目录算力共享系统中数据平面和控制平面数据平面控制平面算力共享系统举例控制流程和业务流程，在算力共享系统中举例说明控制流程业务流程算力共享系统中数据平面和控制平面在算力共享系统中，数据平面和控制平面是两个关键组成部分...以下是对这两个平面的详细说明，并通过一个算力共享系统的例子来进一步阐述。数据平面定义与功能： 数据平面是算力共享系统中负责实际数据处理和转发的部分。...在算力共享系统中的作用：任务执行：数据平面接收来自用户的计算任务，利用系统中的算力资源（如CPU、GPU等）进行任务处理。...数据传输：在任务执行过程中，数据平面负责数据的读取、处理和传输，确保数据在系统中的流动顺畅无阻。结果反馈：任务完成后，数据平面将处理结果返回给用户，满足用户的计算需求。...控制平面关注的是系统的整体性能和资源利用率，通过优化资源分配和调度策略来提高系统的整体效能。在算力共享系统中的作用：资源调度：控制平面根据系统的资源状况和用户需求，对算力资源进行动态调度和分配。
最后，《风格的要素》也是非常值得一读的书，对如何写出更好的文章有所帮助。...---- The Programming Aphorisms of Strunk & White 《风格的要素》中的编程格言 It's been the bane of English students...White 所著的《风格的要素》如此经典，甚至你会发现，这就是为什么这本比你手指还要细的书的一份副本竟被我们摆放在书架关于“软件”的区域。...但在这100页中，这本书其实讲了很多关于软件技艺的道理，比你从你那的书店里“软件”区域中找到的许多书还要多。 2.12....宁可标准不要另类 年轻的作家们 没经验的程序员们每一次都会被语言中的怪癖所吸引。他们听说了新奇的 词汇 抽象，像鼓点一样， 社会行业中特定领域令人亢奋的节奏，每个人各说各话。
例如订单要调用商家BC的服务，就需要在订单BC中定义一个被调用服务的接口，然后在ACL中，通过具体框架提供的跨进程调用方式，去真正发起对商家BC服务的调用。...现在基于这些认识来讨论两个问题： 一个BC如何发起对另一个BC的调用 调用时，是否会产生所谓的“领域模型”耦合 例如在订单BC中，如果在获得订单信息的同时，还需要获得订单中商品的信息以及该商品所属商家的信息...首先，我们在订单BC中定义自己的模型，该模型除了Order之外，还包含了商家与商品的信息，但这些信息是Read Model，是不需要在订单BC中持久化的。...这些领域模型都各自被定义在自己的BC中，没有重用。 其次，该谁来发起商家和商品BC的调用呢？...repositories：代表了领域驱动设计中战术设计阶段的资源库，皆为抽象类型。如果该限界上下文的资源库并不复杂，可以将repositories合并到domain中。
一副好的平面设计如果要达到强烈的视觉冲击，这就要求在版式设计中，有创新的版式，能够体现主题，使人们的视觉感受上产生不同的效果版面是报纸各种内容编排布局的整体表现形式。...比如：点线面的构成，渐变，重复，近似，发射，对比，肌理等，这些要素都是我们在设计中总结出来的赋予美感的设计方法。...平面构成以形式美为主要表现方式并散发出独特的艺术魅力，是因为它从生活中发现源泉，发现美，模拟生活中的各种美的现象，把它用艺术的形式表现出来，形成了我们看到的平面设计中的形式美规律。...(特异特异是指构成要素在有次序的关系里，有意违反次序，使少数个别的要素显得突出，以打破规律性。刺激视觉器官，给人强烈、鲜明的感受。 推荐阅读：再谈！版式设计中的视觉流程 ?...密集与发射是相对立的两种骨骼，是一种常用的组织图面的方法，整个形在图面中可自由散布，有疏有密。)正因为平面构成是运用骨骼形式体现美的原则，才就成了平面构成的骨骼、章法、内容。 ?
