今天就给大家介绍了一款PPT制作利器：Slidev~ file 说Slidev之前，咱先聊聊Markdown，在认识Markdown之前，各种版式样式的问题也一直困扰着TJ君，所幸Markdown的出现完美的解决了这个问题...这里整理了一波超级好用的IDEA插件，一定有你喜欢的！...—— 可以使用另一个窗口，甚至是你的手机来控制幻灯片 绘图 - 在你的幻灯片上进行绘图和批注 LaTeX 支持 —— 内置了对 LaTeX 数学公示的支持 图表支持 —— 使用文本描述语言创建图表...甚至是一个可以托管的单页应用 ⚡️ 快速 —— 基于 Vite 的即时重载 可配置 —— 支持使用 Vite 插件、Vue 组件以及任何的 npm 包 是不是功能很丰富？...不过也许可能是BETA版本的关系，作者表示Slidev的API接口还不是很稳定，有待进一步优化 file 我们看一下简单的试用（白色是在刷新，有点慢）： file 喜欢的小伙伴不要错过，让你的Markdown
今天我们来聊聊上图这个比较炫酷的指针仪表图，这个图可以根据你的指标的数据进行关联，通过指标数据的变化，仪表图进行指针的变化，我们来讲讲这个图设计的思路。...首先我们需要定义仪表图的刻度，就是你的指标是0-100%，还是 -100-100%，还是其他的范围，因为你的刻度的范围对指针的角度的计算是有影响的，加入你的范围是在 -100-100%，而仪表图是个半圆...，角度是180度，所以每个刻度对应的角度是 180度/200 确定了你的刻度范围后，接下来我们要确定指针的位置，要确定指针的位置，我们需要确定指针的角度和指针的长度。...指针的角度，我们的思路是 90度- 角度1=角度2 （看下图） 指针的长度我们需要确定指正的三个点，指针的原点和指针的前段和后端3个点，我们可以设定指正前段长度为0.8 ，后端长度为0.2 ，然后用...sin ,和COS的函数来算出指针 x.y轴的前段和后端的点，如下图 确定了3个点后，我们用散点图来画出指针，再在图中填充仪表盘的图片，就可以完成我们的仪表图了。
通常我们依赖监控系统来提前发现问题，但是监控数据作为一个正向链路，很难覆盖到所有场景，经常会有因为集群配置的不一致性或者一些更底层资源的异常，即使监控数据完全正常，但是整个系统依然会有一些功能不可用。...，并统一收集其他集群的诊断结果，实现任何时刻都可以从中心获取到其他所有集群的运行状态，做到对大规模 Kubernetes 集群的有效管理以及诊断。...欢迎广大爱好者一起来共建： 自定义 Probe image.png 对比其他诊断工具 目前社区已经有 Kuberhealthy 以及 Kubeeye 来做 Kubernetes 集群诊断这件事情。...Kuberheathy 提供一套比较清晰的框架可以让你轻松编写自己的诊断项，将诊断项 CRD 化，可以轻松地使用Kubernetes 的方式来对单个 Kubernetes 进行体检。...其实，Kubeprober 做的也是诊断 Kubernetes 集群这件事情，提供框架来编写自己的诊断项。
OpenEBS是一个包含数据和抽象存储层的解决方案，这样Kubernetes应用程序才能正常工作。...我们是一个CNCF沙箱项目，拥有大约1750名成员的强大社区，为DevOps和容器环境提供持久的和容器化的块存储。...我们还将讨论OpenEBS的最新特性以及如何在AWS、D2iQ Konvoy、Red Hat Openshift Operator Hub、Rancher等平台上设置OpenEBS。...议程： K8s中持久性应用程序的问题以及OpenEBS如何解决这个问题 在30秒内部署OpenEBS 顶级用例 演示 路线图 问答 开始和支持 视频 视频内容 PDF https://www.cncf.io
Google 内部曾让做算法的工程师人工去猜测搜索算法会选择哪个页面作为排名第一的结果，其准确率为 70%，然后 RankBrain 去做了同样的事情，准确率达到了 80%，超过了做算法的工程师的平均水平...机器学习将会以各种有意义的方式整合进 Google 的搜索引擎中。Google 这所有的举动将会继续保持其搜索引擎的领头地位。...RankBrain 运行原理解析 RankBrain 是 Google 蜂鸟搜索算法的一部分。蜂鸟是整个搜索算法，就好比车里面有个引擎。引擎本身可能由许多部分组成，比如滤油器、燃油泵、散热器等。...从与 Google 的来往电子邮件之中，RankBrain 主要用于翻译人们可能不清楚该输入什么确切词语的搜索词条。 Google 很早就找到不根据具体词条搜索页面的方式。...比如，许多年前，如果你输入“鞋”（shoe）， Google 可能不会找到那些有“鞋”（shoes）的页面，因为从技术上来说这是两个不同的词汇，但是“stemming”使得 Google 变得更聪明，让引擎了解
