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  • 字符串的相似度算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 碼語(yǔ)義理解難度。其次,為了更好保護(hù)二進(jìn)制代碼知識(shí)產(chǎn)權(quán)或最大程度提升對(duì)二進(jìn)制代碼理解難度,還會(huì)對(duì)二進(jìn)制代碼進(jìn)行混淆處理,使得混淆后二進(jìn)制代碼與編譯器編譯出來(lái)二進(jìn)制之間又存在很大不同。 從歷史發(fā)表二進(jìn)制代碼相似比較技術(shù)論文統(tǒng)計(jì)來(lái)看,有61種二進(jìn)制代碼相似性比較方法
    來(lái)自:百科
    讀取到頁(yè)放入到LRU首部,那么某些SQL操作可能會(huì)使緩沖池中頁(yè)被刷新出,從而影響緩沖池效率。常見(jiàn)這類(lèi)操作為索引或數(shù)據(jù)掃描操作。這類(lèi)操作需要訪問(wèn)表中許多頁(yè),甚至是全部頁(yè),而這些頁(yè)通常來(lái)說(shuō)又僅在這次查詢(xún)操作中需要,并不是活躍熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。如果頁(yè)被放入LRU列表首部,那
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  • 字符串的相似度算法 相關(guān)內(nèi)容
  • 1 大顆粒度檢測(cè)方法:根據(jù)源代碼文件相似來(lái)判斷屬于什么組件和版本;文件相似可以基于hash嚴(yán)格匹配方法,也可以根據(jù)文本相似匹配方法;這種匹配方法優(yōu)點(diǎn)是效率高,匹配速度極快,確定是也很明顯,基于hash容易漏報(bào),基于文本相似準(zhǔn)確率低; 2.2 細(xì)顆粒度檢測(cè)方法:經(jīng)
    來(lái)自:百科
    基于深度學(xué)習(xí)算法 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
    來(lái)自:百科
  • 字符串的相似度算法 更多內(nèi)容
  • 不同語(yǔ)言具有不同的特點(diǎn),在考慮基于源碼特征生成方法時(shí)需要考慮到語(yǔ)言特點(diǎn)來(lái)采用針對(duì)性方法來(lái)解決,這樣可以起到事半功倍作用。下面針對(duì)不同語(yǔ)言分別來(lái)說(shuō)明對(duì)應(yīng)解決方法: ● C語(yǔ)言:沒(méi)有類(lèi)復(fù)雜性,在構(gòu)建時(shí)只要用到源碼文件,該文件中所有函數(shù)信息都會(huì)被一起編譯進(jìn)二進(jìn)制文件中。 ● C++語(yǔ)言:引入了類(lèi)復(fù)雜性,
    來(lái)自:百科
    C站上學(xué)??蛙?chē)從A站到達(dá)B站時(shí)間服從均值20分鐘、標(biāo)準(zhǔn)差2分鐘正態(tài)隨機(jī)分布。 請(qǐng)計(jì)算小明每天準(zhǔn)時(shí)趕上客車(chē)概率。 ·示例 客車(chē)早上從A站發(fā)車(chē)時(shí)刻和概率為: 出發(fā)時(shí)刻 8:00 8:03 8:05 概率 0.5 0.3 0.2 小明早上到達(dá)B站時(shí)刻和概率為: 到站時(shí)刻 8:18
    來(lái)自:百科
    但是,密鑰越長(zhǎng),加密和解密所花費(fèi)時(shí)間就越長(zhǎng)。 因此,有必要綜合考慮受保護(hù)信息敏感性,攻擊者破解成本以及系統(tǒng)所需響應(yīng)時(shí)間,尤其是在商業(yè)信息領(lǐng)域。 RSA運(yùn)算速度:由于所有計(jì)算都是大數(shù),因此無(wú)論是通過(guò)軟件還是硬件來(lái)實(shí)現(xiàn),RSA最快情況都比DES慢幾倍。 速度一直是RSA缺陷。 通常只用于少量 數(shù)據(jù)加密
    來(lái)自:百科
    文字轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音 適用于哪些場(chǎng)景 智能問(wèn)答系統(tǒng) 通過(guò)中文分詞、短文本相似、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)相似,可解決問(wèn)答、對(duì)話(huà)、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 通過(guò)中文分詞、短文本相似、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)相似,可解決問(wèn)答、對(duì)話(huà)、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 文本分析 通過(guò)關(guān)鍵