摘要：用 Python 一步步写出 Sklearn 中的 kNN 封装算法。...Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法 虽然调用 Sklearn 库算法，简单的几行代码就能解决问题，感觉很爽，但其实我们时处于黑箱中的，Sklearn 背后干了些什么我们其实不明白。...先来回顾昨天 Sklearn 中 kNN 算法的 5 行代码： 1from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 2kNN_classifier...在 jupyter notebook 中运行程序可以使用一个魔法命令 %run： 1%run kNN_Euler.py 这样就直接运行好了 kNN_Euler.py 程序，然后就可以调用程序中的 kNNClassifier...到这里，我们就按照 Sklearn 算法封装方式写出了 kNN 算法，不过 Sklearn 中的 kNN 算法要比这复杂地多，因为 kNN 算法还有很多要考虑的，比如处理 kNN 算法的一个缺点：计算耗时
持续学习中，期望与大家多多交流技术以及职业规划。 0x01 前言 在《机器学习的敲门砖：kNN算法（上）》中，我们了解了非常适合入门机器学习的算法：k近邻算法。...我们学习了kNN算法的流程，并且在jupyter notebook上手动实现了代码，并且在外部也进行了封装。最后我们学习了sklearn中的kNN算法。...在品尝到“实践”的胜利果实后，我们不仅有一个疑问： 思想如此朴素的kNN算法，它的效果怎样样？预测准确率高不高？在机器学习中如何评价一个算法的好坏？我们在机器学习过程中还有需要注意那些其他的问题呢？...与之相对的概念是模型参数，即算法过程中学习的属于这个模型的参数（kNN中没有模型参数，回归算法有很多模型参数） 如何选择最佳的超参数，这是机器学习中的一个永恒的问题。...现在我们通过kNN算法，已经学习到不少机器学习相关的知识和概念了，在下一篇文章中，会一起学习机器学习中的另一个重要概念：数据归一化。并且会对kNN的优缺点以及相关的优化算法做一个总结。
剩下的是30个从乳腺肿块的细针抽吸(FNA)的数字化图像中计算出来的特征。它们描述了图像中细胞核的特征。...Area:细胞核的面积。 Smoothness:半径长度的局部变化。 Compactness:周长²/面积- 1.0。 Concavity:轮廓中凹部分的严重程度。...应用特征缩放的主要目的是确保所有特征具有相同的尺度，这有助于提高基于距离的算法(如KNN)的性能。在KNN算法中，数据点之间的距离对确定它们的相似度起着至关重要的作用。...曼哈顿离在所有情况下的精度都比较低，这表明欧几里得或闵可夫斯基距离可能更适合这个问题。当闵可夫斯基距离度量中的p值为2时，它等于欧几里得距离。...在我们这个实验中这两个指标的结果是相同的，也证明了这是正确的。 对于欧几里得和闵可夫斯基距离度量，不应用任何特征缩放就可以获得最高的精度。
以上3个数控指令作用是指定刀具分别在不同加工平面中完成圆弧插补运动刀具半径补偿、固定循环加工、坐标系旋转等功能，其中加工平面的指定在圆弧运动中显得尤为重要。...一、圆弧运动轨迹 我们通过上图坐标系和加工中心轨迹对比发现XY和YZ面的轨迹相同，而XZ面的轨迹不同，这是因为在XZ立式加工中心平面中，判断平面的原则应是由另一轴的正方向看到负方向。...即XZ加工平面的Y轴正向应是由此图的反面看过来所造成的。因此我们需注意在主加工不面（G18）中圆弧运动的旋向。...下图显示的是3个标准数学平面和切削方向在各个加工平面中的刀具半径补偿，其加工路径包括直线和圆弧运动。图b中，由左至右3个平面分别为G17、G18和G19三个数控加工平面G代码指令。...由图得知XY与YZ的数学平面与立式加工中心加工平面在执行半径补偿时指令运用相符合，但在ZX数学平面与XZ的加工平面中效果却不同。