通过实验，作者证明，这种算法比起传统的搜索算法，性能提升30%-50%。该研究提供了新的搜索算法进化方式的思考。...通过实验，作者证明，这种算法比起传统的搜索算法，性能提升了30%-50%。 该研究的主要意义有两个，首先，提供了新的搜索算法进化方式的思考。...果蝇和一般的计算机科学方法之间的主要区别之一是，计算机科学家通常会把他们的数据，无论是视频，图像或歌曲，做所谓的降维：他们把他们非常高维的对象，尽量多的降维，然后在这个较低维度的空间中寻找相似性。...如果我有2000个神经元，那么就意味着每个物体都可以由2000个神经元的不同组合来表示。如果我以计算机科学的方式来做，那么每个对象都将被表示为10或20个神经元的组合。...有更多的神经元相当于有这个更大的足球场空间来存储物体。 5. 为什么我们现在还没有一个比果蝇更好的搜索算法？ 有一些果蝇正在使用的技巧，我们并没有想到，因为它们有点不直观。通常你会想要减少维度。
在许多AI应用中，搜索不仅是一种算法工具，更是一种问题解决的思维方式。 想象一下，你正在使用智能助手搜索附近的餐厅。这个过程中，智能助手如何从成千上万的选项中找到最符合你需求的那几家餐厅？...这些基础算法不仅在教学中起到了承上启下的作用，也在实际应用中提供了解决问题的基本方法。 四、高级搜索技术 在掌握了基础搜索算法之后，我们转向更复杂、更高效的高级搜索技术。...遗传算法：遗传算法是一种受生物进化启发的搜索技术，它通过模拟自然选择和遗传机制来迭代地改进解决方案。这种方法在多目标优化和搜索空间非常大的问题中特别有效。...下面，我们探讨几个这种融合的关键例子。 强化学习中的搜索策略 强化学习是一种学习方法，其中的智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略。在这个过程中，搜索策略用于决定在给定状态下的最佳行动。...基础搜索算法的核心地位：深度优先搜索、广度优先搜索等基础算法是理解复杂搜索技术的起点，它们为解决更复杂问题奠定了基础。
游标查询允许我们先做查询初始化，然后再批量地拉取结果。 这有点儿像传统数据库中的 cursor 。 这种方法对于需要处理所有文档的批处理作业非常有效，但对于实时用户请求可能不太适用。 2....Search After 为了提高深度分页的性能，可以使用search_after 参数。这个方法允许在上一个查询的最后一个文档之后继续搜索，而不是从头开始。...这种方式比传统的基于页码的分页更有效，尤其是在检索位于结果集较后部分的文档时。 search_after 通过维护一个实时游标来避免Scroll API 的缺点，它可以用于实时请求和高并发场景。...在许多应用场景中，避免深度分页可能是最好的策略。例如，可以通过改进搜索算法和结果的相关性来限制用户必须翻阅的页面数，或者提供更精确的过滤器来缩小结果集。 对查询本身进行优化也可以提高深度分页的效率。...例如，使用更简洁的查询、减少返回的字段数量或利用缓存机制。 需要注意的是，每种方法都有其适用场景和限制。在实际应用中，根据具体需求和环境选择合适的方案是关键。
贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。 例子：兑换零钱 ?...对于兑换36元的零钱，也就是找36的子结构最优解，贪心算法会按照20>10>5>1这个方式进行。 我们把金额和面值都改一下，面值为10 6 1 ，兑换金额为13 。 ?...因为贪心算法一般没有测试所有可能的解。贪心法容易过早做决定，因而没法达到最佳解。 贪⼼算法与动态规划的不同在于它对每个⼦问题的解决⽅案都做出选择，不能回退。...我们也可以用贪心算法来做，把这个数组买卖的过程分为局部情况，更后序元素比较大小，后面的大，那么就卖出，后序的要是小，那就 不买。找到局部最有利的结果，那么组合起来就是全局最优解。...这道题有二分算法的的使用前提吗？ 这个平方根的可能解是由零开始递增的直到x ，那么存在上下界，也具有快速访问数字的情况。
