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- 二分圖集合算法 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 根集合（root set）具體包含什么？ 根集合（root set）具體包含什么？ 時間：2021-03-09 17:27:08 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 根集合中的引用可以被應(yīng)用程序直接訪問，因此根指向的對象都是活的。 具體包括：局部變量、靜態(tài)（來自：百科說明：創(chuàng)建podinfo源代碼倉時，請先注冊一個屬于自己的GitHub賬號，然后將podinfo所有代碼fork到自己的GitHub倉庫中。 圖1 Podinfo界面 操作步驟 1.登錄華為云控制臺。 2.在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“分布式云原生”，選擇“配置管理”。 3.在右上角“添加集群”，來自：專題
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華為云計算 云知識 ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB調(diào)度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權(quán)重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重，按來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計算服務(wù)。 通過當(dāng)前市場上計算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計算、異構(gòu)計算、專屬計算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。來自：百科![]()
大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提高分析運(yùn)算速度，具有較強(qiáng)的計算性能。 算法功能特性： 算法可有效檢測高空拋物，準(zhǔn)確繪制拋物路線，過濾雨雪、飛鳥、飛蟲等干擾因素，截取拋物、墜物的圖像、視頻等信息并保存。發(fā)送告警信息至管理人員的手機(jī)端和網(wǎng)頁端，提供強(qiáng)有力的證據(jù)，幫助管理部門及時準(zhǔn)確鎖定高空拋物行為人，對其進(jìn)行教育、警告甚至處罰。來自：云商店![]()
go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時，通常都需要對程序做逆向分析，本文在沒有符號表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法，方便對go語言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科![]()
。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺，參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo)，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時，需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設(shè)置中定義，可以給定名稱、類型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動搜索，用戶為算法設(shè)置算法搜索功能來自：專題![]()
集合是一個由多個元素組成的無序集合，其中每個元素都是唯一的。在Redis中，集合可用于存儲點(diǎn)贊、關(guān)注、訂閱等模型。 5. 有序集合(Sorted Set) 有序集合是一個由多個元素組成的有序集合，其中每個元素都有一個相應(yīng)的分?jǐn)?shù)(score)，用于確定元素的順序。在Redis中，有序集合可用于存儲排行榜、商品價格等數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
顯示。 顯示字段 查看上下文，默認(rèn)字段為content，單擊“顯示字段”選擇查看其他字段的上下文。 更早 從當(dāng)前位置往前查看設(shè)置查詢行數(shù)的二分之一。例如：當(dāng)查詢行數(shù)設(shè)置為100時，單擊“更早”則從當(dāng)前位置朝前顯示50行，此時行號為-50；再次單擊“更早”，依次疊加分別為-100、-150、-200來自：專題![]()
按照一定規(guī)則自增的整數(shù)。因?yàn)樽栽鏊圆恢貜?fù)，因此說Sequence具有唯一標(biāo)識性。 創(chuàng)建和管理視圖 視圖允許用戶保存常用的或者復(fù)雜的查詢。視圖在磁盤上并沒有被物理存儲，當(dāng)用戶訪問視圖時查詢會作為一個子查詢運(yùn)行。 創(chuàng)建和管理定時任務(wù) GAUSS(DWS)支持定時任務(wù)的功能，可以創(chuàng)建來自：專題![]()
DAC 區(qū)塊鏈 數(shù)字藏品編號 tokenId，是每個數(shù)字資產(chǎn)集合中的數(shù)字資產(chǎn)的序號，集合內(nèi)具有唯一性。示例：tokenId="1"。用于721協(xié)議資產(chǎn)操作的標(biāo)識。 tokenId，是每個數(shù)字資產(chǎn)集合中的數(shù)字資產(chǎn)的序號，集合內(nèi)具有唯一性。示例：tokenId="1"。用于721協(xié)議資產(chǎn)操作的標(biāo)識。來自：專題![]()
AI工作流，提高工作效率。2. 豐富的算法和模型支持：AI開發(fā)平臺內(nèi)置了豐富的算法組件，支持多種算法框架，能夠滿足企業(yè)多樣化的AI應(yīng)用場景需求。3. 靈活的數(shù)據(jù)處理能力：平臺支持結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，矢量特征流，多模態(tài)數(shù)據(jù)，并能夠構(gòu)建知識圖譜，提供訓(xùn)練和運(yùn)行環(huán)境，滿足各種數(shù)據(jù)處理需求。4來自：專題![]()
6.0，支持MPI-V3.1標(biāo)準(zhǔn)的并行計算API接口，新增了優(yōu)化的集合通信計算框架。HyperMPI對數(shù)據(jù)密集型和高性能計算提供了網(wǎng)絡(luò)加速能力，使能了節(jié)點(diǎn)間高速通信網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)內(nèi)共享內(nèi)存機(jī)制，以及優(yōu)化的集合通信算法。 使用說明 Decompress the binary package來自：百科![]()
的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識別速度？ ? 識別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當(dāng)壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一般建議證件類的小圖(文字少)在來自：專題![]()
括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益：來自：百科
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