p=12693 ---- 介绍 在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。...什么是网格搜索？ 网格搜索本质上是一种优化算法，可让你从提供的参数选项列表中选择最适合优化问题的参数，从而使“试验和错误”方法自动化。...网格搜索可自动执行该过程，因为它仅获取每个参数的可能值并运行代码以尝试所有可能的组合，输出每个组合的结果，并输出可提供最佳准确性的组合。 网格搜索实施 让我们将网格搜索应用于实际应用程序。...在没有网格搜索的情况下训练模型 在下面的代码中，我们将随机决定或根据直觉决定的参数值创建模型，并查看模型的性能： model = create_model(learn_rate, dropout_rate...=1) 现在，我们准备实现网格搜索算法并在其上拟合数据集： # Build and fit the GridSearchCVgrid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid
Server-Sent Events 是一种允许服务器通过持久 HTTP 连接向客户端异步发送数据的技术。与 WebSocket 等其他实时通信技术不同，SSE 利用从服务器到客户端的单向连接。...代码示例 这是一个基本示例，展示了 Go 中SSE件的实现以及如何在 JavaScript 中接收事件。...旧版浏览器中的支持有限： 虽然现代浏览器完全支持 SSE，但旧版浏览器可能提供不完整或根本不支持。这限制了应用程序的目标受众。 缺乏错误控制： 在SSE中，如果连接丢失，客户端会自动尝试重新连接。...然而，更高级的错误处理和连接恢复必须手动实现。 关于SSE SSE为在 Web 应用程序中实现实时通信提供了有效且高效的选项。它们的简单性、兼容性和效率是显着的亮点，使它们对某些用例具有吸引力。...结论 总之，SSE是在 Web 应用程序中实现实时通信的一个有价值且可行的选择，在单向通信足够且优先考虑现代浏览器支持的情况下提供高效且用户友好的解决方案
最近很多人问mini-blog的部署，确实第一次部署小程序有点繁琐，有些是小程序本身的限制，有些是迭代过程中的变化造成，这里统一汇总下。 关于本地环境 确保小程序IDE是最新的版本。...截图5 然后是小程序端，小程序端在utils下的config.js中 ? 截图6 关于云数据库 ?...//小程序用户操作文章关联（收藏、点赞） mini_posts_related //小程序博客相关配置集合 mini_config //小程序博客相关操作日志 mini_logs //小程序博客用户FormID...（用于模板消息推送） mini_formids 在创建完之后，一定修改下集合的权限，不然小程序端是没有权限读取集合中的数据的 ?...最后，还是建议根据时间轴看下我的文章，mini-blog期间的迭代变化，文章中基本都有体现。 最后的最后，遇到问题还是需要学会独立去解决，这也是一种能力。
本文作者提出了一种基于邻域空间聚合的方法，NSA-MC dropout，可以高效的实现点云语义分割的不确定性估计。...本文主要贡献总结如下： 1) 在没有重复推断的情况下为每个点建立了输出分布。高效的分布建立依赖于一种新颖的空间相关采样方法，以空间换取时间，解决了传统MC dropout中采样耗时的问题。...以前的方法使用高斯分布来逼近真实的后验分布，这导致模型参数和计算成本大幅增加。最近提出的Monte Carlo dropout（MC dropout）方法是一种是高斯过程的近似。...这促使相关学者相继探索 MC dropout 的改进版本，并基于快速采样方法实现 PCSS 的有效不确定性估计。 与图像等二维网格数据不同，点云是一组用于描述物体表面和结构的点。...测试时保持 dropouts 打开以实现不确定性估计的采样，并且使用 KD-Tree 搜索算法在邻域空间聚合中并行搜索最近邻。