在VRP问题中，该算法可以有效处理带有时间窗和多配送人员的复杂情况。 实现细节 初始解的获取：通常采用随机生成的方式，或者使用其他启发式方法如贪婪算法生成初始解。...可以采用随机动态禁忌期限或系统性动态禁忌期限两种方式来确定禁忌期限。随机动态禁忌期限通常由一个定义了tmin和tmax参数的期限范围决定，其值在给定范围内随机选择，并遵循均匀分布。...解的质量：在特定问题如软硬件划分问题中，禁忌搜索算法能够提供比其他启发式算法更好的解质量。 劣势： 搜索空间限制：禁忌搜索算法的搜索空间是有限的，因为其依赖于记忆机制来避免重复探索。...例如，在多选择软硬件划分问题的研究中，禁忌搜索算法求得的近似解比模拟退火算法更接近精确解，且在大规模问题上的表现优于其他启发式算法。...然而，尽管禁忌搜索算法在处理大规模问题时表现出色，但其性能还受到多种因素的影响。例如，领域结构和操作方式对算法的优化时间性能有重要影响。
从一个网页的链接跳转到另一个网页的链接的行为，反映的是人类对所支持网页的一种投票行为。写代码的目的是以一种方式来计算和权衡那些看起来有用的链接。...Google 内部曾让做算法的工程师人工去猜测搜索算法会选择哪个页面作为排名第一的结果，其准确率为 70%，然后 RankBrain 去做了同样的事情，准确率达到了 80%，超过了那帮做算法的工程师的平均水平...随着时间的推移，RankBrain可能能够处理越来越多的当前通过手写代码分析来改善 Google 算法的各种各样的信号。就目前 Google 的情况来看，它理应做一些这方面的改进。...预计，Google 将继续增长更聪明。预计，机器学习将继续在有意义的各种方式集成到搜索。希望这一切将继续向 Google 堆作为搜索巨头的顶部。但是，不要指望一夜之间，所有的搜索结果将发生改变。...一条查询并不意味着Bing的RankNet和 Google 的RankBrain同样出色，反之亦然。不幸的是，很难拿出一份清单来做这种比较。 还有更多的例子吗？
编写看似智能程序的软件公司使用了“搜索算法”、“业务规则引擎”、“约束求解器”和“运筹学”等术语。值得一提的是，这些宝贵的工具确实来自人工智能研究，但由于未能实现更宏大的目的，它们现在被重新命名。...2010年之后，人工智能的兴起仅仅是掌握了一类新的任务：分类。更具体地说，由于神经网络的存在，科学家已经开发出有效的方法来分类大多数类型的数据，包括图像和自然语言。...最重要的是，当神经网络进入其他问题空间时，例如旅行推销员问题，它会出现回报递减的问题。为什么在搜索算法更加直接、有效、可扩展且经济的情况下，我还要使用神经网络来解决旅行商问题呢？...当然，现在计算机的速度越来越快，但芯片制造商能否继续维持摩尔定律呢？ 这是有道理的。为什么在搜索算法更加直接、有效、可扩展且经济的情况下，我还要使用神经网络来解决旅行商问题呢？...当然，并不是所有使用“机器学习”或“人工智能”的公司实际上使用了“深度学习”。 一个好的数据科学家可能被雇佣来构建一个神经网络，但当她真正研究这个问题时，她觉得构建一个朴素的贝叶斯分类器可能更合适。
nofollow标签是Google和Yahoo等搜索引擎2005年推出的，到目前已经有了16年的历史了，它目的是告诉搜索引擎不要跟踪加了nofollow的链接，不要传递链接权重，不要在搜索算法中计算这个链接...第二个重大变化是： 这三个标签将被搜索引擎算法在决定链接是否应该被考虑时视为一个暗示，更容易理解点的词是一个建议，而不是指令。...但变更以后，只把这三个标签当作建议，搜索引擎的算法是否考虑这个链接，由搜索引擎自行综合其它因素来做决定。 需要修改现有的nofollow标签吗？ 不用。...看来对有利益交换的链接是很敏感的，也想挖到更多数据，部分链接改为rel=”sponsored”能使搜索引擎大规模判断广告链接时更准确。...对外部链接建设的影响 如前所说，自己网站上的链接并没有必要去修改。但至少对英文网站来说，这次nofollow作用的改变可能会对外部链接建设的方式产生比较大影响。
可以说，Silver从AlphaGo诞生前起（这个后面会说），到现在的最强版本AlphaGo Zero，一直在用深度强化学习攻克围棋，用“AlphaGo之父”来形容他一点也不为过。 ?...and Offline Knowledge in UCT，提出将离线学习或在线创建的知识纳入搜索算法以增加其有效性的新方法。...这篇文章提出将离线学习或在线创建的知识纳入搜索算法以增加其有效性的新方法。而这一方法促成了AlphaGo的成功。...的影响，并在树搜索算法中加上这些知识。...他们还研究了如何以类似的方式使用基于人类知识的专业棋谱。这种离线知识有两点帮助：首先，它有助于将程序集中在像在离线中学习到的好的下法；第二，当程序试图估计给定的位置值时，它有助于模拟更逼真的游戏。
