4. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,下面描述错误的是__
元宇宙与以往基于数字技术的虚拟产品的最大不同在于:元宇宙世界真正实现了数据的确权、定价、交易和赋能,元宇宙世界得以成为一个以用户需求为导向,客观的、开源的、动态演化的人造虚拟平行世界。
继上篇的介绍了特征筛选中的TF-IDF与信息增益后,本篇继续介绍卡方检验和互信息。
一家区块链测试公司宣称其发现了一些相当令人震惊的结论:几个月前价值高达40亿美元的区块链协议EOS,实际上可能并不属于区块链。
以下文章来自知乎,作者Bill Tong。Bill Tong,上海交通大学管理科学与工程博士,曾出版《在线文本数据挖掘》一书。
对此问题,圣克拉拉杂志主编(Santa Clara Magazine)采访了斯坦福人工智能实验室兼斯坦福视觉学习实验室负责人李飞飞。采访中李飞飞提到AI不属于某些小众群体,不属于硅谷,AI属于每个人。在谈论人工智能设计中的有那些挑战时,他说,机器学习的公平性是学术界的一个重要的研究方向。
近几年云计算实现了应用领域的转变,引发不少科技公司对这一市场进行争夺。云计算起源于美国,2007年,谷歌和IBM开始在美国大学校园推广基于云计算的大数据服务,此后雅虎、惠普、苹果、微软等厂商相继宣布加入云计算开发行列。在中国,华为、阿里巴巴、腾讯等企业进军该领域。在9月16日至17日,就有华为云计算大会。随着云技术渗透到企业与数据中心,未来5年,传统服务器厂商会发生翻天覆地的变化。 云计算定义:水滴汇聚成云 云计算概念由美国科技巨头谷歌提出,IT业内普遍认可的定义是美国国家标准与技术协会提出的:云计算模式允
在商业中也有许多应用,如网络入侵检测(识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式)、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等
隐马尔可夫模型可以由五个元素来描述:隐含状态,可观测状态,初始状态概率矩阵,(),()
论文标题:Unknown Identity Rejection Loss: Utilizing Unlabeled Data for Face Recognition
本文观点由Chatgpt给出,仅供参考。在会议上,很多做报告的教授的题目中都有智能一词。在报告结束的讨论阶段,有几位院士大牛就提了一个问题,大概意思是说:现在好像每个人的报告里都要加智能一词,到底什么是智能?加了机器学习、深度学习的东西就是智能嘛?难道我们一直用的WRF等模式就不智能了?希望大家不要盲目跟风。 正好我目前的研究方向就是人工智能大气数值模式的研发,这个问题也让我有些困惑。一起来看看Chatgpt是如何理解智能大气数值模式的。
都说天下大势分久必合合久必分,技术应用也是如此。超融合技术在近些年在私有云里越来越火热,这种是用当代云计算技术改造私有云时尚的手段。国内外均有很多厂商在此处发力,诸如Nutanix、戴尔、华为、浪潮、HPE、深信服等。 什么是超融合 传统的应用是按应用分派服务器,而超融合就像是一个"盒子"。这个盒子将所有应用服务器的计算、存储、网络资源重构到一起,再通过软件平台进行关联。相比传统IT形态,能够形成更为弹性、可靠、安全的IT模式。同时超融合产品也通过不同形式体现,有些是将比较成熟的企业级产品进行软件定义与
本文介绍软件类专利,也就是计算机程序类专利写作的一些要点总结,对培训材料做些记录。
数论是计算机学科的基础,将以一系列文章讨论组合数学中的一些概念,包括多重集合、等价类、多重集上的排列、错排列、圆排列、鸽巢原理、二项式定理、容斥原理、卡特兰数。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/158457.html原文链接:https://javaforall.cn
异常检测(Anomaly Detection) 给定数据集 ?(1),?(2),..,?(?),我们假使数据集是正常的,我们希望知道新的数据 ????? 是不是异常的,即这个测试数据不属于该组数据
2012年,戴尔与艾普宽带共同建立的“云计算中心”正式启动上线运营。 “云计算”目前已经应用于许多企业,尤其是一些高科技企业,以谷歌、亚马逊等科技巨头为例,数据存储在数据中心里数以千计的“云端”服务器中。尽管最近数年服务器的硬盘空间大幅增长,但云计算仍然面临挑战。 为了处理由消费者和企业生成的海量数据,“云计算”数据中心通常需要大量电能,而这些电能来自矿物质燃料等“肮脏的”能源。对数据中心高密度的服务器进行冷却,也需要大量能源。未来数年,伴随着云计算需求的快速增长,能耗也将水涨船高。 云计算电能消耗大 据中