代码的基本思路是使用深度优先搜索（DFS）遍历网格，对每个未被访问过的非零点执行DFS，以找到所有相连的区域。如果一个区域包含任何大于1的数字，则将其标记为特殊区域。...优化想法： 以下是一些潜在的优化方向： 空间复杂度优化：在当前的实现中，f和st使用了vector的数组来存储网格和状态，这导致较高的空间复杂度。...避免重复访问：在DFS中，对于已经访问过的点，你已经通过st[x][y]进行了标记以避免重复访问，这个做法是合适的，但在实际编码时可以考虑使用更加直观的数据结构，比如直接的二维vector来存储访问状态...更高效的数据结构：对于大型数据，使用动态数组（如std::vector）可能不是最高效的选择。...考虑到n和m的最大值，可以使用固定大小的数组（如果问题描述中给出了上限），或者使用更高效的数据结构，如稀疏矩阵（如果大部分元素都是零）。
「增长引力」造就无限生机，腾讯企点六月继续推出多场面向不同行业、众多场景的直播活动。届时，腾讯企点与多位行业专家将共同分享和探讨私域运营、企业增长、服务即营销等热点话题，助力企业突破增长困局！...企点营销-私域管家专场 从0到1的私域销售力突破 私域流量运营与增长的重要性，已被企业主广泛认可。但如何将私域增长落地实操？怎么才能做一个活跃且出货的长期社群？腾讯官方对私域还有什么样的解读？...6月15日14：00，腾讯企点架构师魏鑫 X 白石互动CEO廖荣，从运营实操方法论、腾讯对私域趋势解读，为大家分享私域社群如何实现从0到1的私域销售力突破。...企点客服专场 快消品如何进一步做好线下线上服务体验统一，通过私域运营实现用户增长 企点商通-汽配行业专场 聚焦汽配行业趋势与客户痛点，从营销拓客、交易转化、客户服务、人员管理各环节，探讨汽配商数字化转型之路...，助力业务开展更加简单、高效。
通过第一阶段划分的L层到l+1层中，用SEARCH-LAYER的算法（下面会介绍本质上就是从L层到l+1层上不断通过广度优先找到与q距离近的点作为ep）逐层寻找与q距离最近的向量，即在L层到l+1层中确定与...从C集合中选取距离q最近的点c，从W集合中选取距离q最远的点f(实际使用中可以用最大优先队列和最小优先队列来存储距离，降低复杂度),如果c点的距离比f还远，条件终结直接返回；如果c的距离更近，会遍历c的邻居...，如果e距离q的距离比f的小，会加入C集合中，同时不断更新W中的点。...SELECT-NEIGHBORS 该算法的主要作用是筛选候选集合的数量，实现有两种方式： 一种就是在C中直接取距离q最近的M个点与q建立连接的。 ?...另外一种启发式的算法如下：在lc层上，首先对C集合做一下扩充，具体是对于C集合中的每个点，将他们的邻居也加到C集合上，重新筛一遍距离q最近的点集合R。 ? 6.
统统 JSON 交互 Spring Security 中的授权操作原来这么简单 Spring Security 如何将用户数据存入数据库？...请看松哥的表演 今天就不和大家聊代码了，我想结合自己目前的工作，和大家说一说 Spring Cloud 基础架构的安全管理问题，因为我最近一直在做这方面的工作，有一些心得，发出来和小伙伴们一起探讨。...但是 OAuth2 中存在的一些角色问题在这里是如何划分呢？...2.为什么不建议 Cookie 微服务架构是一种分布式系统，在分布式系统中，我们经常需要将用户的信息从一个微服务传递到另外一个微服务中去，传统的 SecurityContext 这种基于 ThreadLocal...好了，本文就是和大家聊一点思路。
给D的网络层增加高斯噪声，相当于是一种正则。...随机搜索： 随机搜索，是一种用来替代网格搜索的搜索方式。随机搜索有别于网格搜索的一点在于，我们不需要设定一个离散的超参数集合，而是对每个超参数定义一个分布函数来生成随机超参数。...但不幸的是我们的超参数通常情况下是离散的，而且其计算代价依旧很高。 基于模型的搜索算法，最常见的就是贝叶斯超参优化。...深度学习中，数据规模往往是庞大的，模型要在如此庞大的数据规模上进行搜索，这无疑是非常耗时的，对优化也会造成非常大的困难，所以需要一些高效的策略做近似的评估。...除了低保真的训练方式外，学者们提出了一种叫做代理模型的回归模型，采用例如插值等策略对已知的一些参数范围进行预测，目的是为了用可能少的点预测到最佳的结果。
