CANoe教程 | 自动化测试功能-Test Module/Test Unit

    StarLish07152022-01-07 10:38:53.0
    生成测试报告 运行XML Test Module;选择Insert CAPL Test Module来插入一个CAPL测试模块;Test Module 工程实践 本文以CANoe自带的Demo为例简介如何创建并运行CAPL Test Module和XML Test Module;Test Module/Test Unit 简介 CANoe通过Test Module/Test Unit中的Test Group和Test Case实现有序的测试序列;XML Test Module 创建XML Test Module的前两步同CAPL Test Module

    2021年美团技术团队最受欢迎的22篇技术文章

    美团技术团队2021-12-30 19:58:00.0
    本文介绍了美团到店综合业务数据团队从0到1快速建设剧本杀供给标准化的过程及算法方案;本文介绍了美团酒旅平台在数据治理方面的实践;美团外卖特征平台的建设与实践 | 在看数1974 随着美团外卖业务的发展;美团外卖数据智能组总结的最佳实践是;美团基于知识图谱的剧本杀标准化建设与应用 | 阅读量30035 剧本杀作为爆发式增长的新兴业务

    技术年货:美团技术沙龙合辑大放送

    美团技术团队2021-12-30 19:58:00.0
    欢迎一起学习交流~ 点击这里获取2021年度10场沙龙视频及slides 059期 美团无人车专场  出品人 | 申浩 美团技术总监 2021/6/5 《美团无人配送进展与挑战》申浩@美团技术总监  《配送场景下的无人车感知技术》史信楚@美团技术专家  《城市末端配送中的高精地图与定位技术》申浩@美团技术总监  《无人车行为决策与运动控制中的挑战与机遇》 任冬淳@美团技术总监 060期 美团基础业务平台建设  出品人 | 方建平 美团技术总监 2021/6/19 《美团到家商品库存系统演进之路》宋彬@美团高级技术专家  《美团配送算法平台演进》尹非凡@美团高级技术专家  《美团业务正确性校验平台BCP的设计与实践》叶明@美团技术专家  《大流量下美团账号系统技术架构的设计与优化》杨宇晨@美团技术专家 061期 微前端架构设计和实践  出品人 | 林辉 美团高级技术专家 2021/6/26 《基于微前端的大型商家应用工程治理》彭瑞@美团资深工程师  《美团客服平台微前端实践与探索》刘南飞@美团高级工程师  《一体化微前端研发平台的探索和实践》龙佳文@美团资深工程师员  《面向未来与浏览

    7种经典推荐算法模型的应用

    ▐  解决的问题 FM通过引入二阶特征实现了模型学习能力及表达能力的提升;在模型中引入输入特征两两组合进行乘积就行了;仅对推荐算法原理进行分析和其解决的问题进行总结;▐  解决的问题 结合了线性模型对一阶特征和和深度模型对高阶特征的学习能力来整体提高模型的表达能力;输出部分将线性模型(Wide)和DNN(Deep)模型的输出结果进行加和作为整个模型的loss进行反向传播来完成联合训练

    嵌套模板设计模式优雅解决通用调用第三方服务方案

    carl-zhao2021-12-24 23:50:27.0
    现在业务方不管调用渠道是否成功都需要把请求渠道概要信息列表返回;/** * 保存渠道日志 * * @param request * @param channelInfo * @param e */;这个请求号会关联我们保存的上游的请求信息和响应信息以及我们请求渠道的请求和响应信息;2.2 响应上游渠道请求概要信息 之前业务方在请求实名相关的接口调用渠道其实是有进行打点的;private void saveChannelLog(Object request

    每个程序员和软件工程师都应该知道的10件事

    BigDataToAI2021-12-22 22:29:11.0
    这就是为什么每个程序员都应该在计算机科学课程中认真学习数据结构和算法的原因;计算机科学专业的毕业生和渴望成为程序员的人可以使用这个列表来了解一些东西;编程语言 作为程序员;例如 Eclipse 或 Visual Studio 是任何程序员最重要的工具;程序员应该熟悉基本的数据库概念

