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最快的 Hexo 博客搭建方法

Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境，为开发者提供了一个永不间断的云端工作站，支持绝大部分编程语言，包括 HTML5、PHP、Python、C/C++、.NET 小程序等等。...为了满足更多用户对部署功能的需求，我们现已将一键绑定自定义域名功能上线！用户可以用其搭建网站、博客，绑定自己的域名，让其他人方便的访问。 Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。...点击左下角的『终端』，接下来就进入敲命令时间。...打开该 md 文件，开始你的写作吧！ ? 第三步 生成 写完 md 源文件后，我们需要 Hexo 帮忙生成静态文件，以便能在浏览器中看到渲染后最终的效果。...目录中会多出一个 public 文件夹，刚才生成的文件都放在其中。 ? 第四步 部署 准备工作：注册域名并进行实名认证，然后绑定域名 点击右边的【绑定域名】填入自己的域名和端口 (8080)。

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最快的 Hexo 博客搭建方法

Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境，为开发者提供了一个永不间断的云端工作站，支持绝大部分编程语言，包括 HTML5、PHP、Python、Java、Ruby、C/C++、.NET...Cloud Studio 提供了完整的 Linux 环境，并且支持自定义域名指向，动态计算资源调整，可以完成各种应用的开发编译与部署。 Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。...点击左下角的『终端』，接下来就进入敲命令时间。...打开该 md 文件，开始你的写作吧！ 第三步 生成 写完 md 源文件后，我们需要 Hexo 帮忙生成静态文件，以便能在浏览器中看到渲染后最终的效果。...第四步 部署 准备工作：注册域名并进行实名认证，然后 绑定域名 点击右边的【绑定域名】填入自己的域名和端口 (8080)。

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    候选码的求解基本方法集合

    候选码的求解基本方法集合 一、求解候选码基本算法的具体步骤....根据上述方法,具体求解步骤如下:把F右部单一化后F={ A→B,A→C,CD→E,B→D,E→A };根据判断,A作为确定因素在左部出现的频率最高,求A+=ABCDE,又有E→A,求E+=ABCDE而CD...但可以用同样的方法调整属性的删除次序而把所有的候选码都求解出来。 如此题设关系R(ABCD)及R上成立的函数依赖集为F,F={AB→C,C→D,D→A},求R的所有码。...快速求解方法适用于判断有属性是属于L类、N类或其中一种的情况下求解。如果有L类和N类的属性,则求解候选码速度非常快。 简而言之： L、R、N、LR类。...最后可得R的候选码为:AC,AD,AE,AF。  此方法适用于左部是单个属性的函数依赖求解候选码,而且如果用快速求解法又不是能很快地求解出来候选码来的情况。

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    改进位删除谜题的求解方法

    对于 n = 12 的情况，最优解是 10。对于较小的 n，这个问题可以通过暴力搜索法求解。但是当 n 变大时，暴力搜索法将变得非常耗时。...解决方案为了提高求解效率，我们可以使用一种称为“贪婪算法”的方法。贪婪算法是一种通过在每一步中做出局部最优选择来寻找全局最优解的方法。...为了进一步提高求解效率，我们可以使用一种称为“回溯法”的方法。回溯法是一种通过尝试所有可能的解决方案并回溯到上一步来寻找最优解的方法。...代码例子def solve(n): """ 求解位删除谜题。 参数： n: 二进制向量的长度。 返回值： 最优解。...remaining_vectors[i+1:]) solution.pop() backtrack([], vectors) return best_solution# 求解

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    腾讯发布万亿大模型训练方法：最快256卡1天训完万亿NLP大模型

    允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 编者按： 万亿大模型的落地成本，被打下来了： 现在，最快用256张卡，1天内就能训练完成，成本直接降至原来的1/8。...用千亿模型热启动，最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模型HunYuan-NLP 1T的训练，整体训练成本仅为直接冷启动训练万亿模型的1/8。...背景 2018年提出的BERT模型[1]，其规模最大为3亿参数，随后围绕亿级别参数规模的模型，有各种模型结构和训练方法的探索，包括Roberta[2]、ALBERT[3]等，模型结构和训练方法是提升模型能力的重要手段...但是，通过实验发现，这种方法对效果是有损失的。...词向量路由机制 挑战描述，原来的Routing方法以Self-Attention的输出作为输入，有几个缺点：首先路由和词本身的关联随着SA对信息的加工逐渐变弱。

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    0基础Python最快的入门方法与实战项目!

