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Hello，大家好，我是V哥。很多文章都在介绍设计模式怎么用，讲解设计模式的原理等等，设计模式的思想是编程中的精髓，用好了可以让代码结构利于维护和扩展，同时代码风格也更加优雅，V 哥也写过这样一篇文章，但很少有人从反模式的角度来讲一讲，过度滥用设计模式将给项目带来灾难。 设计模式反模式
数据存储类对象 Configuration Configuration 类是 MyBatis 框架的核心配置类，它负责管理 MyBatis 的各种配置信息。在 MyBatis 框架启动时，会通过 XMLConfigBuilder 或者 Java API 读取配置信息并构建 Configuration
华为OD机试真题：转盘寿司问题深度解析 问题概述 “转盘寿司”问题通常会以一个环形寿司传送带的形式出现，上面摆放着不同种类的寿司。选手需要在有限的时间内，从传送带上选取寿司，并满足特定的条件（如：寿司种类、数量、总价等）。这是一种典型的动态规划或贪心算法的应用场景。 问题分析与解法
华为OD机试真题：田忌赛马问题深度解析 问题概述 “田忌赛马”问题源自中国古代历史故事，是一个经典的博弈论问题。在计算机科学中，它通常被抽象为一个算法问题：给定两个人，每个人拥有若干匹马，每匹马都有一个速度值。比赛规则是：双方各出三匹马进行三场比赛，每场比赛胜者得一分，得分高者获胜
目录 一、题目内容 二、解题思路 三、代码 一、题目内容 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 /
在当今竞争激烈的商业环境中，客户关系管理（CRM）系统已成为企业不可或缺的工具之一。CRM的核心价值在于其能够提供深刻的客户洞察，帮助企业更好地理解客户需求，优化客户体验，并最终推动业务增长。本文将探讨CRM如何通过数据收集、分析和应用，为企业带来客户洞察，以及这些洞察如何转化为实际的商业价值
有监督学习 根据输入-输出样本对L={(x1,y1),···,(xl,yl)}学习输入到输出的映射f:X->Y,来预测测试样例的输出值。SL包括分类(Classification)和回归(Regression)两类任务，分类中的样例
华为云GaussDB数据库基于这套软件开发流水线完成了开发，还构建起6环9层33步的测试防护网，覆盖了绝大部分代码和场景，当前已经有20万测试用例消减了大部分基本问题，并通过全链路的深度交互测试平台减少低概率、复杂交互类的问题，还构建了10多个行业客户场景化的防护网，消减了场景化问题
机器分别统计垃圾邮件和正常邮件中出现的“伟哥”等字样出现的频次，然后套用贝叶斯方程乘以各自的概率，再对结果求和——哈，机器就完成学习了。
人工智能知识点 神经网络介绍 为了让计算机掌握人类理解的知识需要构筑一个由简单概念组成的多层连接网络来定义复杂对象，计算机通过对这个网络的迭代计算与训练后，可以掌握这个对象的特征，一般称这种方法为深度学习(Deep Learning,DL)，深度学习经过一系列的发展之后
尽管概率不大，但对单次操作时间非常敏感的场景，它们并不适用。 AVL树是一种高度平衡的二叉树，所以查找的效率非常高，但是，有利就有弊，AVL树为了维持这种高度的平衡，就要付出更多的代价。每次插入、删除都要做调整，就比较复杂、耗时。
目录 pytorch实现学习率衰减 手动修改optimizer中的lr使用lr_scheduler LambdaLR——lambda函数衰减StepLR——阶梯式衰减MultiStepLR——多阶梯式衰减ExponentialLR
Jedis学习 编程语言中的数据如任何和redis联动，如果是java语言，那么就可以使用Jedis工具
而处理三维张量的图片数字集（MNIST），用来训练手写数字识别的模型可以说是深度学习里面的Hello world。接下来我们就来看正文吧。
这种集群架构，在大多数情况下，可以很有效地帮助我们提高整个系统的健壮度，因为我们有"备胎"了，我们集群里有的是节点，所有节点一起死光光的概率是很小的啊。没错，这个假设通常是对的。可是，这个架构对于某一种故障非常敏感。那就是在大流量压力下所造成的节点崩溃。
机器学习算法分类 根据数据集组成不同，可以把机器学习算法分为： 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 一、监督学习 定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。 函数的输出可以是一个连续的值(称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）。 1、回归问题 例如：预测房价，
这个也不错： 一文入门元学习（Meta-Learning）（附代码） - 知乎 以下内容转自： 一文通俗讲解元学习（Meta-Learning）_PaperWeekly的博客-CSDN博客 元学习（meta-learning）是过去几年最火爆的学习方法之一
我最近在学习AI，学习AI有没有具体的学习方法？感觉学习的东西太多了，无从下手？有没有对AI比较了解的，帮忙指导下学习流程
AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段：开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。
spm_id_from=333.999.0.0李红燕：基于深度学习的复杂系统状态感知https://www.bilibili.com/video/BV1Ww411Z7Ek?
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