文章目录 一、NP 完全的定位 二、NP 难 问题 ( P = NP ) 仅做参考 [ 潜在错误 ] 三、NP 难 问题 ( P ≠ NP ) 目前公认 [ 潜在正确 ] 一、NP 完全的定位 ---- 计算理论中三个重要概念 : \rm P , \rm NP , \rm NP 完全 ; \rm P , \rm NP , \rm NP 完全 , 三者的相互关系如下 : 目前 \rm P 与 \rm NP 的是否相等不确定 , 只知道 \rm P \leq NP ; 如果
本文还是在传统机器视觉的基础上讨论单目测距,深度学习直接估计深度图不属于这个议题,主要通过mobileye的论文管中窥豹,相信离实际工程应用还有很远。
云计算为企业提供了在有限预算内进行创新的机会。新上任的CIO很难确定在企业IT基础设施上实施的最佳技术,而是寻求利用他人的基础设施,并缩短技术实施流程的机会。
1)线性回归:进行直线或曲线拟合,一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机,可能求解不出来,也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”,专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。
如今,云计算已经使DevOps的成长和扩展远远超出了由内部部署生产环境规定的传统界限。借助亚马逊网络服务(AWS)和其他云服务提供商,DevOps设备旨在通过授权工程师在计算机化设计中更改、测试和推送代码来加快技术进步。
梯度下降的高级优化 三种高级算法的优点: 这些高级算法,有对应的库实现。使用方法如: 其中的fminunc函数提供了优化算法。参考:https://www.zhihu.com/question/4
类似的,上海中心大厦、北京中信大厦这些具体的大厦可以被称为对象,但是不能说大厦是一个对象
我感觉这篇整理的很好很用心,可以详细参考: https://blog.csdn.net/Snail_Moved_Slowly/article/details/78826088
指针非常强大,但也非常不容易驾驭。不知道有多少人因为指针想大声对C语言高歌一曲”爱恨就在一瞬间“。
1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题? A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值
正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具,在其他编程语言中同样有正则表达式的概念,Python同样不例外,利用了正则表达式,我们想要提取出我们想要的内容就易如反掌了,本文是为了减轻老婆的工作写的一个小小的场景。
发展至今,云计算提供三种形式的云服务,基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。尽管这三种服务形式有所差异,其最终的目的就是为用户提供服务(Service)的,而不仅仅是软硬件和各种资源。 下面小编将带你了解一下为何说这三种云服务最终拼的都是运维,以下将了解一下关于云计算的技术难点和云计算的门槛。 PaaS+IaaS+SaaS云计算的技术难点 到今天,云计算的工业实现已经不太难了。现在有开源软件KVM和Xen,这两个东西基本把虚拟化搞定;而OpenStack则把管理、控制系
所有 能够被 确定性 单个带子图灵机 , 在 多项式时间 内 , 能够被 判定的计算问题 ( 语言类 ) ,
前段时间微软收购github.com,闹得动静很大。有个评论说微软现在是github最大的贡献者,事实真的是这样吗。
信息物理系统(Cyber Physical Systems, CPS)技术己成为未来宇航装备发展的重点关键技术之一。某公司长期从事嵌入式系统的研制工作,随着公司业务范围不断扩展,公司决定进入宇航装备的研制领域。为了做好前期准备,公司决定让王工程师负责编制公司进军宇航装备领域的战略规划。王工经调研和分析,认为未来宇航装备将向着网络化、智能化和综合化的目标发展,CPS将会是宇航装备的核心技术,公司应构建基于CPS技术的新产品架构,实现超前的技术战略储备。
我们一直在宣扬客户上云就像用“水和电”,主要是专业的人做专业的事,让客户得到三大价值:降低成本、提高效率、提高安全。真是这样吗?在客户眼中怎么看?