    数学建模学习(50):logistic预测模型

    川川菜鸟2021-12-22 21:37:04.0
    二、案例分析 中国1965-2011年CO2排放量(单位;并分别计算三种方法的MAPE及未来五年CO2排放量的预测结果;文章目录 一、应用背景 二、案例分析 三、原理分析 四、matlab源码 4.1 Yule算法 4.2 Rhodes算法 4.3 Nair算法 五、算法分析 一、应用背景 logistic方程多次应用于一些特殊的领域建模与预测;用logistic方程模拟我国CO2排放量的变化趋势;三、原理分析 方程定义如下

    Django讲课笔记11:视图函数的请求和响应

    howard20052021-12-22 20:15:15.0
    把视图函数中定义的变量传递给模板;在变量types的基础上;在变量types的基础上;查询模型CommodityInfos销量最高的前8条数据;宝宝服饰

    加权轮询算法(wrr),这个考点,概率有点高!

    小姐姐味道2021-12-22 17:22:09.0
                int weight = item.ele.weight;小姐姐味道  (xjjdog);    final int total; new Element("A";    final int gcd

    腾讯NLP算法岗实习面经

    山顶夕景2021-12-22 15:26:59.0
    也和面试官说了这部分不是很了解;只知道个大概) 16. 传统机器学习算法了解吗;面试官大概介绍了周会情况、周报情况;早说不就完了) 5. 你知道几种词向量的方法;大概介绍下里面用的方法

    最近发现的几个神奇CS学习网站

    山顶夕景2021-12-22 15:01:16.0
    一、北大信科大佬的CS笔记 https;现任腾讯算法研究员的大佬的学习笔记;最近发现的几个CS学习网站;CS61A甚至专门开发了一个自动化的作业提交评分系统(据说还发了论文);多看看别人的路线和学习笔记

    OpenGL学习之路

    Liuqz20092021-12-22 11:37:53.0
    OpenGL和OpenGl ES简介_jhonjson的博客-CSDN博客_es opengl OpenGL 编程指南(第八版)学习笔记——1 OpenGL概述_Wlk1229-CSDN博客_opengl编程指南 如何正确的入门Vulkan;//github.com/Tencent/TNN/tree/master NCNN使用总结_寂寞的小乞丐-CSDN博客_ncnn 机器学习框架之sklearn简介 - 知乎 终于有人说清楚了--XGBoost算法 - mantch - 博客园;- 知乎 Vulkan简介_Emmmwzh-CSDN博客_vulkan Metal入门教程总结 - 简书 初探MNN - 知乎 轻量级部署;腾讯优图开源深度学习推理框架TNN https

    边缘AI研发落地生态挑战调研报告发布

    华为云开发者社区2021-12-22 11:21:53.0
    (平均分7.68) 问卷中也尝试调研边缘AI算法开发其余重要挑战;(平均分7.59) 2.2亟需改进 对于边缘AI算法开发者;(平均分7.5) 问卷中也尝试调研边缘AI服务开发其余重要挑战;(平均分6.46) 3.2亟需改进 对于边缘AI服务开发者;(平均分6.25) 问卷中也尝试调研边缘AI技术布道其余重要挑战

    Volcano Scheduler组件

    寻花之梦~~2021-12-21 21:27:31.0
    preempt Preempt action负责根据优先级规则为同一队列中高优先级任务执行抢占调度;plugin中 实现的算法将会被action调用;action定义了调度各环节中需要执行的动作;如何查看Volcano scheduler的配置 查看名为volcano-scheduler-configmap的configmap [root@VM-0-16-centos ~]# kubectl get cm -nti-inf |grep volcano-scheduler;将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列中

