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    • 量子机器学习（MindQuantum）初体验

      2rcifsbimmknkv2.png) 上面的三个结果分别表示量子神经网络的输出值、编码线路中参数的梯度值和带训练Ansatz线路中参数的梯度值。 #### 通过no_grad方法指定不需要计算梯度的量子线路不求导。 ![61.png](https://bbs-img.huaweicloud

      开发者  >  其他
      作者： UnseenMe
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    • 【算法千题案例】每日LeetCode打卡——73.最长回文串

      🚀 算法题 🚀 🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜 🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题 🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！ 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第73天🎈！

      开发者  >  博客
      作者： 呆呆敲代码的小Y
      发表时间： 2021-11-24 11:09:32
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    • 【算法千题案例】每日LeetCode打卡——84.反转字符串中的单词 III

      🚀 算法题 🚀 🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜 🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题 🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！ 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第84天🎈！

      开发者  >  博客
      作者： 呆呆敲代码的小Y
      发表时间： 2021-11-25 08:03:06
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    • 昇腾快速入门学习指南

      本帖面向所有对昇腾AI技术感兴趣的初学者，通过3-5小时的理论学习&案例实践，快速上手昇腾全栈软硬件平台的开发使用，进入到下一步的创新创造中 基础信息昇腾社区官网地址软件、硬件、活动、代码仓、生态、学院、活动、公众号：https://www.hiascend.com/MindSp

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      作者： xiedan
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    • 学习索引结构的一些案例——Jeff Dean在SystemML会议上发布的论文（上）

      我们从理论上分析了在哪些条件下，<b>学习索引</b>优于传统索引结构，并描述了设计一个好的<b>学习索引</b>的主要挑战。 我们的初步结果表明，通过使用神经网络，<b>学习索引</b>能达到比高速缓存优化的B-Tree快70%的速度，并且节省几个数量级的内存，来索引几个真实世界的数据集。 更重要的是，我们

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      作者： 难易
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    • 循序渐进带你学习时间复杂度和空间复杂度。

      是花最少的时间和最少的存储做成最棒的解决办法，所以好的算法应该具备时效高和存储低的特点。这里的「时效」是指时间效率，也就是算法的执行时间，对于同一个问题的多种不同解决算法，执行时间越短的算法效率越高，越长的效率越低；「存储」是指算法在执行的时候需要的存储空间，主要是指算法程序运行

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      作者： Tom forever
      发表时间： 2019-10-26 10:58:26
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    • 图神经网络真的这么强大吗？

      等）中进行学习和推理。尽管传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方面取得了巨大的成功，但许多实际应用场景中的数据是从非欧式空间生成的，传统的深度学习方法在处理非欧式空间数据上的表现却仍难以使人满意。（2）图神经网络可以学习时序以及非时序排序的特征学习：GNN的输出不以节

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      作者： 角动量
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    • Java进阶学习:jar打包详解

      　　　　-c 创建新的存档　　-t 列出存档内容的列表　　-x 展开存档中的命名的（或所有的〕文件　　-u 更新已存在的存档　　-v 生成详细输出到标准输出上　　-f 指定存档文件名　　-m 包含来自标明文件的标明信息　　-0 只存储方式；未用zip压缩格式　　-M 不产生所有项的清单（manifest〕文件　　-i

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      作者： 泽宇-Li
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    • 模糊测试

      和服务器的二进制代码开展逆向工程。逆向工程的代价非常高，只有具有超高技巧的，有经验的工程师才能执行逆向工程。在逆向之前要确保已经充分利用了他人的工作成果，确保已经通过Google检索过相关信息，可能已经有人写过我们所需的非官方文档。Wireshark和Ethereal的源代码中已

      开发者  >  博客
      作者： 橘座
      发表时间： 2019-09-05 22:01:45
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    • 值迭代网络在强化学习中的原理与实际应用

      VIN）是强化学习中的一种新型方法，通过模拟值迭代过程来直接学习环境的动态规划特性。值迭代网络不仅在传统的强化学习问题中表现出色，还在许多复杂任务中展示了其强大的泛化能力和效率。本文将深入探讨值迭代网络的原理、设计与优化技巧，并结合实际应用案例，展示其在不同任务中的实践效果。 II

      开发者  >  博客
      作者： Y-StarryDreamer
      发表时间： 2024-05-20 14:38:33
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    • 【转载】MongoDB 事务，复制和分片的关系

