简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
大数据时代的Serverless工作负载预测-排名80_0.313
赛题名:大数据时代的Serverless工作负载预测背景:云计算时代,Serverless软件架构可根据业务工作负载进行弹性资源调整,这种方式可以有效减少资源在空闲期的浪费以及在繁忙期的业务过载,同时给用户带来极致的性价比服务。在弹性资源调度的背后,对工作负载的预测是一个重要环节。如何快速感知业务的坡峰波谷,是一个实用的Serverless服务应该考虑的问题。任务:传统的资源控制系统以阈值为决策依
python_强化学习算法DQN_玩五子棋游戏
本文公开一个基于强化学习算法DQN的五子棋游戏自动下棋算法源码,并对思路进行讲解。源码地址:python_强化学习算法DQN_玩五子棋游戏一个基于CNN构成的DQN算法的8*8的五子棋游戏1、Q-Learning介绍Q-Learning的思想并不是很复杂,很多文章都有详细的介绍,这里只是简单举个例子,不做详细讲解。如何用简单例子讲解 Q - learning 的具体过程?2、DQN介绍DQN也叫d
PSO粒子群优化-LSTM-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size
1、摘要本文主要讲解:PSO粒子群优化-LSTM-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size,目标为对沪深300价格进行预测主要思路:PSO Parameters :粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值LSTM Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_s
到底了