    算法----左叶子之和

    if (poll.left.left == null && poll.left.right == null) {;arrayQueue.offer(poll.left);题目 计算给定二叉树的所有左叶子之和;result = result + poll.left.val;arrayQueue.offer(poll.right)

    crypto-js aes 加解密

    前端江太公2021-12-21 17:20:02.0
    接着我们定义了 解密方法Decrypt 和 加密方法 Encrypt;这里我在推荐一篇理解AES加密解密的使用方法;采用的是 AES + BASE64 算法加密~ 网上关于 AES 对称加密的算法介绍挺多的;你已经 get 了前端 AES 加解密的方法;关于加解密的方法还有很多

    BPE 算法原理及使用指南【深入浅出】

    Suprit2021-12-21 16:45:06.0
    3. 基于子词的分词方法(Subword Tokenization) 可见不论是传统分词算法的局限性;基于子词的分词方法(Subword Tokenization);BPE 首先将词分成单个字符;无法给每个词(token)都放在词表中;这种方法的目的是通过一个有限的词表 来解决所有单词的分词问题

    为什么我认为现阶段HIDS处于攻防不对等的地位?(ids、nta、绕过)

    墨痕诉清风2021-12-21 15:41:25.0
    防御终将失效. 4.我们谈谈内核态HIDS 笔者之前开源了Hook system_call的HIDS;这种还是是无法绕过的) 可以做到一定程度的实时行为检测Rootkit(之前说的APT的后门就是通过这种方式检测出的) 内核态HIDS并不全是内核态;用户态的功能叠加同样可能会导致性能问题的出现. 用户态Hook;又导致检测规则和逻辑逐步被绕过而不知. 对于HIDS的检测能力;我们更要思考攻击者会有那些可能的方法

    【Codecs系列】x265编码器(一):编译和运行

    飞翔的鲲2021-12-21 11:18:11.0
    //github.com/videolan/x265.git X265是H.265/HEVC开源的视频编码库;大部分采用x264开发的视频编码算法可以集成到x265中;用于编码视频或图像为H.265/HEVC码流;X265已经获得在x265中集成和适配x264的权限;https

    成信大2021自动化专业-平时自主学习-C语言改错题解题参考-整理第02页

    风车车的大表哥2021-12-21 10:43:36.0
    printf("a=%d b=%d\n";int charInStr(char *Str;int a = 3;int a = 3;要&a传入地址 交换算法

    LeetCode——实现strStr()(KMP算法)

    Always--Learning2021-12-21 09:10:00.0
    题目反思 KMP算法是indexOf实现的底层原理;if (haystack[i] === needle[j]) {;返回模式串首次出现的位置;更加详细的情况可以去搜索KMP算法;let m = needle.length

    决策树、随机森林、bagging、boosting、adaboost、gbdt、xgboost总结

    人工智能博士2021-12-21 08:31:00.0
    本质是选择一个最大信息增益的特征值进行树的分割;选择信息增益率最大的属性值进行分割;以便下一次迭代的时候能被模型重新训练 最终的分类器是各个基分类器的组合 2.GBDT GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法;如果有了新的数据需要通过随机森林得到分类结果;找到信息增益最大的点进行树的分割

    基于激光雷达点云的3D目标检测算法—端到端多视图融合

    3D视觉工坊2021-12-21 07:00:00.0
    我们的 MVF 方法具有所提出的动态体素化和多视图特征融合网络;最近关于 3D 目标检测的算法多是在俯视图中进行点云体素化(voxelization);2.2 特征融合 多视图表示 我们的目标是基于相同的 LiDAR 点云有效地融合来自不同视图的信息;我们的动态体素化和多视图融合技术显着提高了检测精度;我们评估了车辆和行人的 3D 和 BEV 目标检测指标与广泛使用的 KITTI 数据集 [33] 相比

    Leetcode刷题100天—136. 只出现一次的数字(数组)—day73

    神的孩子都在歌唱2021-12-20 21:31:34.0
    public int singleNumber2(int[] nums) {;// for (int num;for (int num;return nums[nums.length-1];你的算法应该具有线性时间复杂度

    算法工程师面试之dropout

    LawsonAbs2021-12-20 20:46:50.0
    dropout的概率是丢弃的概率;dropout 的源码可以参考如下代码 import torch;return mask * X / (1.0 - dropout);train 与 test 时的不同 dropout 只应用在train阶段;mask = (torch.rand(X.shape) > dropout).float()

