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双指针的算法可以优化时间复杂度,双指针，指的是在遍历对象的过程中，不是普通的使用单个指针进行访问，而是使用两个相同方向（ 快慢指针 ）或者相反方向（ 对撞指针 ）的指针进行扫描，从而达到相应的目的。将双层暴力循环O(n^2)优化到O(n),所以双指针算法最核心的用途就是优化时间复杂度。双指针是比较常见的把，直接看例子既可以。
问题现象：MQTT设备连接鉴权，用时间戳为密钥加密secret，而时间戳又是明文提供的，那secret会泄漏吗？ 解决办法：加密secret使用的是“HMACSHA256”算法，目前算力情况下，是基本上不可破解的，即找不到（概率极小）“碰撞”结果。
的书，介绍了人大脑皮层的功能柱、以及功能柱中的六层连接情况，这样的浅度神经网络架构，会不会比深度学习更高效？ 在当前的很多AI计算上，面临存储瓶颈的问题，我们往往要花比计算多上百倍的时间来读写与搬移数据，今后能不能抛开传统的冯·诺依曼架构的处理器、指令集、总线、逻辑
概念：LR文法(Knuth,1963)是最大的、可以构造出相应移入归约语法分析器的文法类 名词解释： L:对输入进行从左到右的扫描R:反向构造出一个最右推导序列 LR(k)分析：需要向前查看k个输入符号的LR分析。k=0和k=1这两种情况具有实践意义。当省咯(k)时，表示k=1 那么什么是最右推导呢？
初步分析：这个问题是沿着时间轴向下滑动时，会调用 TVGuideChannelCell.swift中的 @objc func collectionView(_ collectionView: UICollectionView, shouldUpdateFocusIn
ce/SmartCampus__SecurityManagement/1.0.0/addSecurityTask 创建工单，发现工单的创建时间自动增加了8小时，而直接调用接口却一切正常，这种情况如何解决？
疯狂java之学习笔记（13）-------------数组学习以及循环机制中for each讲解 数组详细解析！ 数组中可分为以下几种：一维数组、二维数组、以及多维数组。 定义数组 方式1（推荐，更能表明数组类型） type[]
好了，坑填上了，下面进入我们这一讲学习的部分。 9.1 再遇 9.1.1 概述 线性回归并不是我们初中学习的那个一次函数了，实际上在机器学习中的线性回归更加地广义。我们初中熟知的一次函数在机器学习中被称为单变量回归。而自变量大于一个的我们叫做多元回归。在第二讲中我们谈到房价预测的模型
networks》阐述如下：本文来自卡耐基梅隆大学的研究团队，出了一种通用的受监督的深度学习框架，该框架通过将输入向量转换为每对输入的图像表示来推断因果关系。 从观测数据进行因果推断是许多科学领域的核心问题。 在这里，作者提出了一种通用的受监督的深度学习框架，该框架通过将输入向量转换为每对输入的图像表示来推断
Spark机器学习实践系列 基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化基于Spark的机器学习实践 (六)
@[toc] 一、前言 学习完string类之后，我们在来学习vector难度并没有之前那么高，更加容易理解一些接口 vector是表示可变大小数组的序列容器 ，本质讲，vector使用动态分配数组来存储它的元素。 同理，对于vector的使用，我们也要学会去看文档：vector官方文档
后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 以电影分类为例，统计电影中的打斗镜头次数与接吻镜头次数作为特征值，计算所预测的电影与已知电影的距离，假定k=3，即选择三个“距离”最靠近的电影，根据这三个电影的类型决定未知电影的类型。 K近邻算法的一般流程 (1)
1. 项目背景 1.1华为ModelArts平台 ModelArts是面向数据科学家和开发者的一站式AI平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。
机器学习算法：高斯混合模型 (GMM) 。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别。高斯混合模型可用于许多不同的领域，包括金融、营销等等！这里要对高斯混合模型进行介绍以及真实世界的示例、它们的作用以及何时应该使用GMM。 高斯混合模型 (GMM) 是一个概率概念，
是LLM方面的。 在学习LLM之前，建议先掌握深度学习的基础知识。这是因为LLM本质上是深度学习模型的一种，理解神经网络、反向传播等基本概念有助于更好地掌握LLM的原理和训练方法。还需要熟悉Python等编程语言以及相关的深度学习框架（如TensorFlow或PyT
1，简单的堆积数据:例如 每天的事务处理； 2，轮转综合数据存储:每天——>每周——>每月——>每年； 3，简单直接文件:每段较长时间，一个星期、一个月等； 4，连续文件:两个或更多的简单文件生成一种连续文件,1个月+1个月 后续可以再继续追加一个月等。 同
并且使用有标记数据调优的。除了通过 LM 预训练上下文相关的编码器，McCann 等人还通过用于机器翻译（MT）任务的注意力序列到序列模型预训练了一个深度 LSTM 编码器。预训练的编码器输出的上下文向量（CoVe）可以提升模型在各种常见的 NLP 任务中的性能。现代的 PTM
在短短十几天的时间解析出全球首个高分辨率Mpro蛋白结构，并在第一时间发布，极大促进了抗病毒药物的研发工作，相关成果发表于Nature和Science杂志。基于华为云医疗智能体EIHealth，郑明月研究员与华为云团队开展了多个AI药物研发合作项目，如从一级序列预测蛋白质结构的i
/AppCube域名/baas/auth/v1.0/oauth2/token”获取access_token。请教一下这里的token 过期时间是 600 秒还是 600 分钟？ 【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
假设我们承诺每周花 7 个小时学习新东西。你认为每天花一小时进行这项活动更有效，还是每周星期天花 7 小时？ 有趣的是，我花少量时间更频繁地进行学习的成功率更高。 我知道不是每个人都有能力这样安排事情，但如果你能做到，我强烈建议你尝试每天花一些时间在你想学习的事情上。 关于为什么这对我来说更有效，我有一些想法：
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