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(1494)
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沙龙
1
回答
Trotterisation
的
资源
估计
总是
输出
0
T
门
成本
?
我使用q#已经有几个星期了,我对量子化学
的
资源
估计
很感兴趣。使用提供
的
示例程序,例如在各种分子上
的
"GetGateCount“(也是由示例提供
的
),我
总是
得到一个
0
T
门
计数用于
Trotterisation
。量化和优化量化似乎运行得很好。当我将
资源
估计
添加到一个不同
的
示例程序"MolecularHydrogenGUI“时也是如此
浏览 9
提问于2020-03-10
得票数 0
1
回答
在模拟自然文章中提供
的
重现量子化学
T
成本
所需
的
信息
我在标题中提到
的
文章是:,它为不同分子
的
某些指标提供
资源
估计
,包括
Trotterisation
、Qubitization和Optimized Qubitization。
Trotterisation
似乎在
T
-costs方面有问题,更多信息请参阅我
的
问题: 我这里
的
问题是,我需要哪些信息才能重现文章中提供
的
相同值?我使用
的
是健壮
的
相位
估计
(这是本文使用
的</e
浏览 23
提问于2020-03-11
得票数 0
1
回答
提亚诺学习与门
、
、
、
我写了一个简单
的
神经网络来学习一个和
门
。我正在努力理解为什么我
的
成本
从未降低,预测因素
总是
0.5:import theanocost =
T
.sum((y - output) ** 2) train
浏览 2
提问于2016-10-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
组合多个表时
的
Server执行计划
、
、
、
当我检查实际
的
执行计划时,我发现我
的
大部分
成本
/子树
成本
(超过一半)都花在了StorageTable上,甚至没有作为输入提供。例如,如果我包含了一个StorageTable = 'Table1',表2
的
索引扫描会在执行计划中以很高
的
成本
出现。正如我所预期
的
,STATISTICS IO没有显示对Table2
的
任何读取,但是根据实际
的
执行计划,数据访问点似乎很昂贵。在我看来,如果没有一个特定
浏览 5
提问于2014-01-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
有多少量子位可以破坏NIST P-521 ECC?
、
NIST P-521是标准ECC中最长
的
密钥大小,它有521位而不是512位。如果一台量子计算机可用,多少量子位数可以打破P-521?
浏览 0
提问于2022-12-31
得票数 6
2
回答
在PostgreSQL查询计划中,“计划行:
0
”是什么意思?
、
此查询在查询计划中显示“计划行:
0
”。Result", "Startup Cost": 0.00, "Plan Rows":
0
,One-Time Filter": "false""Planning Time": 0.023,"Exe
浏览 0
提问于2018-10-15
得票数 1
回答已采纳
5
回答
这个布尔表达式可以简化吗?
、
(A Or B) And Not (A And B)
浏览 1
提问于2009-11-13
得票数 1
回答已采纳
5
回答
TSQL -检查多条记录
的
最快方法是什么?
、
、
有时,我需要检查是否至少有一张记录存在,通常我使用
的
是:ENDIF EXISTS (SELECT 1 FROM [SomeTable] BEGIN
浏览 11
提问于2012-12-18
得票数 8
回答已采纳
2
回答
为什么使用并行提示来降低查询
成本
?
、
、
、
在Oracle 12C中,我有以下查询* from my_table
t
;如果我添加类似于下面的并行提示* from my_table
t
;关于,比少14倍 虽然我知道查询将使用16个线程来解决这个查询,但我不明白为什么会降低
成本
,而且为了管理这些线程,我甚至会期望更多
的
成本
浏览 4
提问于2021-03-29
得票数 1
3
回答
当没有实际涉及行时,查询计划显示插入
的
开销为54%
、
在我
的
一个查询中,有一个insert将数据放入一个临时表。查看查询计划,它显示实际插入到临时表中占54% (只是将数据插入到临时表中)。但是,没有向临时表中插入任何行。
浏览 6
提问于2010-09-11
得票数 6
回答已采纳
1
回答
接口内
的
变量,还是向各种类添加/要求变量
的
替代方法?