    算法----有效的括号

    ']' 的字符串 s;s 仅由括号 '()[]{}' 组成;hashMap.put('{';'}');=null && hashMap.get(arrayDeque.peek()) == chars[i]) {

    Rocksdb 的优秀代码(一) -- 工业级分桶算法实现分位数p50,p99,p9999

    大叶子不小2021-12-20 18:49:45.0
    确定p 分位数的位置 计算p 分位数的值 这两步的实现主要在如下函数中;p分位数位置的值 = 位于p分位数取整后位置的值 + (位于p分位数取整下一位位置的值 - 位于p分位数取整后位置的值)*(p分位数位置 - p分位数位置取整) rocksdb的计算方式是通过取分位数所处总请求的位置;rocksdb 分桶算法实现 按照我们之前描述的分位数计算的三步来看rocksdb的代码 将数据从小到达排列 确定p 分位数位置 计算p 分位数的值 第一步;即99% 的数据小于当前p99的指标;p分位数位置的值 = 位于p分位数取整后位置的值 + (位于p分位数取整下一位位置的值 - 位于p分位数取整后位置的值)*(p分位数位置 - p分位数位置取整) Rocksdb中的应用 作为高性能单机引擎

    【优化求解-单目标求解】基于具有扰动机制和强化莱维飞行的蝗虫优化算法实现目标求解matlab代码

    Matlab科研工作室2021-12-20 18:18:57.0
    提高算法寻优精度、收敛速度;算法的寻优精度以及收敛速度均被有效提升;本文提出一种具有扰动机制和双重搜索能力莱维飞行的蝗虫改进算法(DLGOA);然而该算法收敛速度慢;num2str(Function_name)])

    ​【优化求解】基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法CMGWO求解单目标matlab源码

    Matlab科研工作室2021-12-20 18:18:18.0
       fitness(i) = fobj(X(i;提高算法的全局寻优能力;1 简介 在标准灰狼优化算法寻优的中后期;X = initialization(N;导致算法的全局寻优能力差

    算法-----有序数组的平方

    //leetcode-cn.com/problems/squares-of-a-sorted-array/ https;result[curIndex--] = (int) Math.pow(nums[start];1 <= nums.length <= 104 -104 <= nums[i] <= 104 nums 已按 非递减顺序 排序 进阶;nums = [-7;int curIndex = nums.length -1

    高清背景移除算法

    迷途小书童的Note2021-12-20 12:49:54.0
        return (len(self.sampler) + self.batch_size - 1) // self.batch_size  # type;//github.com/umlaeute/v4l2loopback https;下载 v4l2loopback 源码 git clone https;  File "/home/xugaoxiang/workshop/github/BackgroundMattingV2/model/model.py";        /dev/video1 可以看到 v4l2loopback 节点是 /dev/video2

    Haproxy-2.X版本学习笔记记录

    我也想做架构师啊2021-12-20 11:27:06.0
    8080 4.haproxy调度算法 根据后端服务器的负载;需要自行配置 # haproxy中默认配置好了日志;uri 基于对用户请求uri做hash并将请求转发至后端服务器 同一个节点访问不同的uri会被调度到不同的后端服务器;3.配置文件 配置文件默认路径/etc/haproxy/haproxy.cfg 配置文件分为global全局段和代理段 代理段包括前端匹配(frontend)、后端集群(backend)以及两者结合(listen) 3.1.global全局段常见配置 daemon;每个haproxy进程所接受最大并发连接数

    历年408统考数据结构线性表大题破解方法(一)(附C代码

    master_hunter2021-12-20 11:11:12.0
    }  算法时间复杂度为;  int start1;int Turn(int a[];int a[5]={2;//逆置算法

