logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

MySQL数据库如何备份、恢复、导出与导入

数据库恢复备份恢复导出导入备份表结构首先,在要存储的文件目录下输入cmd,回车进入操作该目录的命令行进入命令行以后mysqldump命令 备份文件注意这里我原来的数据库名为jx_db因为有特殊符号_所以备份的时候会报找不到这个数据库的错误,于是我复制了这个数据库命名为jxdb才可以正常备份!mysqldump -u root -p jxdb > jxdb_bk_20211205.sqlmys

#数据库#mysql
【人工智能】—Admissible Heuristics可采纳启发式函数

这里在有障碍物的情况下,很难得到一个满足要求(预估耗散永远不会大于实际耗散)启发式函数,因此在这里考虑一个更简单情况,使用更简单情况下的实际耗散作为启发式函数,这样就可以保证估计耗散不会大于实际耗散,启发式函数采用起点到终点的曼哈顿距离

文章图片
#人工智能
【人工智能】— 神经网络、M-P 神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

成本函数(Cost)的定义可以是网络输出与目标之间的欧氏距离或交叉熵。在神经网络训练中,成本函数用于衡量神经网络的预测结果与真实标签之间的差异。成本函数的选择取决于具体的任务和网络结构。

文章图片
#人工智能#神经网络#学习
【人工智能】— 逻辑Agent、一般逻辑、Entailment 蕴涵、命题逻辑、前向链接、反向链接、Resolution归结

合取范式(CNF)是一个逻辑学术语,它表示为文字的析取式的合取式,其中每个文字都是一个变量或者它的否定形式,而每个合取项都是由一个或多个文字的析取组成的,这些合取项被称为clauses。逻辑中的关键概念之一是蕴涵,它指的是两个命题之间的关系,其中一个命题逻辑上可以推导出另一个命题。蕴涵表示一个语句逻辑上跟随另一个语句而出现,即如果一个语句A蕴涵另一个语句B,那么当A为真时,B也必须为真。这种蕴涵关

文章图片
#人工智能#算法
【数据库】— 无损连接、Chase算法、保持函数依赖

无损连接和保持函数依赖是关系数据库设计中的两个重要概念。无损连接指的是在关系模式分解过程中,如果原始关系模式中存在某些函数依赖关系,那么这些函数依赖关系应该在分解后的新关系模式中仍然能够被保持。也就是说,无论是在原始的关系模式中还是在分解后的新关系模式中,都应该能够通过关联操作(join)来获取与原始关系模式相同的信息。保持函数依赖指的是在关系模式分解过程中,如果原始关系模式中存在某些函数依赖关系

文章图片
证明LL(1)、SLR(1)、LALR(1)文法—编译原理第三章习题陈意云张昱

请给出所有含移进-归约冲突的规范$LR(1)$项目集,以说明该文法确实不是$LR(1)$的。以下项目集存在移进-归约冲突,即输入符号为$a$时,无法判断进行移进$a$还是进行$\epsilon$规约,所以该文法不是$LR(1)$的。

文章图片
操作系统实验—处理机调度算法的模拟

操作系统实验—处理机调度算法的模拟一、实验目的:二、实验内容:PCB进程控制块结构设计要求:三、实验过程记录:1、算法的思路2、主要数据结构3、程序代码运行效果一、实验目的:熟悉处理器调度算法的工作原理,掌握调度算法的实现、进程的状态及状态转换。具体如下:设计并实现模拟进程调度的算法:时间片轮转调度算法。理解进程控制块的结构。理解进程运行的并发性。掌握进程调度算法。二、实验内容:在多道程序运行环境

#算法#数据结构#c++
算法导论习题—主方法求渐进紧确界、递归树方法

对上述问题,《算法导论》中给出的主定理无法求解,但如下形式的主定理可以求解,其符合下述主定理的的第二种情况。树的最底层深度为$ \log_2n$,有。《算法导论》中给出如下形式的主定理。,但它不是多项式意义上的大于。因此主方法不能应用于此递归式。创建上述递归式的对应递归树如下。​每层的结点数都是上一层的。的情况,可知存在一个正常数。个结点,每个结点的代价为。符合主定理情况1,所以。符合主定理情况2

文章图片
#算法
【深度学习】—激活函数、ReLU 函数、 Sigmoid 函数、Tanh 函数

我们已经了解了如何使用非线性激活函数(如 ReLU、sigmoid 和 tanh)来构建具有更强表达能力的多层神经网络。值得一提的是,如今借助开源的深度学习框架,只需几行代码即可快速构建模型,而在 20 世纪 90 年代,训练这些网络可能需要数千行 C 或 Fortran 代码。

文章图片
#深度学习#人工智能
【人工智能】—局部搜索算法、爬山法、模拟退火、局部剪枝、遗传算法

但由于启发式搜索需要抽取与问题本身有关的特征信息,而这种特征信息的抽取有时会比较困难,因此盲目搜索仍不失为一种有用的搜索策略。局部搜索算法——通往目标的路径是不相关的;目标状态本身就是解决方案,保持单一的“当前”状态,并尝试改进它。对于解决方案空间表面不太“颠簸”(即不太多局部最大值)的许多应用来说,效果很好。可以证明:如果T下降得足够慢,那么模拟退火搜索将找到概率接近1的全局最优。在某些规模太大

文章图片
#人工智能
    共 27 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 请选择