    來(lái)自:專(zhuān)題
    分發(fā)給不同服務(wù)器。它用相應(yīng)權(quán)重表示服務(wù)器處理性能,按照權(quán)重高低以及輪詢(xún)方式將請(qǐng)求分配給各服務(wù)器,相同權(quán)重服務(wù)器處理相同數(shù)目的連接數(shù)。常用于短連接服務(wù),例如HTTP等服務(wù)。 2.最少連接 權(quán)重:支持 算法策略:最少連接是通過(guò)當(dāng)前活躍連接數(shù)來(lái)估計(jì)服務(wù)器負(fù)載情況一種動(dòng)態(tài)調(diào)
    來(lái)自:百科
    服務(wù)郵箱:sales@betvsys.com 服務(wù)方式:郵件、電話(huà)、遠(yuǎn)程支持、特殊情況現(xiàn)場(chǎng)支持 商品鏈接:<<漂浮物識(shí)別算法>> 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶(hù)、合作伙伴
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    內(nèi)存回收:將垃圾占用空間回收,以便將來(lái)繼續(xù)分配 具體垃圾回收算法(如mark-sweep, mark-compact等)是以上三者組合。 文中課程 ????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院????? “垃圾”回收算法三個(gè)組成部分 具體垃圾回收算法(如mark-sweep
    來(lái)自:百科
    ",生成的二進(jìn)制文件中字符串卻是非常多: Go語(yǔ)言二進(jìn)制文件中字符串是存放在哪里呢?其實(shí)存放位置遵循elf格式原則,在.rodata節(jié)中(如上圖所示)。 有同學(xué)會(huì)問(wèn)C語(yǔ)言編譯出來(lái)elf格式中字符串也是這樣存放,Go語(yǔ)言字符串組織方法和C語(yǔ)言字符串組織方法有什么不同呢?最大不同點(diǎn)
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 服務(wù)產(chǎn)品在當(dāng)前企業(yè)市場(chǎng)中扮演著不可或缺角色,通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專(zhuān)屬計(jì)算作為當(dāng)前主流計(jì)算產(chǎn)品三大支流,它們各自都存在哪些特性可以在哪些領(lǐng)域中大展所長(zhǎng)? 本次課程通過(guò)計(jì)算服務(wù)三大講師來(lái)為大家分享計(jì)算產(chǎn)品內(nèi)部技術(shù)以及外部場(chǎng)景表現(xiàn),同時(shí)課后還有當(dāng)堂測(cè)試從而達(dá)到知識(shí)穩(wěn)固目的。 課程目標(biāo) 會(huì)用云,能看網(wǎng)懂網(wǎng),了解當(dāng)前主流計(jì)算產(chǎn)品
    來(lái)自:百科
    量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),提高分析運(yùn)算速度,具有較強(qiáng)計(jì)算性能。 算法功能特性: 算法可有效檢測(cè)高空拋物,準(zhǔn)確繪制拋物路線,過(guò)濾雨雪、飛鳥(niǎo)、飛蟲(chóng)等干擾因素,截取拋物、墜物圖像、視頻等信息并保存。發(fā)送告警信息至管理人員手機(jī)端和網(wǎng)頁(yè)端,提供強(qiáng)有力證據(jù),幫助管理部門(mén)及時(shí)準(zhǔn)確鎖定高空拋物行為人,對(duì)其進(jìn)行教育、警告甚至處罰。
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    go語(yǔ)言是最近幾年發(fā)展非?;?span style='color:#C7000B'>的一種語(yǔ)言,它具備和C/C++一樣運(yùn)行速度快優(yōu)點(diǎn),同時(shí)又具備開(kāi)發(fā)效率高,支持包管理機(jī)制高階語(yǔ)言特點(diǎn)。其編譯出來(lái)二進(jìn)制文件格式和C/C++一樣運(yùn)行在Linux平臺(tái)下是elf格式,運(yùn)行在windows平臺(tái)下是pe格式,但同時(shí)在二進(jìn)制文件內(nèi)部細(xì)節(jié)上go語(yǔ)言有