    SVM支持向量机

    Dezeming2021-12-20 10:45:45.0
    我希望能对SVM支持向量机进行最详细和全面的原理介绍;更多内容见 SVM支持向量机;大部分人使用支持向量机都是直接调用python的相关程序;对书的内容建议和出现的错误欢迎在网站留言;而对支持向量机的内部工作原理和推导认识并不是很充分

    最近,我和隐私计算干上了。

    Hollis Chuang2021-12-20 10:14:19.0
    FATE 框架 因为目前关于联邦学习的技术;对大概十几万的数据做了联邦学习的建模;这样我们就可以使用加密后的数据进行算法建模了;最重要的还是解决数据的安全性问题;隐私计算的应用场景是基于联邦学习和外部银行、机构等做联合风控

    【控制】遗传算法(GA,Genetic Algorithm)及 Matlab 实现 代码详细版

    Zhao-Jichao2021-12-20 09:35:35.0
    newpop(newin) = pop(fitin);pop = newpop;x(i) = decodechrom(pop5;% 求 pop1 的每行之和;% 2)目标函数值

    SIFT特征描述与检测的Matlab实现

    白马负金羁2021-12-20 05:54:01.0
    然后在两幅图像中搜索特征点并进行匹配;本文将通过MATLAB代码来演示SIFT特征描述算法的原理;尺度不变特征变换(SIFT;Scale Invariant Feature Transform)算法用于提取图像中的SIFT特征;SIFT算法的主要思路是

    SURF特征描述与检测的Matlab实现

    白马负金羁2021-12-20 04:26:25.0
    而SURF特征描述算子在生成特征矢量时用到的则是积分图;SIFT特征描述算子在生成特征矢量时使用的是高斯图像;本文将通过MATLAB代码来演示SURF特征描述算法的原理;从而避免在特征矢量生成时对图像进行重复计算;Ipts2=OpenSurf(I2

    算法基础(十)– 分隔链表

    FlashSu2021-12-19 22:59:05.0
    分隔链表 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x;ListNode cur = head;cur.next = null;遍历了一遍链表元素进行partition;arr[i++] = cur

    【算法入门】1.算法是什么?

    CodeAllen20212021-12-19 21:56:34.0
    伪代码描述算法 伪代码是一种介于自然语言和编程语言之间;如下用自然语言为大家描述了一种解决此问题的算法;使用伪代码描述出来的算法;我们学习的算法适用于所有的编程语言;算法规定了解决某个问题的具体步骤

    【优化算法】莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法【含Matlab源码 1500期】

    紫极神光2021-12-19 20:52:05.0
    X(t) 表示当前灰狼的位置向量;X_{ {\alpha }}、X{ {\beta }}、X{ {\delta }} 分别表示当前种群中 \alpha、\beta 、\delta 的位置向量;fitness(i) = fobj(X(i;% xlabel('迭代次数';% r2是[0

    【优化求解】基于matlab粒子群与遗传算法混合算法求解切削参数优化问题(以成本和碳排放量为目标函数)【含Matlab源码 1619期】

    紫极神光2021-12-19 19:39:35.0
    %[newpop] = liselection(popsize;%[newpop1] = liselection(popsize;popx = [decodechrom(pop5;% x4(i) = decodechrom(pop5;))+C2 * rand * (gBest - popx(k

    【软件工程导论】期末复习试题集

    ZSYL2021-12-19 18:19:20.0
    软件工程中描述软件生存周期的瀑布模型一般包括计划、可行性分析 、设计、编码、测试、维护等几个阶段;数据流图、PAD图、数据词典 需求规格说明书的内容不应当包括的是对算法的详细过程性描述 对重要功能的描述、软件确认准则、软件的性能 程序的三种基本控制结构的共同特点是只有一个入口和一个出口 程序流程图是一种传统的程序设计表示工具;软件危机是指软件在开发和维护过程中遇到的一系统严重问题;数据流图 简称DFD 是SA方法中用于表示系统逻辑模型的一种工具 它以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程 由于它只反映系统必须完成的逻辑功能 所以它是一种功能模型;下面不属于软件工程的3个要素是环境 工具、过程、方法 检查软件产品是否符合需求定义的过程称为确认测试 数据存储和数据流都是数据

