个算法，包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。
查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询，是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。...查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较，所以查找的效率通常取决于比较所花的时间，而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。...数组是特殊的块索引（一个块一个元素）： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image-...[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png...)] 分块查找的算法分两步进行，首先确定所查找的节点属于哪一块，即在索引表中查找其所在的块，然后在块内查找待查询的数据。
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题...经典递归案例： 示例： 归并排序 详见：javascript排序算法 示例： 二分查找法（二分法） 二分查找也称折半查找，其要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？...XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。...xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 ?...具体算法如下： 输入：训练集 ? 输出：提升树 步骤： （1）初始化 （2） 对m=1,2,3……M a）计算残差 ?
小编邀请您，先思考： 1 Adaboost算法的原理是什么 ？ 2 Adaboost算法如何实现？...是一个加法模型，而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了，什么是加法模型，什么又是前向分步算法呢？ 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ?...这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面，咱们来具体看下前向分步算法的算法流程： 输入：训练数据集 ? 损失函数： ? 基函数集： ? 输出：加法模型 ?...3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后，我们说Adaboost 还有另外一种理解，即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。...前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?
2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？...前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石...本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。...也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。...SVD小结 SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。
Director: 表示构造最终对象的某种算法，通过使用构造函数来调用Builder的创建方法创建对象，等创建完成后，通过getProduct方法来获取最终的对象。...先创建一个建造者，然后给建造者指定一个构建算法，建造者按照算法中的步骤完成对象的构建，最后获取最终的对象。...二是不需要关心特定类型的建造者的具体算法实现。在一些快速复用的场景中，能起到提升编码效率的作用。...从SOLID角度来说，分离创建与使用，使用者不需要知道内部实现算法，通过统一的director方法接口调用，可以自由组合出不同的对象实例。满足开闭原则，每个建造者相对独立，可以方便进行替换或新增。...可以自由组合对象的创建过程。
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