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  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    学习分类 2-3 感知机

    要如何求出权重向量呢?基本做法和回归时相同,将权重向量用作参数,创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。

    63510编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏算法无遗策

    动画 | 什么是2-3树?

    2-3树正是一种绝对平衡的树,任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质,但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找,根据元素的大小来决定查找的方向。 动画:2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂,删除元素也和插入元素一样先进行命中查找,查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时,删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下,删除叶子节点是比较简单的。 动画:2-3树删除 -----END---

    1K10发布于 2020-01-02
  • 来自专栏我是攻城师

    什么是2-3

    2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据,在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下: ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀,且叶子节点的高度一致,并且如果这里即使是AVL树,那么树的高度也比2-3树高,而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性,2-3树的插入如果破坏了平衡性,那么树本身会产生分裂和合并,然后调整结构以维持平衡性,这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样,2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性,同样树本身也会产生分裂和合并,如下: ? 总结 本篇文章,主要介绍了2-3树相关的知识,2-3树,2-3-4树以及B树都不是二叉树,但与二叉树的大致特点是类似的,它们是一种平衡的多路查找树,节点的孩子个数可以允许多于2个,虽然高度降低了,但编码相对复杂

    2.3K20发布于 2019-04-28
  • 来自专栏AI系统

    AI系统】AI芯片驱动智能革命

    在整个 AI 系统的构建中,AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念,而 AI 芯片则是物理存在的实体,AI 芯片是所有内容的重要基础。 本系列文章将会通过对典型的 AI 模型结构的设计演进进行分析,来理解 AI 算法的计算体系如何影响 AI 芯片的设计指标,进而结合几种主流的 AI 芯片基础介绍,帮助大家对 AI 系统的整个体系知识有更全面的认识 计算机芯片体系结构在很大程度上影响了 AI 算法的性能。因此,了解 AI 算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。 如今随着 OpenAI 公司的 ChatGPT/GPT4 等模型的惊艳出场,引发了各个行业对人工智能技术的广泛关注和应用推动,更多 AI 算法需要部署,激发了更大的算力需求,无疑 AI 芯片是整个 AI AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。

    1.3K10编辑于 2024-11-29
  • 来自专栏python3

    2-3 T-SQL函数

    2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数;重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询:select tno,name , salary From teacher,查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见,分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录,一般将其应用到Web应用程序的分页功能上

    2K10发布于 2020-01-08
  • 来自专栏python3

    2-3 选项卡控件

    2-3 选项卡控件 u本节学习目标: n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件,主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示: 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡,该值应为 True,否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1.

    2.1K10发布于 2020-01-07
  • 来自专栏刷题笔记

    2-3 链表拼接 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数

    68340发布于 2019-11-08
  • 来自专栏媒矿工厂

    AI驱动智能媒体生产

    日本广播协会NHK开发了新型的由人工智能驱动的广播技术,名为“Smart Production”,可以快速地收集和分析来自社会的各种信息,并传递给广大观众。 单色视频自动着色技术 NHK开发了一种使用人工智能驱动技术的自动将单色电影视频转换为彩色视频的系统来支持高效的节目制作(图5)。 通过应用自动音频描述技术,NHK开发了一种使用“AI播音员”自动阅读新闻的语音合成系统。 ? 2018年4月,NHK在节目NEWSCHECK上以AI播音员“Yomiko”的实际形式实现了这项技术。 AI-DRIVEN SMART PRODUCTION. IBC2018.