、
我有一个Unity项目,它有越来越多
的
“占位符资产”(比如物品和敌人
的
ScriptableObjects )。所以我在想,如果我能以某种方式;(1)将它们标记为占位符,并(2)给它们一个
估计
的
生产
成本
,那就太好了。为了在构建/播放时解析它们,并在日志中
输出
类似这样
的
内容:"Build包含125个占位符,
估计
成本
为3275美元。public interface IPlaceholderInfo
浏览 3
提问于2020-07-11
得票数 1
回答已采纳
2
回答
时间复杂度递归函数
、
、
、
如何计算这个递归函数
的
时间复杂度和
t
(n)方程?Function CoeffBin(n,k)else return (CoeffBin(n-1,k) + CoeffBin(n-1,k
浏览 7
提问于2022-07-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
人工设计某些规则
的
机器学习
、
对于我
的
问题,我有以下机器:machine 在这台机器中,有两个
门
,一个产品可以进入。以下是一些规则和观察结果: -rule 1:如果一个产品从一扇
门
进入,它就从同一扇
门
出来。-Observation 2:产品
的
加工时间取决于产品
的
类型。 对于这个项目,我需要创建一个模型来
估计
不同产品在这台机器上
的
加工时间。因此,我决定使用具有以下输入和
输出
的
机器学习:graph for machine learning 问题是:有
浏览 19
提问于2019-05-16
得票数 2
回答已采纳
2
回答
ColdFusion执行时间精度
我从2004年发现了一个,它报告了ColdFusion调试
输出
中列出
的
执行时间仅为16 to。也就是说,当您打开调试
输出
并查看执行时间时,您将看到一个最接近16 on倍数
的
估计
值。当刷新页面时,大多数情况下会在15-16毫秒
的
倍数之间弹跳。这里有一些问题: 从底部开始,当ColdFusion报告
0
ms或16
0
ms时,这是否
总是
指介于
0
到16之间,而不是超过16
0
ms?默认情况下,ColdFu
浏览 2
提问于2014-02-03
得票数 7
回答已采纳
2
回答
为什么我
的
前馈神经网络不能与变化
的
输入一起工作?
、
、
、
我决定创建一个不使用任何库
的
前馈神经网络。我对这门学科比较陌生,完全是自学
的
。 我
的
神经网络使用反向传播来设置权重,所有层之间
的
激活函数(输入-隐藏1-
输出
)是一个Sigmoid函数。假设我试图用我
的
神经网络解决一个基本问题,比如XOr逻辑
门
问题。每当我使用完整
的
训练集(所有可能
的
1和
0
的
组合)时,我
的
神经网络无法以能够产生期望
输出
的
方式设置权重
浏览 39
提问于2019-06-21
得票数 0
2
回答
奇怪
的
方法调用优化问题
、
、
我一直在用太慢
的
DataInputStream.readByte()方法测试问题,发现了有趣但难以理解
的
问题。我用
的
是jdk1.7.0_40,Windows 7 64 bit。考虑一下,我们有一些巨大
的
字节数组并从中读取数据。2630664298 ns
浏览 7
提问于2014-06-18
得票数 5
回答已采纳
1
回答
LTSM RNN反向传播算法
的
相关信息
、
、
、
、
我试图从零开始在python中建立一个LTSM RNN,并且我已经完成了向前传递
的
代码,但是我很难找到一个清晰
的
方程大纲,我需要用反向传播来得到梯度。是否有任何直接
的
资源
可以让我从这些方程中学习到它们,以及如何实现它们(因为我
的
编程技能有限)?谢谢你
的
帮助, loss = <em
浏览 0
提问于2018-12-22
得票数 0
回答已采纳
2
回答
关于MySQL中
的
last_query_cost
的
更多信息?
、
、
在执行查询优化时,SHOW STATUS查询通过一些实践和解释返回易于理解
的
值。但是我们有关于这个高级别值
的
更多信息吗?它
的
单位是什么?它是如何计算(
估计
)
的
?等。我们如何使用它来进行高级分析? 感谢您
的
宝贵帮助。:)
浏览 2
提问于2009-07-01
得票数 7
回答已采纳
2
回答
行程类方法不能正常工作
、
我必须做一个旅行类,它需要用户输入目的地、旅行距离、汽油
成本
和使用
的
加仑数,并
输出
每加仑
的
里程和每英里
的
成本
。 Trip
t
2 = new Trip("Edmonton, AB", 3300, 2.75, 50); Trip
t</e
浏览 6
提问于2015-09-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
典型发布上下文中
的
T
合并性能
、
、
、
既然我们已经升级到SQL 2008,我想现在是用SQL语句更新它们
的
好时机了。但是,在编写查询之后,合并语句
的
子树
成本
是1214.54!用旧
的
方法,插入/更新/删除
的
总和只有0.104!SET
T
.Data2 = S.Data2,WHEN NOT M
浏览 1
提问于2011-09-13
得票数 1
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