这类似于仅仅触及表面，错过那些等待被发现的高价值洞察力。那么，一个品牌应该怎样做才能轻松实现这个目标呢? 随着近年来深度学习的发展，算法的文本分析能力有了很大的提高。...先进人工智能技术的创造性利用，成为深入研究的有效工具。我们认为，根据以下几方面来对一个品牌的客户对话进行分类是很重要的: 顾客关心的品牌产品和服务。 用户对这些方面的潜在意图和反应。...我们引入了一种智能的智能搜索算法，称为上下文语义搜索（又叫CSS)。CSS的工作方式是，它需要数千条消息和一个概念(比如价格)作为输入，并过滤所有与给定概念紧密匹配的信息。...下面的图表展示了CSS是如何对现有的方法进行改进的。 ? 常用的过滤所有价格相关信息的方法是在价格和与价格相关的其他词(定价，收费，支付)上做关键词搜索。...然而，这种方法并不是很有效，因为几乎不可能想到所有相关的关键词及代表其特定的概念的变体。另一方面，CSS只是将概念(价格)的名称作为输入，并过滤所有语义相似的内容，即使没有提到概念关键词的明显变体。
显然，这将会有8的十次方（由于在这个任务当中通常会有10个GCN层）这么多种可能。通过手工的调节和寻找显然是不行的。因此，我们借助于自动网络搜索（NAS）的方式来解决这个问题。...这种搜索算法通过一种分布（这里高斯分布）来建模待搜索架构的分布，然后通过更新这个分布来更新架构搜索的过程。于此同时，该算法通过混合当前迭代和上一次迭代的样本来提高采样的效率。具体的步骤如下图： ?...由于该算法是基于采样的一种算法，不需要对架构的参数进行求导。因此，在更新网络的过程中，完全可以通过多项式采样的方式只激活部分的架构，通过这种方式来减少内存的消耗。 具体的算法如下： ?...我们看最右边的三列，我们发现在底层的时候，由于特征还比较低层GCN更喜欢使用更多的模块来生成这个矩阵。...首先是Ablation study相关的实验（Table 2）。我们想验证我们采用这种方式的有效性。这部分的实验是在 NTU-RGB D数据集上的Corss-View 测评下进行的。
本文将深入探讨算法和设计模式的概念、分类、应用场景及其在现代软件开发中的重要性。算法概述算法的定义算法是解决特定问题的明确步骤集合。它具有以下特性：有限性、确定性、可行性、输入、输出和有效性。...搜索算法：如二分搜索、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等。图算法：如Dijkstra算法、A*搜索算法、Prim和Kruskal算法等。...可维护性：选择易于理解和维护的算法和设计模式。可扩展性：选择能够适应未来变化的算法和设计模式。算法优化算法优化可以通过以下方式进行：时间复杂度优化：通过改进算法减少时间消耗。...空间复杂度优化：通过减少存储需求来优化算法。并行计算：利用多核处理器的计算能力来加速算法。设计模式优化设计模式优化可以通过以下方式进行：模式组合：将不同的设计模式组合起来使用，以解决更复杂的问题。...模式替代：在某些情况下，使用更现代的设计模式替代传统的设计模式。结论算法和设计模式是软件开发中不可或缺的两个方面。它们共同为构建高效、可维护和可扩展的软件系统提供了强大的工具。
通过使用一个由滤波器和具有特定领域知识的预测器增强的渐进贪婪搜索算法，可以有效地设计出新的、与数据相关、且性能优于人类最新设计模型的SF。...然后，我们提出一个贪婪算法来有效地搜索SF，并通过滤波器和预测器进一步加快了算法的速度，避免了重复训练具有相同表达能力的SF，有助于在模型训练前的搜索过程中移除效果差的候选对象。...考虑到这个搜索空间中有个不同结构，而训练和评估每一个结构都需要花费数十分钟的时间，如何快速有效地搜索更好的结构，是搜索算法所需要关心的问题。...第三，该工作提出了一个渐进贪婪算法来搜索空间，通过建立一个滤波器以避免训练冗余的SF，并建立具有特定对称相关特性（SRF）的预测器以选择有效的SF。...通过使用一个由滤波器和具有特定领域知识的预测器增强的渐进贪婪搜索算法，AutoSF可以在巨大搜索空间中有效地设计出与KG相关的、新的、优于人类的SF。
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