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    【最强大脑】全球脑王的极客挑战赛之路:1413876分夺冠如何炼成?

    导语 | 在腾讯云+社区联合腾讯码客、腾讯安全平台部全新打造的创新赛事【腾讯极客挑战赛 | 鹅罗斯方块】中,4570名参赛者为我们带来前所未有、异彩纷呈的作品。一场技术竞技,把一群志同道合的开发者聚集在一起,激发好奇心和极客精神,这是云+社区举办赛事的初衷。最终来自清华大学计算机科学与技术系的郑林楷在激烈的竞争中脱颖而出,斩获冠军!此次我们特地邀请郑林楷执笔撰稿,聊聊他以1413876超高分夺冠的那些事! 选手介绍 郑林楷,目前就读于清华大学计算机科学与技术系,主攻Web安全领域。第6季《最强大脑之燃

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    机器学习+NLP+VR:重塑二手车买车新场景

    二手车交易的核心问题在于车况信息不透明。中国二手车交易市场制度尚不完善,长期以来缺少行业公认的车辆估值标准和车况检测标准,二手车商提供的估值和车况信息不够透明。这导致用户和车商交易双方都陷入了循环困境:用户对车商信任不足,购买意愿低。二手车商缺少潜在客户线索,为招揽客户不惜采用虚假信息,使得市场环境进一步恶化。 现阶段,多方面的车辆信息已实现了物理层面上的集成,但在语义内容的解析和信息的视觉呈现上还有待深入研究。用户需要亲自阅读碰撞、维保、电池报告来理解其中的内容,报告内容的丰富性、专业性与可读性将对用户的

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    A星算法理解_a星算法例题

    为了进行路径规划算法是不可回避的:启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。启发中的估价是用估价函数表示的,如:f(n) = g(n) + h(n) 。g(n)为起点到当前位置的实际路径长度,h(n)为所在位置到终点的最佳路径的估计距离。前面说每次会优先向终点方向进行移动,就是因为估价函数所导致的。h(n)=0时,意味着此时是盲目搜索,当h(n)越复杂,即约束的条件越多,耗费的时间就越多,而减少约束条件,则可能得到的并不是最优路线。在A算法中,估价函数为f(n)=g(n)+h*(n)。这里面的h*(n)的附加条件为h*(n)<=h‘(n),h’(n)为n到目标的直线最短距离,也就说A*算法中挑选的启发函数是最优的,也正是如此,所找到的路径是最短路径。

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    八数码问题及A*算法

    一.八数码问题 八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。 所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。棋子移动后,状态就会发生改变。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。 八数码问题一般使用搜索法来解。 搜索法有广度优先搜索法、深度优先搜索法、A*算法等。这里通过用不同方法解八数码问题来比较一下不同搜索法的效果。

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    滴滴研究院副院长叶杰平:深度学习在交通领域应用潜力巨大【北大AI公开课第9讲】

    【新智元导读】 在北大 AI 公开课第9讲上,滴滴出行副总裁、滴滴出行研究院院长叶杰平老师,和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师一道,为同学们全面讲解了大数据和人工智能在滴滴出行场景中的应用,智能派单、最优匹配、供需预测等背后的核心技术,以及人工智能如何推动交通行业升级和未来的发展趋势与展望。叶杰平老师指出,深度学习在交通领域的应用探索才刚刚起步,前景广阔。 自开课以来受到学生热捧的北大 AI 公开课来到了第 9 讲,这次和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师共

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    抵御“内鬼”! 腾讯安全中心集成UEBA能力解决内部安全威胁

    日渐频发的网络安全事件,时刻警示着各类企业加强外部安全防线的同时,也不应忽视内部安全威胁。诸如不规范操作、越级权限访问、企业内部网络攻击以及内部人员恶意破坏等,都让企业网络安全危机四伏。为帮助企业更好的应对内部威胁,腾讯安全运营中心(SOC)推出了UEBA分析能力,以帮助客户高效、准确、及时的检测风险,从而提升自身安全防护能力,有效降低内部威胁影响。 01 内部威胁让企业网络安全危机四伏 据2019年调查数据显示,全球企业因信息安全事件损失超过百亿,而其中超过60%的损失是由内部问题引起。在全球爆发的重大

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    【机器学习】有趣的机器学习:最简明入门指南

    在听到人们谈论机器学习的时候,你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢?你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头?让我们改变一下吧! 本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的朋友。我猜很多人已经读过了“机器学习”的维基百科词条,倍感挫折,以为没人能给出一个高层次的解释。本文就是你们想要的东西。 本文目标在于平易近人,这意味着文中有大量的概括。但是谁在乎这些呢?只要能让读者对于ML更感兴趣,任务也就完成了。 何为机器学习? 机器学习这个概念认为,对于待解问题,你无需编写任何专门的程序代码

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    SAP 最详细的批次管理解释和配置过程

    1、主数据在物料主数据的采购试图等选中批次管理的按钮,可以手工创建批或者在收货的时候自动创建,批次可以是内部也可以是外部给号,位数10位,可以是字母。如果要改变批次管理,就是这个物料有批次换成没批次或者没批次换成有批次,那么要求,以前的会计年度期末,本月和上月期末无库存。如果批次的号码要外部给号,有特殊要求,请看用户出口,自己写程序吧。你能定义每一个移动类型,是否输入批次号码,自动还是手工,是否有检测等有8个选择。对于连续生产,订单创建或者批次的时候,你可以定义是否产生批次,自动的批次分类是否给出,是否给定自由的特性。

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    领券