【GiantPandaCV】ThiNet是一种结构化剪枝，核心思路是找到一个channel的子集可以近似全集，那么就可以丢弃剩下的channel，对应的就是剪掉剩下的channel对应的filters。剪枝算法还是三步剪枝：train-prune-finetune，而且是layer by layer的剪枝。本文由作者授权首发于GiantPandaCV公众号。
根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况，来决定该数据属于哪一个分片。
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下： https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理： 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 ---- 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结，如有错误
1 . 线程安全问题引入 : 使用 Java 集合时 , 不可避免的要在多线程访问集合 , 如果线程安全处理不当 , 就会造成不可预知的故障 ;
s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash
「关键词：」 Promise.race、JS Docs、SSR、Browser Extension
在Java编程中，集合类是常用的数据结构，但并不是所有集合类都是线程安全的。本文将深入探讨ArrayList、HashSet和HashMap的线程安全性，并介绍如何选择合适的线程安全集合。
做Hadoop应用开发的过程中，用户会有这样的需求，在同一个Java应用中同时访问安全和非安装的CDH集群。同一个Java应用即同一个进程同一个JVM，由于一些全局的变量可能会导致无法同时访问安全和非安全的集群。本篇文章Fayson介绍下如何使用Java代码同时访问安全和非安全的CDH集群。
#1.经理有：曹操，刘备，孙权#技术员有：曹操，孙权，张飞， 关羽#用集合求：#1. 即是经理也是技术员的有谁？#2. 是经理，但不是技术人员的都有谁？#3. 是技术人员，但不是经理的人都有谁？#4. 张飞是经理吗？#5. 身兼一职的人都有谁？#6. 经理和技术人员共有几个人？
前言：最近给客户开发一个伙食费计算系统，大概需要计算2000个人的伙食。需求是按照员工的预定报餐计划对消费记录进行检查，如有未报餐有刷卡或者有报餐没刷卡的要进行一定的金额扣减等一系列规则。
前言：最近给客户开发一个伙食费计算系统，大概需要计算2000个人的伙食。需求是按照员工的预定报餐计划对消费记录进行检查，如有未报餐有刷卡或者有报餐没刷卡的要进行一定的金额扣减等一系列规则。一开始我的想法比较简单，直接用一个for循环搞定，统计结果倒是没问题，但是计算出来太慢了需要7，8分钟。这样系统服务是报超时错误的，让人觉得有点不太爽。由于时间也不多就就先提交给用户使用了，后面逻辑又增加了，计算时间变长，整个计算一遍居然要将近10分钟了。这个对用户来说是能接收的（原来自己手算需要好几天呢），但是我自己接受不了，于是就开始优化了，怎么优化呢，用多线程呗。
C语言中的与、或、非是C语言的逻辑运算符。1、逻辑与 在C语言中逻辑与用&&表示。举例：a&&b(其中a、b都代表一个条件) 如果a和b都为真，则结果为真，如果a和.
我们经常会使用Explain去查看执行计划，这个众所周知。但我在面试时问面试者，你用Explain主要是看什么？对方的回答大多是“查看是否有使用到索引”，很显然我对这个回答不太满意。 今天我们就来说一说Explain中的“Type”和“Extra”。
EM 是 exact match 的简称，所以就很好理解，em 表示预测值和答案是否完全一样。
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今天是LeetCode专题第56篇文章，我们一起来看看LeetCode第90题，子集II(Subsets II)。
要知道，集合本身代表的是真真切切的对象的总体，而我们日常交流中又不可能真的把这些实物拿过来才能表示相应的集合，因此，我们需要用一组数学符号来代表这些真实的集合，让信息的传输记录通过这些符号就能做到，哪怕丢失一些不重要的部分，但也抓住了核心和关键，反而有好处。
在上一篇【sklearn】1.分类决策树学习了sklearn决策树的一些接口后，现在利用kaggle上泰坦尼克号的数据集进行实践。
工厂模式是面向对象设计模式中非常重要，非常流行的模式，是应该首先被理解透彻的模式。 我们讲对象的相关职责包括： 对象本身的职责（数据和行为） 创建对象的职责 使用对象的职责 而对象的创建在Java中有四种方式： new 反射 clone() 工厂类创建 工厂模式是创建型设计模式 程序员的敏感地带： 大量的重复性代码，大量的if...else...语句 一个类过于复杂，违反了“单一职责原则” 如果有扩展会引发修改，违反了“开闭原则” 使用对象时不要用new来创建对象，耦合度高 我们先描述一个场景，某产品
鄙人并非见多识广，虽然写过很多关于 文本处理 方面的东西（例如，一本书），但是，对我来说， 语言处理（linguistic processing） 是一个相对新奇的领域。如果在对意义非凡的自然语言工具包（NLTK）的 说明中出现了错误，请您谅解。NLTK 是使用 Python 教学以及实践计算语言学的极好工具。此外，计算语言学与人工 智能、语言/专门语言识别、翻译以及语法检查等领域关系密切。 NLTK 包括什么 NLTK 会被自然地看作是具有栈结构的一系列层，这些层构建于彼此基础之上。那些熟悉人工语言（比如
该类自JDK8加入，是为了进一步优化读性能，它的特点是使用读锁、写锁时都必须配合【戳】使用 加解读锁
全集 : 限定所讨论的集合 , 都是某个集合的子集 , 则称该集合为全集 , 记作
某大型医药集团成立于1994年，是一家植根中国、创新驱动的全球化医药健康产业集团，业务覆盖制药、医疗器械、医学诊断、医疗健康服务、医药商业等医药健康全产业链。
