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1.12. 多类和多标签算法
2306
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
1.12. 多类和多标签算法 1.12. 多类和多标签算法 1.12.1. 多标签分类格式 1.12.2. 1对其余 1.12.2.1. 多类学习 1.12.2.2. 多标签学习 1.12.3. 1对1 1.12.3.1. 多类别学习 1.12.4. 误差校正输出代码 1.12.4.1. 多类别学习 1.12.5. 多输出回归 1.12....
三、MMO多人在线游戏AOI算法
2973
2019-05-11
《Zinx--Golang轻量级并发服务器框架》
三、MMO多人在线游戏AOI算法 三、MMO多人在线游戏AOI算法 游戏的AOI(Area Of Interest)算法应该算作游戏的基础核心了,许多逻辑都是因为AOI进出事件驱动的,许多网络同步数据也是因为AOI进出事件产生的。因此,良好的AOI算法和基于AOI算法的优化,是提高游戏性能的关键。 为此,需要为每个玩家设定一个AOI,当一个对象状态...
算法的封装与切换——策略模式(一)
2694
2018-04-10
《设计模式 Java版本》
算法的封装与切换——策略模式(一) 算法的封装与切换——策略模式(一) 俗话说:条条大路通罗马。在很多情况下,实现某个目标的途径不止一条,例如我们在外出旅游时可以选择多种不同的出行方式,如骑自行车、坐汽车、坐火车或者坐飞机,可根据实际情况(目的地、旅游预算、旅游时间等)来选择一种最适合的出行方式。在制订旅行计划时,如果目的地较远、时间不多,但不差钱,...
MOT并发控制机制
357
2022-01-09
《华为 openGauss (GaussDB) v2.1 使用手册》
MOT并发控制机制 MOT并发控制机制 通过大量研究,我们找到了最佳的并发控制机制,结论为:基于SILO的OCC算法是MOT中最符合ACID特性的OCC算法。SILO为满足MOT的挑战性需求提供了最好的基础。 说明: MOT完全符合原子性、一致性、隔离性、持久性(ACID)特性,如MOT简介 所述。 下面介绍MOT的并发控制机制。 ...
快速构建并迭代你的第一个系统
926
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
快速构建并迭代你的第一个系统 快速构建并迭代你的第一个系统 当你想要构建一个新的垃圾邮件过滤系统时,团队可能会有各式各样不同的想法: 收集海量的垃圾邮件作为训练集。例如,设置一个 “蜜罐(honeypot,计算机安全领域又称为诱饵)”,故意地向垃圾邮件系统发送一些虚假邮件地址,以便于能够自动收集到垃圾邮件系统发送到这些地址的垃圾邮件内容。 开发用...
自定义sign插件检验算法
310
2022-08-31
《Apache ShenYu v2.4.3 教程》
自定义sign插件检验算法 说明 扩展 其他扩展 自定义sign插件检验算法 说明 用户可以自定义签名认证算法来实现验证。 扩展 默认的实现为 org.apache.shenyu.plugin.sign.service.DefaultSignService 。 新增一个类 CustomSignService 实现 org.apac...
算法入门系列2 - 在水一方
1097
2020-09-20
《Python - 100天从新手到大师》
算法入门系列2 - 在水一方 现实中的递归 递归的应用 回溯法 经典案例 算法入门系列2 - 在水一方 在第一次的公开课中,我们讲到了穷举法。穷举法也被称为暴力搜索法,今天我们要讲的回溯法就是暴力搜索法的一种。接下来我们讲到的很多算法跟“递归”这个概念有或多或少的关系,所以我们先说说“递归”。 现实中的递归 从前有座山,山里有座庙,庙里有个...
海量数据处理算法Bloom Filter
1631
2020-03-23
《Python 网络爬虫教程》
海量数据处理算法Bloom Filter 一. 实例 二. Bloom Filter的算法 三. Bloom Filter参数选择 四.Python实现Bloom filter 五:Bloom Filter的优缺点。 六:Bloom-Filter的应用场景 海量数据处理算法Bloom Filter Bloom-Filter,即布隆过滤器,...
调度框架和调度算法设计与实现
1048
2018-09-13
《uCore OS实验指导书》
调度框架和调度算法设计与实现 调度框架和调度算法设计与实现 实验执行流程概述 进程状态 进程调度实现 调度框架和调度算法 Stride Scheduling
第六章 深度学习
4595
2018-07-17
《神经网络与深度学习》
第六章 深度学习 卷积网络简介 实践中的卷积神经网络 卷积网络的代码 问题 图像识别领域中的近期进展 其他的深度学习模型 神经网络的未来 第六章 深度学习 在上一章,我们学习了深度神经网络通常比浅层神经网络更加难以训练。我们有理由相信,若是可以训练深度网络,则能够获得比浅层网络更加强大的能力,但是现实很残酷。从上一章我们可以看到很多不利...
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