一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，与之前讨论过的算法主要存在两点不同： 它是一种非参方法。...$ KNN具体的算法步骤可参考延伸阅读文献1。 二、KNN性能讨论 KNN的基本思想与计算过程很简单，你只需要考虑两件事： K预设值取多少？ 如何定义距离？...三、实战案例 1、KNN在保险业中挖掘潜在用户的应用 这里应用ISLR包里的Caravan数据集，先大致浏览一下： > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame'...作为保险销售人员，只需要关心在模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险，这是精准营销的精确度（Precision）；因此，在这样的业务背景中，应该着重分析模型的Precesion，而不是Accuracy...以上试验都充分表明，通过机器学习算法进行精准营销的精确度比随机猜测的效果要强好几倍！ 2、KNN回归 在R中，KNN分类函数是knn()，KNN回归函数是knnreg()。
原理 这个问题的算法思路挺简单的。分成两步来判断： 判断线段的两个端点是否在矩形内，如果两个端点至少有一个在矩形内，说明线段与矩形相交。...如果两个端点都不在矩形内，那么需要再判断线段是否与矩形的对角线是否相交。因为两个端点都不在矩形内的线段有可能会切割矩形的角，这时会与矩形的对角线相交。...判断点在矩形内非常简单，就是比较点是否在矩形的四至范围就可以了;而判断线段相交可以参考《空间或平面判断两线段相交(求交点)》这篇文章。 2....实现 关键的C++实现代码如下： //空间直线 template class LineSegment { public: Vec3 startPoint; Vec3...- 叶飞影的回答 - 知乎
作者的免训练方法，kNN-CLIP，利用实例嵌入数据库，使得开放词汇分割方法可以在给定领域的单次数据传递中不断扩展其词汇量，同时只存储嵌入，大大降低计算和内存成本。...作者提出的新方法，kNN-CLIP，通过使用一个检索数据库，该数据库将图像与文本描述相匹配，在单次传递中更新支持集以包含新数据，而无需存储任何先前的图像以供重放，从而避免了重新训练的需要。...作者认为，实例嵌入之间更高的相似性，如果反映在更频繁的检索中，意味着基于kNN的预测具有更高的置信度。...作者的研究扩展了对于kNN-CLIP在无需训练的连续词汇扩展影响的研究，应用到语义分割上，测试其在密集预测任务中的有效性。...通过将额外的特征提取器DINOv2集成到现有架构中，作者注意到如表8所示，在推理速度上有所妥协。此外，由于作者使用了暴力搜索，kNN搜索模块导致了更慢的推理时间。
数据要素市场建设需要构建可信、高效的数据基础设施体系。...近日，腾讯研究院邀请了腾讯隐私计算团队、腾讯区块链团队、腾讯云大数据基础产品中心、腾讯云安全产品部的四位研究鹅，共同探讨数据要素开发利用中的技术方案，分析隐私计算、区块链等数字技术在数据流通基础设施和安全基础设施建设中的具体作用...在这个过程中，一个关键组件是数据处理平台，它是一个比较典型的数据要素应用流程。从数据源开始（包括移动终端或者不同业务的数据源），经过网关接口的接入，进入数据的基础设施平台系统。...数据在对外共享、提供服务、流转过程中涉及到一系列的安全问题。因为对数据安全的担忧，使数据持有者对开放共享数据存在顾虑。...腾讯的数据要素安全成熟案例主要以头部金融机构、政府单位为主。在实际应用中，仍然存在两方面问题：一方面，计算服务的多源数据诉求难以得到完全满足。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 操作方式如下： (1)ctrl+shift+i 查看函数定义 (2)按住ctrl键，将鼠标放到函数上，就会显示函数信息，点击进去可以查看函数源码。...(3)选中函数位置，按住ctrl＋左键就会跳转到函数的定义处 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/174414.html原文链接：https://javaforall.cn
以下是根据参考文章中的相关信息和建议，以分点表示和归纳的方式给出的建议： 理解K值对模型的影响： K值的大小直接影响KNN算法的分类或回归结果。...较小的K值可能使模型对局部数据过于敏感，导致过拟合；而较大的K值可能使模型过于平滑，导致欠拟合。 交叉验证确定K值范围： 在实际应用中，通常使用交叉验证方法来确定K值的范围。...具体实践中的原则： 除了交叉验证外，还可以根据数据集的特点和问题需求来选择K值。例如，如果数据集中存在明显的类别不平衡，可能需要选择较大的K值来减少这种不平衡的影响。...在某些特定应用中，例如图像识别或自然语言处理，可能需要根据领域知识和实践经验来选择K值。...持续优化和调整： 需要注意的是，即使找到了一个看似合适的K值，也建议在实际应用中持续观察模型的性能，并根据需要进行调整和优化。因为随着数据的不断变化和新的应用需求的出现，最佳的K值也可能会发生变化。
