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分治算法之快速排序
1、快速排序 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序 2、思路 ( 1 )分解:先从数列中取出一个元素作为基准元素。以基准元素为标准,将问题分解为两个子序列
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cmd 里面运行git提示“不是内部或外部命令，也不是可运行的程序”的解决办法...
”->将1中找到的bin和git-core路径复制到其中->保存并退出。（注意，系统变量path的配置中，每个路径之间以分号;分割）如果还是不行的话，就试试方法二方法二：参考：windows安装git和环境变量配置的第七点【7.设置环境，选择使用什么样儿的命令行工具】
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【活动已结束】【物联网课程学习课堂】【关卡三】发表学习笔记帖领奖
参与【物联网课程学习课堂】【关卡一】报名课程领奖品 2. 参与【物联网课程学习课堂】【关卡二】完成课程学习领奖品 3. 发布课程学习感言/笔记/吐槽/交流帖，并将发表的感言帖回复到本帖（如下图：华为云昵称+主题标签（【物联网课程学习课堂笔记】））：
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机器学习算法的优缺点(11)-关联规则学习算法&图模型
关联规则学习算法能够提取出对数据中的变量之间的关系的最佳解释。比如说一家超市的销售数据中存在规则 {洋葱，土豆}=> {汉堡}，那说明当一位客户同时购买了洋葱和土豆的时候，他很有可能还会购买汉堡肉。举例：Apriori 算法（Apriori algorithm）Eclat 算法（Eclat
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K8S 1.12大特性最快最深度解析：Kubernetes CSI Snapshot（上）
背景许多存储系统提供了创建存储卷“快照”（snapshot）的能力，以防止数据丢失。快照可以替代传统的备份系统来备份和还原主要数据和关键数据。快照能够快速备份数据（例如，创建GCE PD快照仅需要几分之一秒）， 并提供快速恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）。快照还可用于
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一次训练、多端部署——华为提出宽度和深度可伸缩的动态预训练模型DynaBERT
ERTw中利用知识蒸馏技术将最大宽度学到的知识迁移到宽度更小的子网络中。DynaBERTw训练后，我们再次利用宽度深度两个方向上的知识蒸馏将最大深度的知识迁移到深度更小的子网络中，同时不遗忘宽度方向学到的可伸缩性。我们对BERT-BASE和RoBERTa-BASE进行了可伸缩训练
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【大赛报名】华为云DevCloud啤酒配送趣味学习赛
本次赛事分为两个阶段，分别为学习打卡阶段及长期刷榜阶段。学习打卡报名比赛后，点击页面左侧“算法课程”，即可参加本次“三天玩转最优路径算法”课程。课程提供配套代码下载，参赛选手可配合案例代码学习课程，大赛组委会配有课后作业供选手检验学习成果。长期刷榜学习课程结束后，即可进入提交代码
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【华为云IoT】读书笔记之《万物互联：物联网核心技术与安全》第2章
线中的“爬坡期”。物联网这个次，近些年的热度还是有的，技术、产业也在不断升级和优化、当然，物联网还是具有很大的发展前景的，并不是像有线电话一样，已经发展成熟甚至“过气”。物联网这广阔天地，大有可为。 2.5物联网的伦理与道德
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【先锋开发者云上说】学生开发者勇担青年使命，用AI守护少数人的“视界”
48%，在500例与专业医师诊断结果对比中，差异率也控制在3%~5%之间。 为了让医生能够更高效得使用这套AI辅助系统，他们还创新研发了一体化图像处理技术，包含有血管分割、分类检测、自动标注、表格统计四大功能，满足了医生的绝大多数需求。 从确定产品规划、实现核心算法突破到与相关医院取得意向合作，对标一
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AI的下一个拐点，华为云图引擎何以炙手可热？
接近于人脑的深度学习模型。 AI战胜人脑欠缺的那块拼图 相比于深度学习只能更新权重，图网络的学习发生于每一个环节上。我们可以这样理解图网络的学习能力：图网络将前馈的思路放在了每一个环节，连边、节点、全局信息就都可以在反馈过程中被调整，这就使得网络的整体架构变得可学习。 图网络依赖
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《计算机视觉算法：基于OpenCV的计算机应用开发》 —1.2 理解计算机视觉
