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动态规划是一种强大的方法,可以解决很多最优化问题。其核心思想是将问题拆解为子问题,通过记忆化或迭代的方式避免重复计算,从而提高效率。在C++中,动态规划的实现通常涉及状态定义、状态转移方程的推导以及最终解的计算。通过具体的算法问题(如背包问题、最长公共子序列、爬楼梯问题等)来理解和应用动态规划,可以帮助解决复杂的优化问题。

数据驱动(Data-Driven)是一种软件测试和开发方法,强调通过数据来驱动测试用例的执行和结果验证。与传统的硬编码测试用例不同,数据驱动测试允许使用外部数据源(如 CSV 文件、Excel 表格、数据库等)来提供测试输入和期望输出,从而提高测试的灵活性和可维护性。测试脚本只是作为一个驱动或者类似于一个传送数据的机制。测试数据和测试行为进行完全分离这样的测试脚本设计模式叫做数据驱动。

贪心算法是一种常用的算法设计策略,旨在通过局部最优选择来构建全局最优解。它的基本思想是:在每一步选择中,都选择当前看起来最优的选项,而不考虑后续的影响。贪心算法通常用于解决最优化问题,尤其是在某些特定条件下能够得到全局最优解的问题。

线性模型形式简单、易于建模,(如简单的二元一次方程线性函数,复杂的线性函数,多维变量与因变量的关系)却蕴涵着机器学习中的一些重要的基本思想。许多功能更为强大的线性模型可以在线性模型的基础上通过引入层级结构或者高维映射而得。几种经典的线性模型(线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习)

王国维先生认为读书有三境界,即为:‘昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路’。此第一境也。‘衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。’此第二境也。‘众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处’。此第三境也。”...
BP神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,前向传播是输入数据经过隐层的作用逐渐处理直至输出,根据输出和期望误差反向调节各个神经元参数以及阈值,使得输出越来越接近期望值。如图所示输入经过隐层到输出层的一个简易过程。当输入层m到输出层n可以看做是一个自变量是m到n因变量的一个函数,神经网络的优
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系。一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下。云计算最初的目标我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要...
Helm 入门学习概念:helm是什么?Helm 是Kubernetes的包管理器。包管理器类似于在Ubuntu中使用的apt,能快速查找、下载和安装软件包。Helm由客户端组件helm和服务端组件Tiller组成, 能够将一组K8S资源打包统一管理, 是查找、共享和使用为Kubernetes构建的...
Kubernetes概述:Kubernetes是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,它提供了应用部署,规划,更新,维护的一种机制。它的一个核心的特点就是能够自主的管理容器来保证云平台中的容器按照用户的期望状态运行着,比如用户想让apache一直运行,用...
浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一原创 2017-11-02 朱松纯目录引言第一节 现状:正视现实第二节 未来:一只乌鸦给我们的启示第三节 历史:从“春秋五霸”到“战国六雄”第四节 统一:“小数据、大任务”范式与认知构架第五节 学科一:计算视觉 — 从“深”到“暗”第六节 学科二:认知推理 — 走进内心世界第七节 学科三:语言通讯 — 沟通的认知基础第...