要通过实验验证K值的选择是否有效，我们可以采用以下步骤，并参考文章中的相关数字和信息： 准备数据集： 选择一个合适的数据集，例如Iris数据集，它包含150个样本，分为三类，每类50个样本。...这样的数据集适合用于KNN算法的验证。 划分数据集： 将数据集划分为训练集和测试集。通常，我们可以使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。...选择K值范围： 根据参考文章中的建议，我们可以从较小的K值开始尝试，如K=3，然后逐渐增加K值，例如K=5, 7, 9, 11等。...这样，我们可以得到k个不同的模型性能评估结果。 评估模型性能： 对于每个K值，我们计算其在交叉验证中的平均性能（如准确率、精确度、召回率等）。这些性能指标可以帮助我们了解不同K值下模型的性能表现。...在测试集上验证： 使用选定的最优K值在测试集上评估模型的性能。这将帮助我们了解模型在实际应用中的表现，并验证我们选择的K值是否有效。
什么是 kNN?语义搜索 是一个用于相关度排序的强大工具。它不仅使用关键词，还考虑文档和查询的实际含义。语义搜索基于向量搜索。在向量搜索中，我们的文档都有计算过的向量嵌入。...搜索时考虑的候选者数量。在寻找更接近的结果时，该过程会跟踪一些候选者。这个数字越大，搜索越精确，速度也越慢。num_candidates 在 kNN 参数 中控制这种行为。搜索的段数量。...这确保了你的嵌入被最优地索引并使用更少的空间。请记住，无论如何都要避免在 _source 中存储你的嵌入，以减少存储需求。...这意味着我们可能会得到少于 k 个结果，因为我们需要从我们已经从 HNSW 图中检索到的前 k 个结果中移除那些不通过过滤器的元素。...使用 kNN 预过滤器会影响近似搜索的性能，因为我们需要在 HNSW 图中考虑更多的元素 - 丢弃不通过过滤器的元素，因此我们需要在每次搜索中寻找更多的元素以获得相同数量的结果。
简介 K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。...算法描述 knn 算法思路： 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...k近邻模型的三个基本要素： k值的选择：k值的选择会对结果产生重大影响。较小的k值可以减少近似误差，但是会增加估计误差；较大的k值可以减小估计误差，但是会增加近似误差。...k-means方法的基本要素： k值的选择：也就是类别的确定，与K近邻中k值的确定方法类似。 距离度量：可以采用欧氏距离、曼哈顿距离等。...数据展示 KNN的分类结果 KNN算法中的基本设置 k=5 距离度量：欧氏距离 分类决策规则：多数投票 测试集：https://github.com/shuaijiang/FemaleMaleDatabase
在实际应用中，由于制动和不稳定的路面，地平面会动态变化。因此，车辆的位姿，特别是俯仰角，会从微妙到明显地波动。...例如一些基于BEV的算法应用逆透视映射（IPM）与从图像平面到地平面的外参数，从而将像素从图像空间映射到BEV空间。 然而，在实时环境中准确地估计地平面法线是具有挑战性的，特别是在单目设置中。...地平面法向量 我们认为在车辆移动时，车辆参考系统中的地平面法线向量是振荡的。为了验证这一点，我们从KITTI [28]里程计序列＃00中选取一个剪辑进行说明。...在实际环境中，道路表面并非理想的平面，但靠近摄像机的一小段近似平坦。在这种情况下，可以计算在摄像机参考系统中的该段的法线向量。当车辆静止时，可以从摄像机和地平面之间的外参参数计算地平面法线向量。...对于这些情况，我们提出的方法估计的地平面法线的有效范围可能会缩小到更小的区域。 总结 本文提出了一种在驾驶场景中估计地平面法线向量的方法。
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