联邦学习中的“贡献度”求解算法 在联邦学习的神秘世界里，一个至关重要的问题始终困扰着大家：如何公平、准确地评价每位参与者的贡献度？...最终，每个成员的所有边际贡献都会根据其对应的权重进行加权求和，得出该成员的夏普利值。 通过这个计算过程，我们可以清晰地看到每个人在合作中的贡献度。...较高的夏普利值意味着成员对于整体合作的贡献较大，因此应该获得更多的收益分配。 当然啦，在实际应用中，夏普利值的计算过程可能会更加复杂和繁琐。...但无论如何，它都为我们提供了一个公平、理性的方法来评估成员在合作中的贡献，并据此进行分配。...这些方法各有千秋，适用于不同的场景和需求。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的评价方式来评估参与方的贡献度。让我们一起期待未来更多的创新和突破吧！
它是一个方便的工具，因此今天我们将学习如何在Python中实现单变量求解。 在Excel中如何进行单变量求解 如果你不熟悉Excel的单变量求解功能，它就在“模拟分析”中，如下图1所示。...图2 现在让我们让它更有趣，假设你想要最终结果z=90，保持x为常数3，y应该是什么值？我们可以使用Excel的单变量求解来反向求解y的值。...图3 在Excel单变量求解中发生了什么 如果在求解过程中注意“单变量求解”窗口，你将看到这一行“在迭代xxx中…”，本质上，Excel在单变量求解过程中执行以下任务： 1.插入y值的随机猜测值 2.在给定...x=3和上述y值的情况下计算z 3.测量结果z与预期结果90的差距 4.如果第3步表明结果仍然远离所需值，则返回步骤1，调整y值 5.重复第1–4步，直到达到所需的z或满足阈值 那些擅长数学的读者可能会建议你可以从方程中解出...def z(x,y): return x**2 + y**(1/3) 图4 二分查找算法 接下来，我们需要一个函数来执行反向求解。有很多算法可以反求输入值，这里研究的一种叫做二分查找。
递归 递归是指程序调用自身的一种编程技巧，在SQL中也有递归查询。下面我们通过一个省市区的示例来讲解递归查询的用法。 问题 有如下一张表City， 希望得到如下结果 该如何写这个查询？...问题分析 我们从上面的问题中发现，省市区全部在同一列中，而他们的ParentID有某种联系。...仔细看市一级的ParentID正好是省的ID，而区一级的ParentID正好是市的ID，这完全符合我们递归定义。
1 人工智能中的问题求解 1.1 简单的问题求解智能体算法 1.2 例：罗马尼亚部分公路图 1.2.1 相关术语 1.2.2 问题形式化的五个要素 2 问题实例 2.1 真空吸尘器世界 2.2 8 -
票房屡创新高，观众好评如潮，《复联3》可谓是当下最热门的电影。作为漫威系列电影第一段的终结，迪士尼和漫威公司在这部电影上豪赌一把，76个漫威角色齐聚一堂。...作为复联中最最强大的反派，灭霸在这部剧中拥有毁天灭地的战斗力，把各路超级英雄摁在地上摩擦，一个响指就能让宇宙中一半的生命消失。...从测试中可以清楚的看出，从灭霸的数字面部上仍然会读取一些细小和更多获知的选择。因为灭霸这个CG角色在电影中很大，所以对于乔什·布洛林来说非常适合。...在上面的测试中，可以看到女演员脸部上的图像标记（点）产生相当平滑或低频率的网格，然后利用包括皱纹在内的更多细节来增强该网格，以产生高分辨率的最终输出 这种方式在这次的《复联3》中得到广泛应用，并证实其误差率非常低...通过这种方法，Digital Domain拥有了真实的数据，可以从美国亚特兰大培训数据Medusa对象中的表情之间移动到他们为复联建造的Medusa平台。
在产品的迭代和更新中，会遇到各种各样的问题或事故，为了避免同样的问题和事故再次发生，对相关的问题或事故进行及时复盘分析，总结经验，防止再次发生。...01 根本原因分析 根本原因分析（Root Cause Analysis）（RCA）是一项结构化的问题处理方法。用以逐步找出问题的原因并加以解决，而不是只关注问题的表征。...简单的说，就是针对问题持续地问5个为什么，不断提问为什么前一个事件会发生，直到回答“没有好的理由”或者“一个新的故障模式被发现”才停止提问。通过这样的分析思路可以找到问题深层次的根本原因和事故的漏洞。...检验发现的原因是否是根本原因？ 识别并确认导致当前问题或事故的直接原因。如果原因是可见的，验证它。如果原因不可见，考虑潜在原因并核实最可能的原因。...我能看见问题或事故的直接原因吗？ 如果不能，还有什么潜在原因？ 怎么核实可能的潜在原因？ 怎么确认是否是直接原因？ 检验回答的原因是否是导致事故的根本原因，如果不是重复上一步骤。
