最小均方算法誤差SEARCH AGGREGATION
回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數排序算法該算法將數值按照個位數拆分進行位數比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數值序列分成最大值+1個桶子，然后遞歸將數值塞進對應值的桶里，具體代碼如下：第三、計數排序算法該算法計算數值序列中每個數值出現的次數，然后存放到單獨的數組中計數累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...
molyzzx
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回答:我們已經上線了好幾個.net core的項目，基本上都是docker+.net core 2/3。說實話，.net core的GC非常的優秀，基本上不需要像做Java時候，還要做很多的優化。因此沒有多少人研究很正常。換句話，如果一個GC還要做很多優化，這肯定不是好的一個GC。當然平時編程的時候，常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。
ZweiZhao
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回答:后臺不等于內核開發，但了解內核肯定有助于后臺開發，內核集精ucloud大成，理解內核精髓，你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數據庫支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內核贏工具活動，你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
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回答:這幾天我也是因為一個項目而被迫使用vue，坦白的說vue和傳統的網站開發思路不同，導致愛的人愛死，老程序員煩死的現狀。主要區別：1傳統方式：我們做一個網站，首先創建幾個文件夾(css、js等等)，頁面需要用的資源文件，都放到各自的文件夾里。然后創建若干個HTML網頁，一個個鏈接把這些若干網頁串起來就OK，網頁里需要有什么事件或效果，要么用原生js要么用jqurey，去操作某個dom，實現頁面變化。...
sarva
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回答:1、這個題目問得不那么準確，你必須要精準計算出每秒查詢時間（QPS）和事務時間（TPS），好比你感冒了，你說要配什么藥，醫生只能憑經驗，你如果去抽象化驗，知道是病毒還是細菌感染，數量是多少后，才能進一步診斷和配置服務器硬件。2、接下來，你要了解常用發中間件和數據庫的極限并發量。比如redis一般是11w左右（純粹內存讀寫）、mysql每秒寫8w左右，讀10來萬（單表，多表就不一定，得看SQL的寫法...
tuniutech
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回答:底層的算法很多都是C，C++實現的，效率高。上層調用很多是Python實現的，主要是Python表達更簡潔，容易。
王笑朝
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... 我們的目標便是選擇出可以使得建模誤差的平方和能夠最小的模型參數。 即使得損函數最小。 3.3 均方誤差MSE最小化 二維空間求均方差 上圖是參考吳恩達視頻的圖片， 我們會發現隨著theta1的不斷變化， 均方誤差MSE會找到一...
... 我們的目標便是選擇出可以使得建模誤差的平方和能夠最小的模型參數。 即使得損函數最小。 3.3 均方誤差MSE最小化 二維空間求均方差 上圖是參考吳恩達視頻的圖片， 我們會發現隨著theta1的不斷變化， 均方誤差MSE會找到一...
...分比誤差（Mean Absolute Percentage Error）等。2.5.7 交叉熵為了最小化代價函數，在 i 個訓練樣本的情況下，代價函數為：3、卷積網絡的學習3.1 前饋推斷過程卷積網絡的前饋傳播過程可以從數學上解釋為將輸入值與隨機初始化的權重...
...試使用一條直線來擬合數據，使所有點到直線的距離之和最小。實際上，線性回歸中通常使用殘差平方和，即點到直線的平行于y軸的距離而不用垂線距離，殘差平方和除以樣本量n就是均方誤差。均方誤差作為線性回歸模型的代...
...ss.run([x, y])) 在這個例子中，我們使用梯度下降優化器來最小化x和y之間的平方和。我們使用train_op來更新變量，并多次運行它來訓練模型。 以上是一些常用的TensorFlow編程技術。當然，TensorFlow還有很多其他功能和用法，您可以...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