    UVA-815 洪水 题解答案代码 算法竞赛入门经典第二版

    漂流瓶jz2021-12-19 17:25:31.0
    return *(int *)i - *(int *)j;int levelt = arr[0];return m * n;level = culLevel(m * n);return (double)water / (i * 100) + level

    UVA-1591 数据挖掘 题解答案代码 算法竞赛入门经典第二版

    漂流瓶jz2021-12-19 14:30:59.0
    kt = ((pi + (pi << i)) >> j) + sq;b = j;unsigned long long a;unsigned long long kt;j < 32

    R语言实战应用精讲50篇(二十九)-R语言算法应用案例:路径路网轨迹绘图分析(英国自行车数据库)

    文宇肃然2021-12-19 06:30:00.0
    2.数据导入 从PCT 包中获取和复制一些数据集;并构建自行车使用场景以告知支持全球城市骑自行车的交通政策;它提供了对 PCT 基础数据的快速访问;英格兰和威尔士的自行车使用数据研究 (Propensity ot Cycle - PCT) 是研究自行车;本文主要介绍R包 PCT 

    【路径规划】基于蚁群算法求解机器人栅格地图路径规划matlab代码

    Matlab科研工作室2021-12-18 18:27:03.0
    Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));MM=size(G;MM)-0.5);MM)-0.5);MM*MM)

    UVA-12108 特别困的学生 题解答案代码 算法竞赛入门经典第二版

    漂流瓶jz2021-12-18 18:00:58.0
    %d\n";int arr[10][3];if(arr[i][j];t == -1;int stu

    UVA-509 RAID技术 题解答案代码 算法竞赛入门经典第二版

    漂流瓶jz2021-12-18 17:58:29.0
    c += arr[k][x] - '0';j = j * 2 + res[i] - '0';int k;c) + '0';x = i * s + j

    2021年度总结 && 2022学习规划

    辰chen2021-12-18 17:08:03.0
    文章目录 一、2021博客总结 二、2022学习规划 一、2021博客总结 在2021/4/17 的时候和林老师谈论了一番有关算法的学习心路历程;并且以后每学习一个算法就写一下博客总结;十九篇博客我不会学完写好之后就发布;这个博客会一直更新下去;我还在写博客后不久开了一个小内容

    股票自选股基本函数大全-4

    放大的EZ2021-12-18 17:02:20.0
     TAN(X)返回X的正切值 11)  EXP   指数 指数. 用法;N) 返回X和Y的N周期的相关系数;M) 返回期权波动率 N表示计算周期 M表示类型;N) 返回X与Y的N周期的相关放大系数;M)表示之字转向ZIG(K

    【路径规划】基于A星算法机器人静态避障路径规划matlab代码

    Matlab科研工作室2021-12-18 16:59:14.0
    2)         reservation_table(route(i)) =index+2;len_route_max         show_map = ones(size_x;space_time_map = ones(size_x;A星算法评估函数如下;该文在研究机器人路径规划算法中

    【路径规划】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题(CVRP)matlab代码

    Matlab科研工作室2021-12-18 16:04:06.0
                      %随机构造初始解 %% 打印外层循环每次迭代的全局最优解的总成本变化趋势图 figure;title('全局最优解的总成本变化趋势图') xlabel('迭代次数');                 %成本矩阵 %% 模拟退火参数 belta=10;                   %解长度=顾客数目+车辆最多使用数目-1 %% 随机构造初始解 currS=randperm(N);                    %外层循环最大迭代次数 MaxInIter=200

    用于h&e染色组织细胞核分割的两阶段U-Net算法

    @@南风2021-12-18 13:05:43.0
    虽然已经提出了各种分割方法;文献中已经提出了许多方法来解决这个问题;我们使用分类U-Net从背景中分离细胞核进行语义分割;利用基于u - net的模型在两个连续阶段分割h&e染色显微图像中的核;2、研究介绍 染色组织切片显微图像中的细胞核分割是确定细胞核数量、细胞核大小和核与细胞质比值的基本步骤

    闲鱼选品的6个维度,附赠35个爆款品类!