1.Android中架构X64与X32的不同。 众所周知，安卓支持3类处理器(CPU)：ARM, Intel和MIPS。其中ARM无疑被使用得最为广泛。...你知不知道，Intel并没有开发64位版本的x86指令集。这个64位的指令集，名为x86-64（有时简称为x64），实际上是AMD设计开发的。...故事是这样的：Intel想搞64位计算，它知道如果从自己的32位 x86架构进化出的64位架构的话，新架构效率会很低。于是它搞了一个新64位处理器项目名为IA64。...同时AMD知道自己造不出能与IA64兼容的处理器，于是它把x86扩展一下，加入了64位寻址和64位寄存器。最终出来的架构，人称AMD64，成为了64位版本的x86处理器的标准。...流水线的好处在于，当前指令在第二步的时候，下一条指令已经处于第一步。当前指令在第三步中执行的时候，下一条指令正处于第二步，而下下条指令处于第一步中，如此循环。
“排队免单”与“中社生活”平台模式涉及到多个模块的开发和集成。我提供一个简化的示例框架，以帮助理解如何开始这个过程。请注意，这只是一个基础框架，实际应用中需要根据具体需求进行大量调整和扩展。1....self.award_reward(user_id, reward) def award_reward(self, user_id, reward): # 实现奖励用户的逻辑...“中社生活”平台模式代码框架python复制代码class ZhongSheLife: def __init__(self): self.users = {} # 用户信息...融合解决方案为了将上述两个模式融合到一个系统中，你需要创建一个包含上述两个类实例的更高层次的类，并处理它们之间的交互。例如，你可以在用户消费时同时更新排队免单和“中社生活”平台的积分。...这个框架只是一个起点，实际应用中你可能需要处理更多的细节，如用户身份验证、订单管理、支付集成、数据库存储等
X# 的官方文档中，对调用约定的解释是这样的：调用约定是非托管世界的东西。它们描述了调用函数或方法时应如何传递参数，还描述了被调用函数/方法返回时由谁负责调整堆栈。 首先要理解什么是托管和非托管。...AI 是这样回答大致是这样的：托管是由 .NET运行时(CLR)管理的；非托管是直接运行在操作系统上的。 对于 X# 来说，“对于 “正常的” 托管代码，你实际上只需要处理两种调用约定：1....按照《第二章 X# 的历史渊源及其理念》的内容和 X# 中文档的说明，Clipper 调用约定“是 Xbase 世界中的一种特殊调用约定，在 Xbase 世界中，函数的参数(从技术上讲)都是可选的，而且可以传递比声明参数更多的值...这种语法可能是为了使 VFP 看上去像是强类型语言，但是在 X# 中，按照官方文档的描述，这应该算是使用了 Strict 调用约定。...因此，Clipper 调用约定和 Strict 调用约定的区别跃然纸上。 对于 Pascal 调用约定，X# 的官方文档是这样描述的：这种调用约定在 Pascal 的世界里被广泛使用。
对于矩阵 A(n,n) 和 B(n,m) 组成的矩阵方程 [A][X] = [B] 记 X(n,m) 的第i列向量为 Xi(i = 1,2...m)， 矩阵B的第i列向量为 Bi(i = 1,2...m...但在实际计算时不应该分别求解，如果是这样的话就造成计算机资源极大浪费，而应该是对所有向量一次选主元消去，然后分别回代。即可以得到方程的解矩阵X。...具体做法是将矩阵A(n,n)和B(n,m)组成增广矩阵[AB],通过选主元消去将AB的第1列至第n列变成上三角矩阵，用解上（下）三角方程组的回带方法解方程组 [Aup][Xi] = [Bi] (i =...再把Xi拼接起来就得到 [X] 了。 以下是模块代码： ? ? 用以下的矩阵方程来验证 ? 输出结果为 ?