    來(lái)自:百科
    比對(duì)工作。從最初BLAST發(fā)展到現(xiàn)在NCBI提供BLAST2.0,已將有缺口比對(duì)序列也考慮在內(nèi)了。BLAST可處理任何數(shù)量序列,包括蛋白序列和核算序列;也可選擇多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)但數(shù)據(jù)庫(kù)必須是同一類(lèi)型,即要么都是蛋白數(shù)據(jù)庫(kù)要么都是核酸數(shù)據(jù)庫(kù)。所查詢(xún)序列和調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)則可以是任
    來(lái)自:百科
    搜索,為您模型匹配最優(yōu)超參。ModelArts支持超參搜索功能,在無(wú)需算法工程師介入情況下,即可自動(dòng)進(jìn)行超參調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索,為您模型匹配最優(yōu)超參。ModelArts支持超參搜索功
    來(lái)自:專(zhuān)題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法,記錄與守護(hù)瀕危物種每一刻 HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法,記錄與守護(hù)瀕危物種每一刻 時(shí)間:2021-02-20 17:42:49 云計(jì)算 華為好望商城 我們地球 平均每1小時(shí)都有一個(gè)物種滅絕 關(guān)愛(ài)野生動(dòng)物,關(guān)愛(ài)珍稀物種
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    Store背后體系化布局,構(gòu)建就花了兩年之久。 從華為整個(gè)安防布局來(lái)看,華為用HoloSens Store打通了智能安防產(chǎn)業(yè)鏈上下游原本蔽塞關(guān)系,實(shí)際上是在對(duì)傳統(tǒng)安防產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行一次聲勢(shì)浩大重構(gòu)。 而從整個(gè)安防行業(yè)來(lái)看,行業(yè)價(jià)值從硬件向軟件轉(zhuǎn)移,產(chǎn)業(yè)鏈中各個(gè)環(huán)節(jié)也需要使
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    與分類(lèi)不同,聚類(lèi)分析數(shù)據(jù)對(duì)象,而不考慮已知類(lèi)標(biāo)號(hào)(一般訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不提供類(lèi)標(biāo)號(hào))。聚類(lèi)可以產(chǎn)生這種標(biāo)號(hào)。對(duì)象根據(jù)最大化類(lèi)內(nèi)相似性、最小化類(lèi)間相似原則進(jìn)行聚類(lèi)或分組。對(duì)象聚類(lèi)是這樣形成,使得在一個(gè)聚類(lèi)中對(duì)象具有很高相似性,而與其它聚類(lèi)中對(duì)象很不相似。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是
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    術(shù),根據(jù)視頻內(nèi)容生成一串可唯一標(biāo)識(shí)當(dāng)前視頻指紋字符,具有高穩(wěn)定性,有效避免視頻文件格式轉(zhuǎn)換、編輯、裁剪拼接、壓縮旋轉(zhuǎn)等操作影響??捎糜谝曨l相似查重、視頻版權(quán)、廣告識(shí)別等多種場(chǎng)景 視頻查重 建立獨(dú)立 視頻指紋 庫(kù),將查詢(xún)視頻與該庫(kù)中視頻指紋進(jìn)行快速比對(duì),實(shí)時(shí)召回重復(fù)視頻或重復(fù)
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