作者: d511533056

28 篇文章

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趣玩新石器时代手游脚本辅助说明
趣玩新石器时代手游脚本辅助说明 1、石器时代    2、试炼任务    3、委托任务 4、竞技任务    5、远古宝图    6、护送任务 7、宝图使用    8、远古兽王    9、家族任务 10、精英任务    11、狩猎任务    12、猛兽任务 13、调查任务    14、手机任务    15、跳舞任务 16、捕捉宠物 更多脚本功能正在开发…
维特比算法
维特比算法教程 维特比算法(Viterbi algorithm)是一种用于求解隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的动态规划算法。它被广泛应用于语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域。 1. 引言 维特比算法的目标是在给定一个观测序列和HMM模型的情况下,找到最可能的隐藏状态序列。在HMM中,观测序列是可见的,而隐藏状态…
Q-learning学习算法
Q-learning学习算法教程 介绍 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决马尔可夫决策过程(MDP)问题。它通过学习一个值函数Q来指导决策,并根据行为的奖励进行更新。本教程将详细介绍Q-learning算法的原理和实现步骤。 Q值函数 在Q-learning中,我们通过一个Q值函数来评估每个状态-动作对的价值。Q值表示在给定状态下,采…
最大流量算法
最大流量算法 简介 最大流量算法是一种在网络流中寻找最大流量路径的算法。最大流量问题通常用于解决网络中资源分配的问题,如网络中的数据传输、流水线上的物品传输等。 原理 最大流量算法的核心思想是在给定网络中,寻找从源节点到汇点节点的路径,使得路径上的边的流量之和达到最大值。通过不断寻找增广路径,即从源节点到汇点节点的路径中,通过每条边上的剩余容量来确…
Karatsuba乘法
Karatsuba乘法教程 什么是Karatsuba乘法? Karatsuba乘法是一种用于快速计算两个大数相乘的算法。它是由安德烈·卡拉茨巴(Anatolii Alexeevitch Karatsuba)于1960年提出的。相比传统的乘法算法,Karatsuba乘法在计算时间上具有更高的效率。 Karatsuba乘法原理 Karatsuba乘法基…
梯度下降
梯度下降教程 梯度下降是一种常用的优化算法,用于找到函数的局部最小值或最大值。它是机器学习和深度学习中常用的方法,特别是在训练神经网络时。本教程将详细介绍梯度下降的原理、步骤和实现方式。 1. 梯度下降原理 梯度下降是基于函数的导数(梯度)信息来更新参数的优化算法。当我们希望最小化一个函数时,可以通过不断地沿着函数梯度的反方向更新参数,从而逐渐接近…
欧几里得算法
欧几里得算法教程 什么是欧几里得算法? 欧几里得算法,也称为辗转相除法,是用于求解两个正整数的最大公约数的算法。它是数学家欧几里得在公元前300年左右提出的。 算法原理 欧几里得算法的原理很简单。假设我们要求解两个正整数a和b的最大公约数(gcd),首先我们将a除以b,得到商q和余数r。如果r等于0,则b就是a和b的最大公约数;否则,我们将b赋值为…
离散微分算法
离散微分算法教程 离散微分算法是计算机科学中一种常见的算法,用于在离散的数据集上进行微分运算。这篇教程将介绍离散微分算法的基本原理和常用的实现方法。 基本原理 离散微分算法的基本原理是通过计算数据集中相邻数据点之间的差异来近似连续函数的导数。离散微分算法可以应用于多种离散数据类型,包括离散时间序列数据和图像数据等。 在一维离散数据集上,离散微分算法…
Diffie-Hellman密钥交换算法
Diffie-Hellman 密钥交换算法 Diffie-Hellman 密钥交换算法是一种公钥密码学算法,用于安全地交换密钥。该算法允许两个实体在不安全的通信渠道上协商一个共享的密钥,而不用事先共享密钥或使用非对称加密算法。 原理 Diffie-Hellman 密钥交换算法的原理基于离散对数的难题,即计算大质数 p 上的离散对数是一个困难问题。算…
Buchberger算法