    1.7K20发布于 2018-10-25
  • JBoltAI:事件驱动 AI 架构,重构 Java AI

    企业级 AI 应用开发中,多模块耦合、高并发响应延迟、流程异常难以排查等问题,成为 Java 团队落地 AI 能力的核心阻碍。而事件驱动架构,正是解决这些痛点的关键思路。 JBoltAI 将事件驱动机制深度融入 AI 应用开发的全流程,打造了 “操作抽象为事件、统一调度为核心、全生命周期管控为保障” 的事件驱动 AI 架构,不仅让复杂 AI 工作流的编排更灵活,更从根本上提升了企业级 事件生命周期管理,是 JBoltAI 事件驱动 AI 架构保障企业级稳定性的核心抓手,让 AI 流程彻底摆脱 “黑箱” 状态。 作为 AIGS 范式的核心实践者,JBoltAI 的事件驱动 AI 架构,重新定义了企业级 Java AI 开发的模式。 从智能报销、智能问数到 AI Agent 复杂任务执行,从老系统 AI 改造到 AI 原生应用开发,JBoltAI 的事件驱动 AI 架构正在赋能千行百业的 Java 企业,让 AI 能力真正融入业务流程

    12910编辑于 2026-03-13
  • 转载:【AI系统】AI芯片驱动智能革命

    在整个 AI 系统的构建中,AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念,而 AI 芯片则是物理存在的实体,AI 芯片是所有内容的重要基础。 本系列文章将会通过对典型的 AI 模型结构的设计演进进行分析,来理解 AI 算法的计算体系如何影响 AI 芯片的设计指标,进而结合几种主流的 AI 芯片基础介绍,帮助大家对 AI 系统的整个体系知识有更全面的认识 计算机芯片体系结构在很大程度上影响了 AI 算法的性能。因此,了解 AI 算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。 如今随着 OpenAI 公司的 ChatGPT/GPT4 等模型的惊艳出场,引发了各个行业对人工智能技术的广泛关注和应用推动,更多 AI 算法需要部署,激发了更大的算力需求,无疑 AI 芯片是整个 AI AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。

    46610编辑于 2024-12-11
  • 来自专栏机器学习入门

    算法原理系列:2-3查找树

    结构缘由 首先,搞清楚2-3查找树为什么会出来,它要解决什么样的问题?假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义: 2-3查找树: 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢? 这里我们从BST遇到的实际问题出发,提出设计指标,再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容,没有什么理论根据,而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建,而2-3树的诞生过程并非真的如此,所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为:查找和插入。 我就不卖关子了,直接给出2-3树的其中一个基本定义: 一棵2-3查找树或为一颗空树,或由以下节点组成: 2-节点:含有一个键和两条链接,左链接指向的2-3树中的键都小于该节点,右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点:含有两个键和三条链接,左链接指向的2-3树中的键都小于该节点,中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间,右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 !!!

    1.1K20发布于 2019-05-26
  • 来自专栏coding for love

    2-3 webpack的正确安装方式

    webpack是基于node开发的环境打包工具。首先需要安装node环境。 进入node官网,尽量安装最新版本的稳定版node。因为提高webpack打包速度有两个重要的点:

    60320发布于 2019-05-14
  • 来自专栏音视频技术

    AI驱动的智能图形应用

    高速5G和性能更强大的终端为社交、游戏、教育等场景带来的更丰富的互动体验,本文内容来自相芯科技的蔡锐涛在LiveVideoStackCon2019深圳站上的精彩分享,他将介绍AI驱动的智能图形应用,以及因此带来的新的用户交互方式 今天与大家分享的题目是AI驱动的智能图形应用。按照惯例,我简单介绍下我们公司。 相芯科技专注于智能图形技术的创新与应用,为移动互联网、AR、AI提供3D内容生成与互动的行业解决方案。 通过 “千人千面”的形象生成技术有了虚拟形象后,用户可以通过虚拟形象驱动玩起来。全套驱动包括面部形象驱动、肢体驱动,手指驱动AI视频 在AI视频部分,我会重点介绍如何利用人工智能全自动合成视频以及AI虚拟主播,虚拟助手的核心技术方案,同时,我会介绍我们最新的照片级的视频合成技术。 如浙江台钱江频道AI“小范儿”、北京世园会吉祥物播报、济南电视台AI“小沫儿”、京东AI虚拟主播“京小蕾”、京东双十一虚拟主播播报天团、阳泉日报AI双主播、扬子晚报“阿紫”、新媒体节目AI主播等等。

