[转帖]高斯DB的分类

作者:产业互联网资讯链接:https://www.zhihu.com/question/437148591/answer/1652870037来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 抛砖引玉!日前,国际研究机构Gartner发布2020年全球云数据库魔力象限报

P4035 [JSOI2008] 球形空间产生器

高斯消元例题 题目要求的是球心的 n 维坐标,给了n+1个点的坐标,用二维的圆来思考,n+1个点到圆心的距离相等,可以列出n+1个等式 √∑(ai,j-bj)2=r(r为半径) 两边同时平方得到∑(ai,j-bj)2=r2 因为ai,j已知,所以有n+1个二次方程来解n维坐标和r。 考虑学过的算法并

NumPy 正态分布与 Seaborn 可视化指南

正态分布(高斯分布)是重要的概率模型,具有钟形曲线特征,由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数,Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均...

聊聊游戏业务怎么用高斯Redis

摘要:其实游戏客户对数据库的诉求是很明确的,数据库应当“放心存放心用”。 本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for Redis)揭秘第27期:聊聊游戏业务怎么用高斯Redis》,作者:高斯Redis官方博客。 华为云数据库团队是比较重视技术洞察的,对客户真实的业务场景也比较看重。年初出差了

算法金 | 一个强大的算法模型,GP !!

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法,广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布,通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比,高斯

从0到1学Python丨图像平滑方法的两种非线性滤波:中值滤波、双边滤波

摘要:常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波(均值滤波、方框滤波、高斯滤波)和两种非线性滤波(中值滤波、双边滤波),本文将详细讲解两种非线性滤波方法。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十六.图像增强及运算篇之图像平滑(中值滤波、双边滤波)》,作者:eastmount。 常用于

Python从0到1丨带你认识图像平滑的三种线性滤波

摘要:常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波(均值滤波、方框滤波、高斯滤波)和两种非线性滤波(中值滤波、双边滤波),本文将详细讲解三种线性滤波方法。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十五.图像增强及运算篇之图像平滑(均值滤波、方框滤波、高斯滤波)》,作者:eastmount。

高一学年期末考试回忆记暨退役游记

## 前言: ~~从某种意义上来说,我退役了~~ 我怎么可能会似?我还有一些事没有了结,一桩心愿未能完成,还有一个人不能辜负。在这之前我是不会退役的(~~标题党:6~~) 这个游记将会记载在这高一学年一次总结性的文化课考试,作为我的收官之战,同时也是决定我命运的一战,虽然这考试对我的实际影响并不大,

高级前端开发需要知道的 25 个 JavaScript 单行代码

1. 不使用临时变量来交换变量的值 2. 对象解构,让数据访问更便捷 3. 浅克隆对象 4. 合并对象 5. 清理数组 6. 将 NodeList 转换为数组 7. 检查数组是否满足指定条件 8. 将文本复制到剪贴板 9. 删除数组重复项 10. 取两个数组的交集 11. 求数组元素的总和 12. ...

高性能版本的零内存分配LikeString函数(ZeroMemAllocLikeOperator)

继上一篇文章在.NET Core,除了VB的LikeString,还有其它方法吗?(四种LikeString实现分享)分享了四种实现方式,笔者对这四种实现方式,不管是执行性能还是内存分配性能上,都不太满意。 那么是否有好的实现方法呢?答案是有的。 今天我们就搬出ReadOnlySpan这个非常

高德面试:为什么Map不能插入null?

在 Java 中,Map 是属于 java.util 包下的一个接口(interface),所以说“为什么 Map 不能插入 null?”这个问题本身问的不严谨。Map 部分类关系图如下: 所以,这里面试官其实想问的是:为什么 ConcurrentHashMap 不能插入 null? 1.HashM

.NET集成DeveloperSharp实现"高效分页"&"无主键分页"

DeveloperSharp系列近期又被制造业ERP、民航飞行App、建筑BIM、电力掌上营业厅、等多家大型采用,站在巨人的肩膀上你能走的更远。 支持.Net Core2.0及以上,支持.Net Framework4.0及以上 数据分页,几乎是任何应用系统的必备功能。但当数据量较大时,分页操作的效率

NET工控,上位机,Modbus485网口/串口通讯(鸣志步进电机,鸣志伺服电机,松下伺服电机,华庆军继电器模块)

先上两个通用Modbus帮助类,下面这个是多线程不安全版,在多线程多电机同一端口通信下,可能造成步进电机丢步或者输出口无响应等,还有个多线程安全版,只是基于这个不安全版加上了LOCK,THIS using Modbus.Device; using Sunny.UI; using System; us

.NET集成DeveloperSharp实现http网络请求&与其它工具的比较

爆了,爆了,DeveloperSharp系列近期又被制造业ERP、民航飞行App、建筑BIM、电力掌上营业厅、等多家大型采用,站在巨人的肩膀上你能走的更远。 支持.Net Core2.0及以上,支持.Net Framework4.0及以上 http请求调用是开发中经常会用到的功能。在内,调用自有项目

PPO-KL散度近端策略优化玩cartpole游戏

其实KL散度在这个游戏里的作用不大,游戏的action比较简单,不像LM里的action是一个很大的向量,可以直接用surr1,最大化surr1,实验测试确实是这样,而且KL的系数不能给太大,否则惩罚力度太大,action model 和ref model产生的action其实分布的差距并不太大 i

PPO近段策略优化玩cartpole游戏

这个难度有些大,有两个policy,一个负责更新策略,另一个负责提供数据,实际这两个policy是一个东西,用policy1跑出一组数据给新的policy2训练,然后policy2跑数据给新的policy3训练,,,,直到policy(N-1)跑数据给新的policyN训练,过程感觉和DQN比较像,

高一下三调模拟赛5.13(附关于二分图匈牙利建边的详细思考)

前言注:本篇为知识性内容,A题附详解关于匈牙利算法求最大独立子集难以理解的建边问题的思考,若有不当之处感谢指出。暂时只写了A篇题解,以供帮助大家理解相关问题,剩余题解会进行补充。 又是小集训的一周,总要伴随着模拟赛... 还是五道题目: A. 攻击装置 B. 循环 C. 漫步 D. 穿越 E. 结队

策略梯度玩 cartpole 游戏,强化学习代替PID算法控制平衡杆

cartpole游戏,车上顶着一个自由摆动的杆子,实现杆子的平衡,杆子每次倒向一端车就开始移动让杆子保持动态直立的状态,策略函数使用一个两层的简单神经网络,输入状态有4个,车位置,车速度,杆角度,杆速度,输出action为左移动或右移动,输入状态发现至少要给3个才能稳定一会儿,给2个完全学不明白,给

Web Audio API 第6章 高级主题

高级主题 这一章涵盖了非常重要的主题,但比本书的其他部分稍微复杂一些。 我们会深入对声音添加音效,完全不通过任何音频缓冲来计算合成音效, 模拟不同声音环境的效果,还有关于空 3D 空间音频。 重要理论:双二阶滤波器 一个滤波可以增强或减弱声音频谱的某些部分。 直观地,在频域上它可以被表示为一个图表被

【高级RAG技巧】在大模型知识库问答中增强文档分割与表格提取

前言 文档分割是一项具有挑战性的任务,它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要,但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下: 只能处理文本,无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略,要么是一整个文档全部提取,要么是词粒度的获取