最近引入的描述子大多属于直方图类，Spin image在关键点周围使用圆柱体计算，然后将圆柱体径向和垂直分割为体积，并计算每个体积内的点数。VFH描述子由两个步骤组成。...，在本文中，我们的目标是为3D点云构建一个高效、准确的描述子，该描述子易于计算，并能够捕获点云的局部几何细节，这两个属性在闭环检测中非常重要。...l×t个bin；对于每一个bin，简单计算其中的点的数量，然后就获得一个lt×1的签名向量vx，以此描述三维点云在X上的投影；使用这样的二维描述子的好处：计算高效，描述准确。...： 第一种是词袋法，使用向量化的局部描述子的直方图作为全局描述子； 第二种是将整个点云作为一个参照点的支撑，关于该点计算局部描述子，本文采用第二种方式； 本文使用的数据集为KITTI的00，05，06，...总结 本文提出了一种新的三维点云全局描述子M2DP，并将其应用于基于激光雷达的环路闭合检测中，M2DP描述子是根据3D点云到多个2D平面的投影和这些平面上云的特征计算构建的，然后应用SVD来减小最终描述符的尺寸
作者：Rachit Belwariar编译：东岸因为@一点人工一点智能动机：为了在现实生活中近似求解最短路径，例如地图、游戏等存在许多障碍物的情况。...01 什么是A*搜索算法A*搜索算法是一种用于路径搜索和图遍历的效果很好、主流的技术之一。1.1 为什么选择A*搜索算法？简单地说，A*搜索算法与其他遍历技术不同，它具有“智能”。...这意味着它是一种非常智能的算法，与其他传统算法有所区别。下面的部分将详细解释这一点。值得一提的是，许多游戏和基于Web的地图使用这个算法来高效地找到最短路径（近似）。...塔防是一种策略类视频游戏，目标是通过阻挡敌人的攻击来保卫玩家的领土或财产，通常是通过在敌人的攻击路径上或沿着其攻击路径上放置防御结构来实现的。A*搜索算法经常用于找到从一个点到另一个点的最短路径。...因此，我们可以使用A*搜索算法在图中找到源节点和目标节点之间的最短路径，就像我们在二维网格中做的那样。
向量数据库 是一种最先进的解决方案，用于高效 存储、快速检索和无缝处理大规模的高维 (HD) 数值数据表示。...一种简单但效率低下的解决方案是计算所有向量之间的距离。在实践中，使用索引是最佳实践。索引是一种数据结构，例如树或图，它本质上对空间信息进行编码，从而允许检索更快地收敛到向量空间的正确位置。...因此，理解和选择正确的向量搜索算法实现对于针对每个用例优化向量数据库解决方案至关重要。 有哪些流行的向量搜索算法？ 向量搜索背后的最流行（几乎是唯一）算法是最近邻算法。...最近邻算法通过将数据集组织成树、哈希或图（这些都是空间感知数据结构）来查找基于所选距离度量最接近给定查询点的 data point。...最近邻算法的两类是用于精确搜索的 k 最近邻 (KNN) 和用于近似搜索的 ANN。 KNN 和 ANN 算法 对于精确搜索，KNN 通过比较数据库中的所有向量来返回与查询向量最接近的 k 个向量。
什么是A*搜索算法 A*搜索算法是一种用于路径搜索和图遍历的效果很好、主流的技术之一。 1.1 为什么选择A*搜索算法？ 简单地说，A*搜索算法与其他遍历技术不同，它具有“智能”。...这意味着它是一种非常智能的算法，与其他传统算法有所区别。下面的部分将详细解释这一点。 值得一提的是，许多游戏和基于Web的地图使用这个算法来高效地找到最短路径（近似）。...我们将g和h定义如下： g：从起点到网格上的某个给定方格的移动成本，沿着生成的路径进行移动。 h：从给定方格到最终目的地的估计移动成本。这通常被称为启发式，它只是一种聪明的猜测。...塔防是一种策略类视频游戏，目标是通过阻挡敌人的攻击来保卫玩家的领土或财产，通常是通过在敌人的攻击路径上或沿着其攻击路径上放置防御结构来实现的。 A*搜索算法经常用于找到从一个点到另一个点的最短路径。...因此，我们可以使用A*搜索算法在图中找到源节点和目标节点之间的最短路径，就像我们在二维网格中做的那样。