每天一个面试技术点,今天来和大家记录在Java面试中在方法和递归上的常见面试题及解答。
云计算的IaaS、PaaS、SaaS最后那个S都是Service。就是说,无论你云计算长成什么样,都得要向用户提供“服务”而不仅仅是软硬件和各种资源。 【云计算的技术难点】 到今天,云计算的工业实现已经不太难了。现在有开源软件KVM和Xen,这两个东西基本把虚拟化搞定;而OpenStack则把管理、控制系统搞定,也很成熟。PaaS也有相应的开源,比如OpenShift,而Java里也有N多的中间件框架和技术。另外分布式文件系统GFS/TFS,分布式计算系统Hadoop/Hbase等等,分布式的东西都不神秘了
有s个系统,n种bug,小明每天找出一个bug,可能是任意一个系统的,可能是任意一种bug,即是某一系统的bug概率是1/s,是某一种bug概率是1/n。
图论发源于十八世纪, 最早主要研究一些游戏问题: 如哥尼斯堡七桥问题, 迷宫问题和博弈问题等. 计算机出现以后, 图论得到了长足的发展, 至今仍然活跃在科研和实际应用的第一线, 如现在受到普遍关注的云计算, 大数据应用和深度学习等. 图论所讨论的图 (Graph) 与人们通常所熟悉的图 (如圆、椭圆、函数图表等) 是很不相同的.图论中的图是指某类具体离散事物集合和该集合中的每对事物间以某种方式相联系的数学模型.
面对全球云巨头的市场竞争,云基础架构提供商CenturyLink公司努力保持相关性,并将重新定位,将为那些需要获得公共云和私有云资源的企业IT部门提供服务。 如今,像亚马逊网络服务(AWS)和微软Azure这样的一些全球公共云提供商,正在以极快的速度对企业IT支出继续扩大自己的影响力,但大多数IT部门仍然依靠托管基础设施设施或在他们自己的数据中心处理自己的业务。这种双重性,使CenturyLink公司尝试创建一个包括私有云和公共云资源的平台,而这个平台可以管理其他供应商的公共云。否则,该公司有可能在云计算基
WEB前端开发:Python在WEB前端开发中有着广泛的应用,例如使用Django和Flask等框架进行全栈开发。
用认知计算处理现实生活中的业务是一件很有意义的事情,比如在IT服务管理领域。机器学习对处理现实案例中的分类与分配问题将会比人工更为有效,比如以下几种场景:
问题1的1、中,我们把1~11之间的每一个偶数即2/4/6/8/10作为研究对象,可以使用【i%2==0】的方式进行计算机计算,确定有数量范围。
边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中,虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归,但不适合用于评估度量,即IoU。最近,有学者提出了IoU损失和广义IoU(GIoU)损失来衡量IoU度量,但仍存在收敛速度慢和回归不准确的问题。本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss,合并了预测框和目标框之间的标准化距离,在训练中比IoU和GIoU loss收敛得更快。此外,本文还总结了边界盒回归中的三个几何因素(重叠面积、中心点距离和纵横比),并以此为基础提出了一个Complete IoU(CIoU)损失,从而加快了收敛速度,提高了性能。通过将DIoU和CIoU损失合并到YOLOv3、SSD和Faster RCNN等最新的目标检测算法,在IoU度量方面和GIoU度量方面实现了显著的性能提高。而且DIoU很容易地应用到非最大抑制(non-maximum suppression,NMS)作为准则,进一步促进性能提升。
['1', '2', '3'].map(parseInt) 的返回值是什么?很多人的第一反应是 [1, 2, 3] ,但是结果并非如此。