    程序员入门进阶2021-12-18 12:00:00.0
    这边会给大家一些品类直接上架;然后就可以看到这7天上架的人群里面;以下是这边选品出来的容易出单的类别;如果说这7天内上架的都没有出单;1 超值 2 性价比 3 美观大气 4 划算 5 稀缺占用欲 6 有面子 用户为什么要买

    在做算法工程师的道路上,你掌握了什么概念或技术使你感觉自我提升突飞猛进?...

    kaiyuan_sjtu2021-12-18 11:05:00.0
    与他人交流就是深度学习里的增加训练数据;是优化工作过程;我们工作的过程就是优化这个代码及知识产权的过程;因为在讨论的过程里你会意识到未曾发现的问题;这样这个尝试所投入的时间才是有效的

    dyno-queue ack时间控制

    weixin_404551242021-12-18 05:56:49.0
    如果在规定时间没有ack;设置ack时间代码如下;可以再次pop;after which the message is re-queued. * @param unackHandlerIntervalInMS Time in millisecond at which the un-acknowledgement processor runs * @param shardingStrategy sharding strategy responsible for calculating message's destination shard */;使用dyno-queue 要注意ack时间

    C语言每日一练——第68天:求最大公约数(使用三种方法)

    小辉_Super2021-12-18 04:56:55.0
    b的最大公约数记为(a;. 欧几里得算法是用来求两个正整数最大公约数的算法;求最大公约数有多种方法;辗转相减法(求最大公约数);/** * @brief 获取两个正整数的最大公因数(更相减损法) * @param num1 第一个正整数 * @param num2 第二个正整数 * @return 最大公因数 */

    算法----摆动序列

    int dp[][] =new int[nums.length][2];preUp = nums[i] > nums[i-1];}else if (nums[i] == nums[i-1]){;}else if (nums[i] == nums[i-1]){;https

    当我们说“嘿,siri”时,会发生什么?

    只有小松了2021-12-17 17:36:18.0
    总结下来就是两步 语音检测VAD DNN算法过滤噪声 唤醒词识别 隐马尔科夫模型识别关键词;现在iphone已经在嘈杂环境下用DNN识别出了你的语音;优化较为困难 DNN+ 输入特征 DNN+人工输入特征 应该是目前最好的解决方案 很难实现 唤醒词识别 上面说了针对语音端点检测的算法原理和两种现有的算法;只需要实现唤醒回调接口;实时短语音识别和本地语音唤醒都是同样的内容

    so库方法原理

    sunshine_guoqiang2021-12-17 10:13:28.0
    那程序引用so库中的这些代码地址如何确定呢;也恰恰是由于会将静态库的这些方法拷贝进来如果静态库发生改变的话那程序需要重新编译;使得一份共享库驻留在内存中被多个程序使用;而上面说的只有执行时才会确定那些函数地址拷贝到内存中;简单来说静态库是链接的时候将库中所用到的程序拷贝进来

    0.1.2、算法——合并两个有序链表(升序)

    bestcxx2021-12-17 09:18:17.0
    Node node2 = originNode2;需要通过临时节点遍历原链表;需要通过临时节点遍历原链表;Node info = node;Node node1 = new Node()

    面试常见问题-限流策略有哪些,滑动窗口算法和令牌桶区别,使用场景

    rundreamsFly2021-12-17 09:18:11.0
    没有根本解决固定窗口算法的临界突发流量问题 ● 漏桶;计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶;在固定时间窗口内对请求进行计数;滑动窗口算法将一个大的时间窗口分成多个小窗口;漏桶算法是流量最均匀的限流实现方式

    【图像分割】基于灰狼算法最小交叉熵多阈值图像分割matlab代码

    Matlab科研工作室2021-12-16 22:25:55.0
    fobj =@(thresh)fun(I;Best_Thresh = Best_pos;title('分割结果');GWO_cg_curve]=GWO(SearchAgents_no;[Iout]=YuZhiplot(I