    今天我们来分享一位前辈的心得和学习路径，他解决了纯小白基础段入门的问题，同时推荐了每个阶段适合的练手项目，希望对你有所帮助。 1 新手学Python最好的方式是什么？...对于有编程基础的同学，一个星期以内就能把Python基础语法撸下来，对于没有编程基础的同学，也是一个月的事情。...学习Python的好方式是： 一，学完基础语法后，通过做项目来巩固自己所学的知识；只有当我们要去做项目的时候，才会真正去调动自己的思维，通过各种办法去实现自己的想法； 二，编程书、编程课程是学习的一个捷径...，会把重点的知识掰开揉碎呈现给你，但是，到我们真正使用Python的时候，官方文档才是最好的查阅和进一步学习的资料，想要成为Python达人，记得要多看官方文档；我所遇到的优秀的Python程序员，几乎每年都会去学习一遍官方文档...其中，做数据爬虫项目是很好的巩固Python基础知识的方法。 一是数据爬虫项目不需要很长的代码，基本上100行以内的代码就可以实现。 二是富有逻辑性，可以锻炼代码思维。

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    创造了不起丨TiKV Committer 的最快养成方法

    迟先生是上海交通大学的计算机系学生，同时，他也有着另外一个身份：CNCF TiKV 项目有史以来最快晋升为 Committer 的开发者。在一个风和日丽的下午，他接受了我们的专访。...但是迟先生凭借他扎实的计算机功底和不俗的代码实力，成功地完成了既定目标，同时创下了 TiKV 有史以来最快成为 Committer 的记录。TiKV 的官方网站上至今还保存着他结业时写的总结博客。...当社会资源无法满足所有人的需求时，人们通过竞争来获取更多资源。 迟先生也提到了一些他生活中见到的内卷现象，比如有的同学发邮件给老师，想把别人的分数扣掉，希望用这种降低别人分数的方法来提高自己的排名。...他提到，去年有一门课，有的同学写了三四十页的实验报告，而他第一次交了两页，第二次交了五页，最后老师还是给了他满分；包括在 AI 模型训练上，他的小组建立了只需要处理少量数据就能得出很好结果的新模型。...“对我自己来讲，我想解决一些其他人没有解决过的问题，”他说，“有些问题感觉就算是学术界也比较难解决，它真的要有经验丰富的工程师才可以去找出那么一种真正可以适用于某一个 workload 的系统的解决方法

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    创造了不起丨TiKV Committer 的最快养成方法

    迟先生是上海交通大学的计算机系学生，同时，他也有着另外一个身份：CNCF TiKV 项目有史以来最快晋升为 Committer 的开发者。在一个风和日丽的下午，他接受了我们的专访。...但是迟先生凭借他扎实的计算机功底和不俗的代码实力，成功地完成了既定目标，同时创下了 TiKV 有史以来最快成为 Committer 的记录。TiKV 的官方网站上至今还保存着他结业时写的总结博客。...当社会资源无法满足所有人的需求时，人们通过竞争来获取更多资源。迟先生也提到了一些他生活中见到的内卷现象，比如有的同学发邮件给老师，想把别人的分数扣掉，希望用这种降低别人分数的方法来提高自己的排名。...他提到，去年有一门课，有的同学写了三四十页的实验报告，而他第一次交了两页，第二次交了五页，最后老师还是给了他满分；包括在 AI 模型训练上，他的小组建立了只需要处理少量数据就能得出很好结果的新模型。...“对我自己来讲，我想解决一些其他人没有解决过的问题，”他说，“有些问题感觉就算是学术界也比较难解决，它真的要有经验丰富的工程师才可以去找出那么一种真正可以适用于某一个 workload 的系统的解决方法