视化也因为计算机视觉算法的进步而显著增强了。用极高精度的显微镜获取器官的图像，然后利用计算机可以检测器官是否癌变。机器人行业也涌现出许多有前景的方向，例如用机器人做手术。下图中，计算机视觉算法可以在数字显微镜扫描出来的图像中统计生物组织的不同区域分别有多少感兴趣的特定生物目标（此例为细胞）：
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Docker 基础命令，看这一篇够了！
命令时，它将首先执行，直到其执行未完成，您无法进一步使用任何其他命令，有时由于您的互联网问题，命令需要时间，假设构建镜像将花费大量时间导致前景受挫，那么我们能做些什么来避免这种情况呢？ 解决方案——在后台而不是前台运行该容器 使用分离模式 我们使用-d使这个容器在后台工作，如果你想再次进入前台。运行此命令
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基于位相光栅的四波横向剪切干涉法波前检测算法的matlab仿真
y)}{I_1(x,y)I_3(x,y)+I_2(x,y)I_4(x,y)}\right]$。该算法在光学系统的成像质量检测和异常现象研究方面具有广泛的应用前景。 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法运行效果图预览
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华为云云原生钻石课程14：Istio流量治理与监控管理深度剖析
《云原生王者之路集训营》是华为云云原生团队精心打磨的云原生学习技术公开课，分为黄金、钻石、王者三个阶段，帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为钻石课程的第十四课，由华为云云原生开源工程师徐老师主讲，深度剖析Istio流量治理和监控管理原理。
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专访中国图库 CEO 冯飞燕：坚定着向梦想前行
但这些服务的背后，核心的技术都是卷积神经网络，也就是深度学习的一个重要领域。对于企业来说，要想快速应用门槛是比较高的，华为云EI团队，专门把它做了深度整合，可以提供超大计算能力，为的就是把门槛大幅降低，企业不需要掌握深度学习里面的各种算法、参数调节方式等复杂的技术，就能快速用起
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北美地区土壤解冻深度和湿度 (STDM) 测量值以及介电特性
GPR 记录。每隔几分钟，研究小组就用机械探头测量解冻深度，作为将 TWTT 转换为波速的校准点。校准点给出了一个站点或区域的平均波速，以便将所有 TWTT 转换为解冻深度。每个站点的波速标准偏差代表解冻深度的不确定性，典型的解冻深度不确定性为 20%（Chen 等人，2016 年）。
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AI+大数据算法工程师
1、计算机、统计学、数学、计量经济学等相关专业博士及以上学历，AI辅助数据分析相关工作经验； 2、精通传统机器学习、深度学习相关技术原理、常见算法，熟悉Tensorflow、MXNet、Caffe等深度学习框架； 3、曾经参与过比较完整的数据采集、清洗、整理、分析工作经验优先； 4、熟悉决策树、聚
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【众智】【数据算子】对IWSLT算子的疑问
TensorRow，目前考虑了几种方法。第一个在中间层直接把这两个文件合并成一个文件，也就是重新生成了一个文件，然后在读取每一行对两列数据分割，然后加载成Tensor，这个方法就是，时间和内存上都会有浪费。第二个是Op层有两个参数，一个是src_list,一个是target_li
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英特尔联合谷歌开发数据中心新型IPU芯片
标准。谷歌fellow兼工程副总裁Amin Vahdat表示，谷歌希望推动一种技术趋势，使所有数据中心运营商更容易灵活地将物理计算机服务器分割成虚拟服务器，以适应眼前的任何计算任务。“服务器是什么的基本问题将超越金属板内部的东西。而IPU将在其中发挥核心作用。”Amin Vahdat告诉路透社
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实用又好用，6 款 Python 特殊文本格式处理库推荐
<align=center>11147</align><b>4、PyPDF2</b> PyPDF2 是一个纯 Python PDF 库，能够分割、合并、裁剪和转换 PDF 文件页面。它还可以添加自定义数据、查看选项和密码到 PDF 文件。 PyPDF2 可以从 PDF 中检索文本和元数据，也可以将整个文件合并在一起。
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