Buchberger算法 Buchberger算法是一种用于计算多项式环上的Gröbner基的算法。它是由布赫伯格(Buchberger)于1965年提出的,被广泛应用于计算机代数系统中。 什么是Gröbner基? Gröbner基是一个多项式集合,它具有一些特殊的性质。给定一个多项式环的理想,Gröbner基是该理想的一组生成元,可以用来描述该理…
集束搜索
集束搜索教程 集束搜索(Beam Search)是一种在自然语言处理中常用的搜索算法,用于在给定一个模型的输出概率分布的情况下,寻找最可能的输出序列。本教程将介绍集束搜索的基本原理和实现步骤。 原理 集束搜索的目标是在所有可能的输出序列中寻找概率最高的序列。它通过在每个时间步根据模型的输出概率分布选择最有可能的词或字符,并保留概率最高的 k 个候选…
广度优先搜索
广度优先搜索教程 什么是广度优先搜索? 广度优先搜索(Breadth-First Search,简称BFS)是一种图形搜索算法,用于在图形或树的数据结构中遍历和搜索。广度优先搜索从给定的起始节点开始,逐层扩展搜索,直到找到目标节点或遍历完整个图形。 BFS算法的核心思想是以层级的方式逐步扩展搜索范围,从起始节点开始,先遍历完当前层级的所有节点,然后…
绿萝算法
绿萝算法教程 什么是绿萝算法? 绿萝算法是一种常用于解决图像语义分割问题的深度学习算法。它的名称源自于绿萝植物的形状,因为算法的网络结构类似于绿萝的叶片分叉。 绿萝算法的步骤 数据准备:首先,需要收集并准备用于训练的图像数据集。这些数据集应包含带有标签的图像,其中每个像素都有一个对应的类别标签。 网络构建:接下来,需要构建绿萝算法的网络结构。这个网…
石榴算法
石榴算法教程 什么是石榴算法 石榴算法是一种用于解决寻找最短路径问题的算法。该算法的名称来源于它类似于石榴果实内部的结构,即将一个问题分割为多个子问题,并逐步求解这些子问题,最终得到整体问题的解决方案。 石榴算法的步骤 石榴算法的步骤如下: 初始化:定义起始节点和目标节点,并将起始节点添加到已访问节点列表中。 遍历邻居节点:从起始节点开始,遍历其邻…
深度优先搜索
深度优先搜索(Depth-First Search)教程 深度优先搜索(DFS)是一种经典的图遍历算法,它可以用于寻找图中的所有节点或特定路径。在这篇教程中,我们将详细介绍深度优先搜索的原理和实现方式。 原理 深度优先搜索从一个起始节点开始,递归地探索图中的每个节点。它会先访问一个节点的邻居节点,再访问邻居节点的邻居节点,直到遍历完整个图或找到目标…
蒙特卡洛树搜索
蒙特卡洛树搜索教程 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种用于解决决策问题的算法,广泛应用于人工智能领域,特别是在博弈和规划问题中。本教程将介绍蒙特卡洛树搜索的基本原理和实现步骤。 1. 基本原理 蒙特卡洛树搜索通过不断模拟随机决策,然后评估每个决策的效果来寻找最佳决策。它基于蒙特卡洛方法和树搜索的组合…
A*搜索算法
A*搜索算法教程 简介 A*搜索算法是一种常用的寻路算法,用于在图形或网格中找到最短路径。它结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和贪婪算法的启发式搜索,因此能够在较短的时间内找到最佳路径。 原理 A*算法使用了一个启发函数(heuristic function)来评估每个节点的价值,这个函数通常是从当前节点到目标节点的估计距离。算法根据节点的代…
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长安幻想 辅助脚本 推荐
趣玩长安幻想脚本辅助说明 1、登录好礼    2、领取俸禄    3、整理背包4、每日特惠    5、领取邮件    6、灵塔奖励7、奖励找回    8、月卡领取    9、妖灵渡口10、宗门任务    11、寻宝罗盘    12、宗门竞技13、御灵道场    14、六道法门    15、机缘护送16、钟馗捉鬼    17、海市蜃楼    18、帮…
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永恒岛之彩虹世界 辅助脚本 推荐
趣玩永恒脚本辅助说明 1、一键主线    2、每日签到3、怪物大厦    4、藏宝任务5、通缉任务    6、家族任务7、赏金任务    8、试炼任务9、普通副本    10、挑战副本11、噩梦副本    12、各种采集13、彩虹问答    14、家族签到15、家族BOSS    16、自动挂机更多功能正在开发中...欢迎使用并且提供意见交流QQ群…