散列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却效率地下
今天给大家介绍内置数据结构集合的用法。 看一下集合的思维导图： 集合的特点 元素是唯一的 元素是无序的，不是线性结构 集合元素是可hash的 聚合的含义和数学上的含义相同 集合的操作 增：add，up
ON1 Sky Swap AI是一款专为Mac设计的图像编辑工具，它利用人工智能技术，可以快速、简便地将天空中的颜色和纹理替换成其他的图片。该工具提供多种不同的天空模板和选项，以及智能边缘检测和遮罩功能，帮助您创建出更加自然、逼真的合成效果。
【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 基于TensorFlow的机
嗨，猫头虎博主来了！🐱🔍 今天，我们要聚焦Go语言的一个历史性时刻——Go 1.18的发布！这个版本不仅引入了长期期待的泛型支持，还包含了集成到标准工具链中的fuzzing功能，以及全新的Go工作区模式。这确实是Go语言发展过程中的一个巨大飞跃。让我们一起探索Go 1.18的所有细节吧！🚀
1.前言 最近趁着项目的一段平稳期研读了不少书籍，其中《C#并发编程经典实例》给我的印象还是比较深刻的。当然，这可能是由于近段日子看的书大多嘴炮大于实际，如《Head First设计模式》《Cracking the coding interview》等，所以陡然见到一本打着“实例”旗号的书籍，还是挺让我觉得耳目一新。本着分享和加深理解的目的，我特地整理了一些笔记（主要是Web开发中容易涉及的内容，所以部分章节如数据流，RX等我看了看就直接跳过了），以供审阅学习。语言和技术的魅力，真是不可捉摸 2.开宗明义
编写软件最基础莫过于算法了。今天在翻阅python的学习资料时，看到了别人用python实现的8大排序算法。很惭愧作为一个9年工作经验的程序员，现在还记得的排序只剩下冒泡排序、快速排序等寥寥几个了。于是花了数个小时将这些排序算法又仔细揣度了一番，同时再一次感叹python语言的精练。 八大排序算法 插入排序 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序。时间复杂度最好的情况为O(n),最坏的情况是O(n^2) 。是稳定的排序方法
其结果是一个高度复杂且技术强大的解决方案，结合了作为中心OPC UA服务器的安全集成服务器和SAP Business Suite之间的无缝交互。该客户现在可以从其所有国家/地区的运营中访问整合的安全数据，这构成了其生产场所计划的IIoT应用程序的起点。Softing还在项目开始前向客户提供免费的概念验证支持。在初步讨论后，客户从系统架构的情况/现状分析和定义到实际实施，全程获得建议和帮助，同时获得技术建议、免费支持和Softing的OPC UA专业知识。
各样的编程语言不断崛起，但唯有Java是牢牢占据着老大的位置，目前几乎90%以上的大中型互联网应用系统在服务器端开发首选Java。因此，也是吸引了不少年轻人投入到Java的学习之中。
我们前面的操作线程与线程间都是互不干扰，各自执行，不会存在线程安全问题。当多条线程操作同一个资源时，发生写的操作时，就会产生线程安全问题；
随着IT技术的发展，运维需求越来越多样，运维系统的架构也越来越复杂，各公司分别独立建设运维系统的技术和成本要求越来越高，因此越来越多的大型集团企业开始转变思路，考虑建设集团统一的一体化运维系统。
在实践中，推荐系统利用Deep Learning去生成Embedding，然后通过Embedding在召回层进行召回是一种常用的方法，而且这种方法在效果和响应速度上也不比多路召回差。
这类题目是二分法的典型题目，核心点就是实现二数之和，三数之和，四数之和，多数之和都属于这类题目的变形题目。本文章统一整理了一个套路，多数之后最终转化为二数之和，通过递归来获取结果。基本步骤如下：
由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库，并没有深入研究过ES的搜索功能。而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限，本文将仅仅介绍ES简单（非全文）的查询API。
前几天聊的“协同过滤（Collaborative Filtering）”和“基于内容的推荐（Content-based Recommendation）”，都必须分析用户的历史行为数据（例如电影点击数据，职位查看数据等），针对不同的用户进行个性化推荐。如果系统没有用户的历史行为数据积累，如何实施推荐呢？ 今天接着用通俗的语言说说推荐算法中的“相似性推荐”。 什么是“相似性推荐”？ 答：对于新用户A，没有ta的历史行为数据，在ta点击了item-X的场景下，可以将与item-X最相似的item集合推荐给新用户A
前几天和老板通俗的介绍了协同过滤（Collaborative Filtering）和基于内容的推荐（Content-based Recommendation），但都必须分析用户的历史行为数据（例如电影点击数据，职位查看数据等），针对不同的用户进行个性化推荐。
目录 位图的基本介绍 概念 什么是位图?BitMap,大家直译为位图. 我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计. 引入一个小栗子来帮助理解一下: 假如我们要存
位图的基本介绍 概念 什么是位图?BitMap,大家直译为位图. 我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计. 引入一个小栗子来帮助理解一下: 假如我们要存储三个
前段时间接到了一个输入法开关下发的功能，通过精准测试的理念，在测试效率和测试覆盖度上提升较大，在这里分享一下测试过程：
沿用微软的写法，System.Threading.Tasks.::.Parallel类，提供对并行循环和区域的支持。 我们会用到的方法有For，ForEach，Invoke。
转自：https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html
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