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    【说站】python线性规划的求解方法

    python线性规划的求解方法 说明 1、图解法，用几何绘图的方法，求出最优解。 中学就讲过这种方法，在经济学研究中非常常用。 2、矩阵法，引入松弛变量。...将线性规划问题转化为增广矩阵形式，然后逐步解决，是简单性法之前的典型方法； 3、单纯法，利用多面体在可行领域逐步构建新的顶点，不断逼近最优解。...是线性规划研究的里程碑，至今仍是最重要的方法之一； 4、内点法。 通过选择可行域内点沿下降方向不断迭代，达到最佳解决方案，是目前理论上最好的线性规划问题解决方案； 5、启发法。...单纯法实例 import numpy as np #导入相应的库 import sys def solve(d,bn):     while max(list(d[0][:-1])) > 0:         ...else:             print("x"+str(i)+"=0.00")     print("objective is %.2f"%(-d[0][-1])) 以上就是python线性规划的求解方法

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    分支定价求解VRPTW的python代码加速方法

    本文主要 分享一点算法实现中的加速方法，特别针对python用户。...方法是多种多样的，这里以VRPTW为例介绍其中的一种方法。 数据魔术师的粉丝应该记得，数据魔术师曾经发布过一个脉冲算法求解ESPPRC的C++实现（忘记的同学可以 戳这里）。...幸好这个繁琐的过程有现成的工具可用，比如swig（swig的使用不是本文的重点，大家百度一下，教程很多。除了swig也有其他方法，swig差不多算是最方便的了）。...load_state()方法是定义节点要传递的内容，如上所述，我们要传递的是路径池、去掉的边、强制保留的边，那么我们的load_state()就如下所示： def load_state(self, node...2.如果有兴趣在本文的方案上继续改进，则有如下的可能方向： 分支规则，本文的分支规则基于有无一条特定的边，这个分支方法形成的分枝树非常不平衡； 分布式，pybnb是基于MPI的，是可以在分布式环境中运行的

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    教你使用Column Generation求解VRPTW的线性松弛模型

    今天我们再来一点干货，用Column Generation求解带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的线性松弛模型。...千万注意，Column Generaton可不能直接用来求解VRPTW的最优整数解哦。...2.1 Linear Master Problem(LMP) 我们知道，Column Generation是求解线性规划模型的，但是上面的主问题是一个整数规划模型，所以…… 我们需要将 ?...然后我们再顺便把RLMP的对偶模型也写出来，便于后续对偶变量的求解： ? 在对偶模型中： - ? 是非负的对偶变量，对应着约束(9)。 - ? 是非负的对偶变量，对应着约束(10)。...现在假如subproblem通过启发式或者什么其他方法找到了一条路径 ? ，且 ? 的reduced cost 为3.4-2-2.8 = -1.4 < 0。那么，我们需要将 ? 加入到 ?

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    教你使用Column Generation求解VRPTW的线性松弛模型

    )的线性松弛模型。...01 VRPTW Description 关于VRPTW的描述，以及建模方式，可以参照此文:干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附JAVA代码及CPLEX安装流程）。...2.1 Linear Master Problem(LMP) 我们知道，Column Generation是求解线性规划模型的，但是上面的主问题是一个整数规划模型，所以…… 我们需要将 ?...然后我们再顺便把RLMP的对偶模型也写出来，便于后续对偶变量的求解： ? 在对偶模型中： - ? 是非负的对偶变量，对应着约束(9)。 - ? 是非负的对偶变量，对应着约束(10)。...现在假如subproblem通过启发式或者什么其他方法找到了一条路径 ? ，且 ? 的reduced cost 为3.4-2-2.8 = -1.4 < 0。那么，我们需要将 ? 加入到 ?

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    2024年高教社杯全国大学生数学建模C题-农作物的种植策略详解+思路+Python源码(二)

    数学建模不仅是解决复杂现实问题的一种有效工具，也是许多学科和行业中的关键技能。从工程、经济到生物、环境等多个领域，数学建模为我们提供了将实际问题转化为数学形式，并利用数学理论和方法进行求解的强大能力。...作为一名从事数学建模多年的博主，专注数学建模已有五年时间，期间参与了数十场不同规模的建模比赛，积累了丰富的经验。无论是模型原理、建模流程，还是各类题目分析方法，我都有深入的理解。...3.通过情景优化或鲁棒优化方法，得到对所有情景都具有较好表现的种植方案，从而降低决策对单一预测的依赖，规避种植风险。...这些方法实现起来较复杂，需要在每个情景下计算收益或损失，然后通过额外的变量与约束来表达 VaR / CVaR。...Python + Pyomo 情景建模思路import pyomo.environ as pyo# ---- 1.