    2.4K30发布于 2020-02-19
  • 来自专栏U3D技术分享

    《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3

    本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记,旨在精炼相关内容知识点,记录笔记,以及根据目前(2022年)的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛,但推荐拥有一定线性代数,高等数学以及编程基础,最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定(Pa b),其中a为书籍中的页数,b为从上往下数的段落号,如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点,该部分观点受限于个人以及当前时代的视角

    94110编辑于 2022-10-28
  • 来自专栏InCerry

    .NET周刊【4月第2-3期】

    此外,文中还提到了一些AI SDK和框架,展示了.NET在AI应用开发中的潜力。 学习者无需深究AI理论,能通过交互式Polyglot Notebook轻松上手。课程提供核心技能培训,如Prompt工程和AI插件开发,助力开发者在AI时代立足。 最新DeepSeek-V3驱动的MCP与SemanticKernel实战教程 - 打造智能应用的终极指南 https://www.cnblogs.com/token-ai/p/18815070 MCP( 开源向量数据库,专为处理高维向量数据而设计,适用于AI应用。 开发库简介:使用 .NET 进行本地 AI 开发的门户 - .NET 博客 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-ai-dev-gallery-gateway-to-local-ai-development

    78810编辑于 2025-05-04
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记GWAS 操作流程2-3:MAF过滤

    因为这里是人的数据,所以染色体只需要去1~22的常染色体,提取它的家系ID和个体ID,后面用于提取。

    6.1K20发布于 2020-04-14
  • 来自专栏五分钟学算法

    数据结构与算法——2-3

    因此,引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树,但 2-3 树已经不是一棵二叉树了,因为 2-3 树允许存在 3 这种节点,3- 节点中可以存放两个元素,并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下: (1)2-3 树要么为空要么具有以下性质: (2)对于 2- 节点,和普通的 BST 节点一样,有一个数据域和两个子节点指针,两个子节点要么为空,要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树: ? 图2.1 2-3 树性质 性质: (1)对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 (2)当节点有一个关键码的时,节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程,根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点: ? img 2-3树为满二叉树,删除叶子节点 操作步骤:若2-3树是一颗满二叉树,将2-3树层树减少,并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中,同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中,如果生成了4

    80210发布于 2019-09-03
  • 来自专栏静之森

    记录折腾路上用到的教程 自2-3开始

    netdata: Real-time performance monitoring

    68420编辑于 2021-12-28
  • 来自专栏算法无遗策

    (基于2-3树)

    学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了,如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质,是看不出所以然。 此时我们借着2-3树去理解基本的红黑树,当然我会在后几篇文章介绍2-3-4树以及基于2-3-4树的红黑树。 红黑是指被指向节点的链接颜色,对于一颗2-3树,因为3-节点的存在有很多不同的二叉树的表示,所以我们只考虑左倾的情况。 (和2-3树等价的,任意节点到其叶子节点的高度都是相同的)。 因为2-3树不存在永久的4-节点,4-节点终归要分解的(在2-3-4树中,为了更好地插入和删除,4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点)2-3树一样不行,所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连

    1K20发布于 2020-01-02
  • 来自专栏一乐来了

    AI驱动的应用:插件、应用市场和AI Agents

    AI Agents的两大基础,是知识和工具。通过扩充上下文、企业知识库、或者精调等方式可以满足AI对知识的获取,是武装AI的大脑。 所以我们相信,大模型AI并不会取代AI以外的软件,尤其是企业应用。 只要用户需求是分散的,智能应用的未来就还属于企业和开发者,AI Native实际是AI Drive。 这个驱动的来源,也是大模型AI服务通过函数调用开放出来的能力,今天我们也称其为智能插件(AI Plugin)。 是的,它并不是OpenAI的专属。 开通方法如下: 蓝莺IM控制台-智能插件-开通 实现原理 智能插件的核心是定义函数调用,由AI对调用进行拼装驱动业务层获取最新信息,补充进最终回复里。 AppID等信息; ext字段为消息自定义使用,这里设置了ai参数,是提醒AI不要对此消息再进行回复,防止出现AI对话循环。

    54910编辑于 2025-05-23
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