蚁群算法
蚁群算法图文教程 简介 蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一种启发式算法,模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为,被广泛应用于解决优化问题。本文将通过图文方式详细介绍蚁群算法的原理、步骤和应用。 原理 蚁群算法的核心思想是通过蚂蚁的合作与信息共享,从而找到问题的最优解。蚂蚁在寻找食物时,会释放一种化学物质——信息素,其他…
基于QFT的量子加法器的原理与实现
基于QFT的量子加法器的原理与实现 引言 量子计算作为一种新兴的计算模型,具有超强的计算能力。而量子加法器是其中的一个重要组成部分。本文将详细介绍基于QFT(Quantum Fourier Transform,量子傅里叶变换)的量子加法器的原理与实现方法。 量子加法器的原理 在经典计算中,我们可以使用二进制加法器实现数字的相加操作。而在量子计算中,…
线程池中多余的线程是如何回收的
线程池中多余的线程是如何回收的 1. 什么是线程池? 在介绍线程池中多余线程的回收之前,我们首先来了解一下什么是线程池。线程池是一种用来管理和复用线程的技术,它可以有效地控制并发线程的数量,提高系统的性能和稳定性。 线程池由线程池管理器、工作队列和线程组成。线程池管理器负责创建和管理线程池,工作队列用于存放待处理的任务,而线程则是执行任务的执行者。…
MySQL存储之为什么要使用B+树做为储存结构
# MySQL存储之为什么要使用B+树做为存储结构 MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用程序中。在MySQL中,数据的存储结构对数据库的性能和效率有着重要的影响。B+树是一种常用的存储结构,被广泛用于MySQL中。本教程将介绍为什么要使用B+树作为MySQL的存储结构。 ## 1. 什么是B+树 B+树是一种自平衡的二叉搜…
Flink中max和maxBy的区别及使用
# Flink中max和maxBy的区别及使用 ## 简介 在 Apache Flink 中,max 和 maxBy 都是用于获取流数据中的最大值的函数。它们的区别在于选择最大值的方式不同。 ## max函数 max 函数是用于获取流数据中的最大值。它接受一个 KeySelector 函数作为参数,用于指定根据哪个字段来获取最大值。 使用 max …
什么是Flink CDC,以及如何使用
Flink CDC(Change Data Capture)是Apache Flink的一个功能,用于捕获和处理数据源中的变更数据。它可以从支持的数据源中读取新增、更新和删除的数据变更,并将这些变更作为数据流发送到Flink的作业中进行处理。 使用Flink CDC需要以下步骤: 1. 配置CDC连接:首先需要配置CDC连接,即指定要监视的数据源和…
java – 虚拟机性能监控与故障处理工具
Java虚拟机(JVM)是一种用于执行Java字节码的虚拟机。在运行Java应用程序时,可以使用性能监控和故障处理工具来监视和管理虚拟机的性能和故障。 下面是一些常用的Java虚拟机性能监控和故障处理工具: Java VisualVM:这是一个功能强大的图形化工具,用于监控和分析Java应用程序的性能。它可以提供CPU和内存使用情况、线程和堆栈信息…
数据库 – 脏读、不可重复读、幻读与五大事务隔离级别及七大事务传播级别
脏读(Dirty Read)是指一个事务读取了另一个事务未提交的数据。当一个事务读取到了另一个事务的未提交数据,如果这个事务最终回滚,则读取到的数据是无效的,也就是脏数据。 不可重复读(Non-repeatable Read)是指一个事务在读取某个数据后,另一个事务修改了该数据并提交,导致第一个事务再次读取该数据时,得到的结果不同。这种情况下,第一…
Java基准测试
Java基准测试是一种评估Java程序性能的方法。它通过运行一组特定的测试案例来测量程序的执行时间、内存使用情况、线程使用情况等指标,从而对程序的性能进行定量评估。 Java基准测试通常包括以下步骤: 设计测试案例:根据程序的实际需求和性能关注点,设计一组具有代表性的测试案例。 编写测试代码:根据设计的测试案例,编写相应的Java代码。测试代码通常…