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    干货 | 求解VRPTW松弛模型的Column Generation算法的JAVA代码分享

    他的子问题采用上一篇推文介绍的模型，找一条reduced cost最短的路径，运行只需要更改下面文件中算例文件的路径即可。 ? 运行的中间结果如下： ?...- Iteration：迭代次数 - SbTime：子问题求解时间(s) - nPaths：Master Problem中的总路径 - MP lb：Master Problem的线性松弛最优解，这里由于建模方式的原因...- SB lb：子问题的线性松弛最优解。 - SB int：子问题的整数最优解。 关于子问题的最大求解时间限制(s)，可以在下面文件中设置： ?...- Iteration：迭代次数 - SbTime：子问题求解时间(s) - nPaths：MasterProblem中的总路径 - MP lb：Master Problem的线性松弛最优解。...每一次迭代就是这样更新子问题的cost，重新建模求解的。 每次迭代的时候会更新ESPPRC问题中的cost，然后运行pulse算法重新求解。 其他的话结构和注释都写得非常清晰了，大家肯定能看懂的。

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    PHP实现基于回溯法求解迷宫问题的方法详解

    本文实例讲述了PHP实现基于回溯法求解迷宫问题的方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 引言 最近在leetcode上看了/【一个开发人员，能懂服务器量好，反之一个服务器维护人员，也应该懂开发】/些算法题，有些看着很简单的很常用的东西，竟然一下子想不出来怎么求解...如果高数学的不好，这些看似简单的问题，第一次碰到也会感觉很难求解，当然了，今天要说的是这样一个问题，求解迷宫的所有解，这个问题的求解用到了回溯法的思想，不了解这个思想的话，很多稍微复杂点的问题都很难解了...问题描述 这个问题是在实在瞎逛的时候碰到的，具体哪里记不太清了。...但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。

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    XHR请求解密：抓取动态生成数据的方法

    本文将深入剖析XHR请求解密的原理及实现方法，详细介绍5种主流方案，并以Steam游戏商店为案例，展示如何采集游戏介绍与评论数据。1....技术架构图 + 核心模块拆解技术架构图核心模块解析XHR请求解析模块 通过抓包工具（如Fiddler、Charles、Chrome DevTools）分析页面中的XHR请求，逆向出数据接口及参数。...性能对比数据 + 行业应用案例性能对比数据在实际测试中，采用XHR请求解密方案与传统爬虫相比有明显优势： 请求成功率提升：通过代理IP与完整请求头伪装，成功率提高了30%-50%。...XHR请求解密] D --> E[Headless Browser爬虫] E --> F[AI驱动智能爬虫]这棵“技术演化树”反映了从简单的页面抓取到智能化数据采集技术的发展历程，每一步技术进步都旨在更好地应对目标网站的反爬措施和数据动态加载难题...总结本文从技术原理和实践案例两个层面，详细介绍了XHR请求解密在抓取动态生成数据中的应用。

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    分类模型评估方法_政策评估的模型与方法

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...: 真实类别为负例，预测类别为正例； 假负例（false negative FN）:真实类别为正例，预测类别为负例； 真负例（true negative TN）：真实类别为负例，预测类别为负例； 分类模型评价指标有...accuracy = （TP+TN）/(P+N) accuracy = 1-error_rate 错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例； error_rate...，一般来说，查准率高时，查全率往往偏低，而查全率高时，查准率往往偏低；平衡点BEP是查准率= 查全率时的取值，当一个学习期的BEP高于另一个学习器的，则可以认为该学习器优于另一个； 但BEP过于简化，更常用的是...，则比较难比较优劣，此时较为合理的判断指标是AUC,即ROC曲线下的面积。

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