在本文中，结合上述两种方法的优点，学习场景的空间表示时，模块化的方法与传统的几何规划相结合，训练是有效的。...具体地说，本文设计了一个学习预测空间启示图的agent，它阐明了场景的哪些部分可以通过收集主动的自我监督经验来导航。...与大多数假定静态世界的模拟环境相比，我们在VizDoom模拟器中评估我们的方法，地图中包含各种随机生成的动态参与者和障碍。...人工智能，每日面试题： “过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是正确的？...A.对的 B.错的 每日面试题，答案： 号主答案：B 解析：我们可以评估无监督学习方法通过无监督学习的指标，如：我们可以评估聚类模型通过调整兰德系数（adjusted rand score）。
摘要 水面无人艇(Unmanned Surface Vehicles, USVs)是一种新型的水面智能载具，其中全局路径规划是USV研究的关键技术，它可以反映出USV的智能程度。...本文提出基于电子海图的USV全局路径规划方案，分为电子海图解析、全局环境模型建立和路径搜索算法三部分。...在提取得到电子海图xml文件后，通过网格化的方法把感兴趣区域划分为若干块大小相等的矩形网格，然后利用Shapely开源地理库依次判断网格中是否存在从电子海图中解析的静态障碍物（如陆地、海岛、浅滩），从而将网格环境地图划分为可航区域和不可航区域...网格环境下，如果直接把A*算法搜索得到的节点顺序连接起来作为水面无人艇的全局规划路径，通常会出现阶梯或者锯齿状路径的情况，很明显规划的路径并不是两点间的期望路径。...所以，本文提出去除多余航点的曲线平滑算法，在保证安全的前提下减少路径中不必要的航点，使多段折线化为直线，增加路径的光滑度，规划的路径会更加符合起止点之间的期望路径，符合水面无人艇的运动学特性。
在本文中，提出了一种新颖的车道敏感架构搜索框架，名为CurveLane-NAS，以解决当前模型在车道检测中的上述局限性。...总体上本方法考虑了一种简单而有效的多目标搜索算法，并将其与进化算法一起，为每个特征层正确分配具有合理的感受野和空间分辨率的计算，从而在效率和准确性之间达到最佳平衡。...应用统一的多目标搜索算法生成具有最佳精度/ FLOPS的折衷 CurveLane-NAS框架设计了三个搜索模块：1）设置一个弹性骨干搜索模块跨阶段高效地分配计算；2）一个特征融合搜索模块，以探索局部和全局上下文的更好组合...对于每个网格，模型将预测一组偏移量和一个终点位置，其中偏移量是真实车道与预定义的垂直锚点之间的水平距离，如图4所示。...在每组车道中，将得分较低的锚点中好的局部点与得分最高的锚点中的远程点进行迭代交换。对于每个高置信度锚点，再将其部分点替换为好的局部点，成为最终的预测结果。
该研究团队提出了一种人工智能辅助的酶热稳定性工程策略，可以高效地组合多个有益单点突变。在肌酸酶的进化实例中，仅经过两轮设计，获得了50个具有卓越热稳定性的组合突变体，设计成功率达100%。...经少量实验数据微调后的模型可以从数据集中有效捕捉组合突变体中的上位效应。...主要内容 在该项研究中，作者利用一种AI辅助的酶热稳定性工程策略，通过少量实验数据微调Pro-PRIME模型来预测组合突变体的稳定性和活性。...突变位点用红色箭头标出，突变周围显著的动力学相关区域用红色框突出显示。(D) 突变体结构与野生型结构比较的的标准化 RMSF变化。...主要亮点 本研究提出的人工智能辅助的酶热稳定性工程策略，可以高效地组合多个有益单点突变。仅通过两轮设计，共表征50个组合突变体，稳定性设计成功率达到100%。
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