哥伦布编码解码 UINT GetUeValue(BYTE *pBuff, UINT nLen, UINT &nStartBit) { //计算0bit的个数 UINT nZeroNum = 0; while (nStartBit < nLen * 8) { if (pBuff[nStartBit / 8] & (0x80 >> (nStartBit % 8))) { break; } nZeroNum++; nStartBit++; } nStartBit ++; //计算结果 DWORD dwRet = 0; for (UINT i=0; i<nZeroNum; i++) { dwRet <<= 1; if (pBuff[nStartBit / 8] & (0x80 >> (nStartBit % 8))) { dwRet += 1; } nStartBit++; } return (1 << nZeroNum) - 1 + dwRet; } 1. H.264/AVC标准规定了一系列编码方法,用于把符号编码成二进制比特流。这些方法包括: FLC (定长码) ExpG (指数哥伦布码) CAVLC CABAC 位于Slice data级别之上的符号,使用FLC或ExpG编码。 2. ExpG依据变字长编码理论。在变字长编码中,编码器的编码输出码字是长度不等的码字。大概率出现的信息符号,赋以短字长的码字;小概率出现的信息符号,赋以长字长的码字。 ExpG码字的二进制结构如下: [前导零][1][INFO] 码字包含M个前导零(M>=0), bit 1, M-bit信息域INFO。 根据输入的参数code_num,ExpG码的编码过程是: M = floor(log2(code_num + 1)) INFO = code_num + 1 - 2^M 相应的,解码过程是: (1) 读取一系列连续的bit 0直到bit 1,记录bit 0的个数(M), (2) 读取bit 1 (3) 读取M-bit = INFO (4) code_num = 2^M + INFO - 1 由此,ExpG的码字长度是2M+1比特。 3. 映射 H.264的语法参数k通过4种方式映射为code_num,然后对code_num使用ExpG编码,生成二进制码字。 4种映射方式: ue 无符号直接映射,code_num = k te 截断映射 se 有符号映射,code_num = 2|k| (k<=0) code_num = 2|k| - 1 (k>0) me 根据标准中指定的表 4. ExpG解码的实现与优化 以FFMpeg中的get_ue_golomb()函数为例,ExpG的解码算法的优化既考虑运算量又考虑存储空间。 (1) 根据当前二进制ExpG码的比特地址index,读取n-bit的二进制数据到32-bit buf。 buf = swap32(*(uint32_t *)((uint8_t *)bit_stream + (index>>3))) << (index&0x07) swap32()的作用是在按32位读取bit stream时,处理大尾数、小尾数的转换。 -------------------------- | index%8 | buf的有效位n | -------------------------- | 0 | 32-bit | -------------------------- | 1 | 31-bit | -------------------------- | 2 | 30-bit | -------------------------- | 3 | 29-bit | -------------------------- | 4 | 28-bit | -------------------------- | 5 | 27-bit | --------------------------
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卡方分布 卡方分布(chi-square distribution, -distribution)是概率统计里常用的一种概率分布,也是统计推断里应用最广泛的概率分布之一,在假设检验与置信区间的计算中经
Google 拥有一个可在 Chrome 和 Android 之间同步的密码管理器,现在该公司正在添加“密码检查”功能,该功能将分析你的登录名,以确保它们不属于大规模密码泄露事件的一部分。密码检查功能此前已可以作为扩展程序使用,但是现在 Google 正在将其直接构建到 Google 帐户控件中。它会在 http://passwords.google.com(这是 Google 密码管理器的 URL)上突出显示。
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