      SI）GSI选择历史上的数据库快照作为事务的读取快照，因此CSI可以看作GSI的一个特例。在复制集的情况下，考虑 CSI， 对于主节点上的事务，每次事务的开始时间选取的系统 最新的快照， 但是对于其他从节点来说, 并没有 统一的 “最新的” 快照这个概念。泛化的快照实际上是基于快照观测得到的，对于当前事务来说，我们通过选取合适的

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      作者： 追梦小柠檬
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    • GaussDB100 IO，CPU和network的关系

      是CPU不是系统的瓶颈，很可能IO是瓶颈。实际应用中，网络的开销是比较小的，因为大部分的运算是在数据库完成的，所以需要重点关注IO和CPU。如何降低IO和CPU呢？降低IO就是减少读取的磁盘数据块，降低CPU就是减少读取的内存数据块，所以读取的数据块越少，消耗的资源也就越少，性能越好。

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      作者： Gauss100吴彦祖
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    • 【FAQ】云管理各个平面地址和区域的关系

      全国一：naas.huaweicloud.com全国二：naas1.huaweicloud.com全国三：cn1.naas.huaweicloud.com华东：cn2.naas.huaweicloud.com华南：cn3.naas.huaweicloud.com西北、华北、东北cn4

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      作者： 云管理解密小助手
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    • 《糊涂算法》之八大排序——插入排序

      哈喽，大家好，我是一条~ 今天给大家带来《糊涂算法》专栏的第二期内容——排序算法的讲解。相信无论是初学者学习还是大厂面试，都少不了排序算法这关，即使没学过算法，对冒泡排序也不会陌生。 今天，一条就带大家彻底跨过「排序算法」这道坎，保姆级教程建议收藏。⭐️ 准备

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      作者： 一条coding
      发表时间： 2021-10-18 16:57:36
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    • 《糊涂算法》之八大排序——归并排序

      哈喽，大家好，我是一条~ 今天给大家带来《糊涂算法》专栏的第二期内容——排序算法的讲解。相信无论是初学者学习还是大厂面试，都少不了排序算法这关，即使没学过算法，对冒泡排序也不会陌生。 今天，一条就带大家彻底跨过「排序算法」这道坎，保姆级教程建议收藏。⭐️ 准备

      开发者  >  博客
      作者： 一条coding
      发表时间： 2021-10-18 16:34:02
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    • 《Python大规模机器学习》 —3.2.2Scikit-learn的SVM实现

      该参数接近那些未被分类的训练点、误分类点和边界内或边界上的正确点。它的取值介于［0,1］范围之间，与训练集成比例关系。最后，它会像高的C值一样扩大边界。 epsilon：定义一个ε值较大的范围，其中惩罚与点的真实值无关，这样该参数会指定SVR的错误发生率。建议搜索范围是np.inser(np

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      作者： 华章计算机
      发表时间： 2020-02-14 22:19:24
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    • Python大数据分析入门：从零开始的学习之旅

      决策和预测。在大数据的背景下，数据量庞大且复杂，传统的数据处理方法往往无法满足需求，这就要求我们使用更高效的工具和技术。 2. 大数据分析的目标 模式识别：从复杂的数据中找出隐藏的模式和趋势。 预测分析：基于历史数据预测未来的趋势。 决策支持：通过数据分析支持业务决策的制定。 数

      开发者  >  博客
      作者： 数字扫地僧
      发表时间： 2024-12-03 13:05:49
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    • 详细解析雪花算法Snowflake

      是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0&lt;br> * 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截) * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器

      开发者  >  博客
      作者： 攻城狮Chova
      发表时间： 2022-05-25 09:45:15
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    • DevRun Live中听到 企业级知识计算平台&强化学习的落地实践的直播感受

      这个就是主要讲解了强化学习的概念，介绍了深度学习和强化学习的区别，然后讲解了强化学习的游戏场景，然后主要也说了一下如何提升强化学习的效率等等各种特性的调优，网络大脑等等各种调优，关键就是如何实践好这个强化学习。收获良多，可以参加和期待下一次的直播活动，收获真的是非常多，可以参考上

      开发者  >  博客
      作者： andyleung
      发表时间： 2020-03-14 11:53:57
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    • 数据结构 | 排序算法——冒泡排序与快速排序【史上最全】

      观望整体代码我们可以看出，有三个循环，一个外层的大循环，两个内层的小循环 对于内层的小循环，主要是用于当前位置的值与key关键值的大小比较，我们key值取的是begin，所以从end开始做比较 可以看到，我们取出这个key值，是要==将比其小的数放到它的左边，将比其大的数放到它的右边== 所以我们来看第

      开发者  >  博客
      作者： 烽起黎明
      发表时间： 2023-01-29 10:01:12
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