严格来说，X# 中的 CursorAdapter(CA)是不完整的。但是从应用的角度来说，X# 中的 CA 实现确实足够了。 看上去很矛盾？其实一点儿都不矛盾。...此外，你还可以使用熟悉的 SQL......() 函数来获取远程数据库中的数据，当然，在 X# 中，它也称为 Cursor。...在实际应用中，我曾经写过一篇《XSharp(X#) 开发C/S架构的几种方法》，基于 X# 是一门 .net 语言以及它目前对 VFP 的兼容性，我决定采用第一种推荐的方法。...我现在理解为什么 X# 开发组为什么不会将 XSharp.VFP.UI.Dll 作为主推的原因。 X# 本质上是 XBase 版本的 C#，因此，我们需要了解 C# 是如何操作数据的。...oCa:CursorFill() 代码太简单了，但是，“密码”就存在于这段代码中。 因此，我们可以使用 CursorAdapter(CA) 来完成 X# 中 foxpro 方言的远程数据操作。
解线性方程组的直接法 0. 问题描述 1. 消元法 1. 三角方程组 1. 对角方程组 2. 下三角方程组 3. 上三角方程组 2. Gauss消元法 3....三角方程组 首先，我们来考察一些特殊形式的方程： 1....Gauss消元法 现在，我们来考察一下一般形式的多元线性方程的解法。 其核心的思路其实还是将其转换成三角矩阵然后进行求解。...直接分解法 直接分解法和上述消元法其实并没有本质上的不同，不过区别在于，直接分解法的核心思路在于基于三角阵的特异性从而不断地尝试将一般矩阵转换为三角阵的形式然后进行求解。 1....1l21ln11...ln2...1⎠⎟⎟⎞⎝⎜⎜⎛u11u12u22.........u1nu2nunn⎠⎟⎟⎞ 而两个三角矩阵 和 都是相对比较容易求解的
这里介绍两种常见的loss函数类型。 （1）Mean squared error（均方差, mse） mse的求解式为：，即y减去y预测值的平方和。...使用代码详解 在自动求导中， import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1，w为dim=1、值为2的tensor，b假设为0 x = torch.ones...(1) print(x) w = torch.full([1], 2) print(w) 分别输出x和w的值为 tensor([1.]) tensor([2.])...引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...以上进行了运算：(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中，我们一般使用autograd.grad功能（自动求导）进行运算。
看见Cloudreve能配置X-Sendfile使下载速率更快，但是后来才发现这是对本地存储而言，自己的上传策略是对接七牛云的，那就算了。 ?...下面附出一些网上查找的一些配置X-Sendfile的方法： PHP 利用nginx的X-sendfile控制下载，提高下载效率 Nginx与X-Sendfile x-sendfile 让PHP实现更快的文件下载...使用X-Sendfile下载文件 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《Cloudreve中X-Sendfile的配置》 本文链接：https://wnag.com.cn/975
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/95351389 题目描述： 输入2个字符串S1和S2，要求删除字符串S1中出现的所有子串...输入格式： 输入在2行中分别给出不超过80个字符长度的、以回车结束的2个非空字符串，对应S1和S2。 输出格式： 在一行中输出删除字符串S1中出现的所有子串S2后的结果字符串。...输入样例： Tomcat is a male ccatat cat 输出样例： Tom is a male 解题思路： 删除字符串s1中出现的所有子串s2当然是无脑用正则表达式求解啊。...在这里还是简单的介绍一下这道题涉及到的俩个函数：①regex_search：搜索匹配，根据正则表达式来搜索字符串中是否存在符合规则的子字符串；②regex_replace：替换匹配，可以将符合匹配规则的子字符串替换为其他字符串...先用while+regex_search语句判断s1中能否匹配到子串s2，若s1中能匹配到s2则用regex_replace将s1中的s2替换成""，否则输出s1。
1 问题 Pso思想求解y = x^2的最小值。...2 方法 先了解粒子群思想的基本原理 在迭代之前需要先画出y = x^2的平面图并确定其迭代的范围 完成粒子群迭代的必要代码，如适应度计算、速度更新、粒子位置更新和其主要运算过程 代码 import numpy...axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 def fitness_func(X): A = 10 pi = np.pi...(g_fitness) # 初始化的个体最优位置和种群最优位置 pbest = X gbest = X[p_fitness.argmin()] # 迭代计算 for i in...(X, V) p_fitness2 = fitness_func(X) g_fitness2 = p_fitness2.min() # 更新每个粒子的历史最优位置
a 代表所有 这意味着chmod u+x somefile 只授予这个文件的所属者执行的权限 而 chmod +x somefile 和 chmod a+x somefile 是一样的 Just doing...+x will apply it to all flags: [u]ser, [g]roup, [o]thers.
刚开始玩就注意到人被遮挡时, 并不是像其它游戏那把遮挡物半透明化, 而是把被遮挡的部分处理成一种透视效果: ? 想了想, 其实也挺简单的, 把模型画两遍就成了: 1. 先画场景 2....画被遮挡的部分, ZWrite=False; ZFunc=Greater; 开启Alpha混合, 光照亮度做为alpha值输出, 颜色由参数传入. 3....还原正常的渲染状态, 绘制原模型(为了显示未被遮挡的部分) ? ? 可能混合公式还要调节一下, 不过效果已经差不多了, 呵呵.
最近在维护公司的中台erp系统，项目中js库用的是react，ui库用的是antd。平时还是喜欢自己写css，刚开始还是有点不太习惯直接上ui库做项目，觉得用antd还是挺恶心的，主要是form。...react缺少类似vue的v-model这样的双向绑定机制, 所以在做表单的时候需要手动监听keyup,input,blur这一类的事件，会显得稍微麻烦一些。...而antd中的form则出了一个类似v-model的类似方法。它不仅仅提供了双向绑定功能，而且它还具有校验，取值，赋值，重置，数据搜集，提交功能。...id为输入控件的唯一标志，而options为一些基本的数据规则配置等等，详情查看 常见用法 {getFieldDecorator('username...校验方法会校验在双向绑定getFieldDecorator中定义必填项required为true的所有字段 form.validateFields((err,value) => { if
如题目，假设x = True，那么这两者的运行速度如何呢？...test1.py: x = True if x: pass test2.py: x = True if x == True: pass 测试一下时间，显然第一种略快一点。...第二个多了比较的操作，略慢一点。并且，考虑到PEP的规范，运行速度和简洁性等方面，if x更加合适。...此外，在python中判断为假的主要有： False None 数值等于0的 空字符串'' 空的元组、列表或字典...
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