    【数学建模】基于matlab改进量子行为的粒子群算法机组燃烧控制系统建模【含Matlab源码 1609期】

    紫极神光2021-12-16 19:19:32.0
    %初始化每个粒子最好位置、popsize行dimension列;end %结束了一个粒子 popsize+1;end %结束了一次迭代 t+1;popsize %计算初始时粒子的适应值;if f_pbest(i)<f_gbest %更新粒子群全局最好位置

    一文读懂 Bias(偏差)、Error(误差)、Variance(方差)

    Suprit2021-12-16 18:10:08.0
    泛化误差与偏差、方差的关系 泛化误差=偏差 + 方差 + 噪声;算法中的泛化误差、偏差、方差、噪声的理解(超详细);不准又不稳 算法的偏差与方差的特性 线性或者参数化的算法一般具有高偏差(bias)低方差(variance)的特点;正则化降低方差的同时也可能增大偏差;所以通常我们认为泛化误差受偏差和方差影响

    大淘宝技术提出TTNet算法荣获“最佳工业论文奖”奖项

    大淘宝技术商家赋能算法团队联合浙江大学将算法模型应用在电商领域;大淘宝技术商家赋能算法团队联合浙江大学提出的TTNet算法荣获;团队进一步将此算法模型应用在挖掘优质有潜力的商家新品;并在所有理论和技术领域的Web智能和智能代理技术提供了高质量的、原创的研究论文和现实世界的应用;大淘宝技术商家赋能算法团队联合浙江大学创新性地首次将Meta-transfer Learning的迁移策略应用到Tabular Learning上

    mdc 算法流程

    luoganttcc2021-12-16 16:53:47.0

    TSRPC + Cocos,多人实时对战 So Easy

    过客猫20202021-12-15 23:28:58.0
    跨端复用部分# 状态计算 GameSystem 定义状态和输入 实现 老状态 + 输入 = 新状态 的算法 服务端# 游戏房间 Room 接收玩家输入 定期广播 同步计算状态(调用 GameSystem) 客户端# 逻辑层(预测+和解) GameManager 通过服务端输入计算权威状态 权威状态 + 预测输入 = 本地预测状态 表现层 GameScene 从逻辑层取状态;也相当于要同时在服务端(状态同步)和客户端(帧同步)计算游戏状态逻辑;0) (权威状态 + 预测输入) 服务端发回了你的前 2 个右移指令 (帧同步) 上一次的权威状态;预测# 预测就是将玩家的输入立即应用到本地状态;同步状态# 帧同步和状态同步都是同步状态

    如何写好一篇技术论文

    凌云时刻2021-12-15 16:56:45.0
    我们写论文是为了让读者更快地了解我们的算法;审稿人是第一位读者 技术论文真正意义上的第一个读者是审稿人;不然审稿人在阅读论文时;我们在写论文时注意到一种情况;总结 从读者角度出发 逻辑是核心 问题切入很重要

    12月16日下午,端智能和千人千模、千场千模

    羲蒙 | 大淘宝技术算法专家 【主题介绍】 淘宝通用推荐平台支持了海量的形态各异的推荐业务场景;大淘宝技术打造了全球领先的线上新零售技术平台;淘宝推荐平台多场景联合建模框架 主讲人;绎兮 | 大淘宝技术算法专家 【主题介绍】 在云计算时代;大淘宝技术联合将门-TechBeat人工智能社区举办的「推荐算法揭秘」第三场活动

    来来来,走过路过不要错过:排序算法汇总以及效果

    愿你走出半生2021-12-15 16:08:10.0
    首先在未排序序列中找到最小(大)元素;然后对各个子序列进行直接插入排序算法排序;并移动指针到下一位置 重复步骤3直到某一指针超出序列尾 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾 3.7.2. 效果 3.8. 希尔排序;直到最后一个元素结束 3.2.2. 界面效果 3.3. 插入排序;虽然快速排序称为分治法
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