找出一個(gè)二維數(shù)組中的鞍點(diǎn)SEARCH AGGREGATION
回答:試試中瑯條碼軟件，軟件中數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入的方式有很多，如TXT、excel、MySQL，SQLServer、access等多種常用數(shù)據(jù)庫(kù)類型，可以連接這些數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)批量制作各種條碼二維碼標(biāo)簽，下面介紹下如何用中瑯條碼軟件連接SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)批量制作產(chǎn)品二維碼。運(yùn)行中瑯條碼軟件，新建一個(gè)空白標(biāo)簽，打開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置，添加一個(gè)SQLServer數(shù)據(jù)源，配置好SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)連接，測(cè)試連接后添加。...
lansheng228
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回答:這個(gè)要看數(shù)據(jù)庫(kù)類型以及當(dāng)前兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的環(huán)境；這兒我主要說(shuō)下思路，具體每種數(shù)據(jù)庫(kù)的不同。有些數(shù)據(jù)庫(kù)有提供數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出功能，可以導(dǎo)出/導(dǎo)入某種格式的文件，另外可以使用工具將表中數(shù)據(jù)以sql語(yǔ)錄的方式導(dǎo)出，然后再到另一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中執(zhí)行sql語(yǔ)句即可。
bbbbbb
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回答:謝邀。C語(yǔ)言已經(jīng)是非常簡(jiǎn)潔的編程語(yǔ)言了，數(shù)組肯定不是多余的語(yǔ)法了。可以說(shuō)，數(shù)組基本上是所有現(xiàn)代高級(jí)編程語(yǔ)言不可或缺的語(yǔ)法了。但是C語(yǔ)言中的數(shù)組并不難，題主也不用太擔(dān)心自己學(xué)不會(huì)。我的上一個(gè)回答，討論了C語(yǔ)言中的結(jié)構(gòu)體，它是一種復(fù)合數(shù)據(jù)類型，有了結(jié)構(gòu)體，C語(yǔ)言可以應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型，比如上一節(jié)的平行四邊形問(wèn)題。但是有些問(wèn)題，就算是結(jié)構(gòu)體，也很難解決。請(qǐng)看下面這個(gè)問(wèn)題：小明班級(jí)有 60 個(gè)人，期末...
BlackFlagBin
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回答:關(guān)聯(lián)數(shù)組，相對(duì)于索引數(shù)組，又稱字典。聲明方式: declare -A reladictreladict[name] = hello #賦值引用方式: echo ${reladict[name]} #輸出hello求長(zhǎng)度: echo ${#reladict[@]}
niceforbear
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回答:問(wèn)題比較模糊，只能泛泛的說(shuō)幾句。需求從功能需求反推對(duì)開(kāi)發(fā)板的需求，大致如下：支持?jǐn)z像頭輸入。有足夠的CPU算力和存儲(chǔ)空間，以便運(yùn)行二維碼識(shí)別庫(kù)。建議樹(shù)莓派（帶攝像頭）運(yùn)行安卓；樹(shù)莓派（帶攝像頭）運(yùn)行Linux；若無(wú)特殊要求，建議使用安卓系統(tǒng)，可選的識(shí)別庫(kù)較多，如ZXing。若不能使用安卓，則需選好一個(gè)合用的二維碼識(shí)別庫(kù)，可考慮ZBar。具體問(wèn)題還需具體分析，以上泛泛之談，供參考。
freecode
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...訓(xùn)練將變得緩慢： 作為問(wèn)題的引入我們先考慮參數(shù)只有一個(gè)的情況下?lián)p失關(guān)于該參數(shù)的圖（如上，x軸是該參數(shù)，y軸是損失） 當(dāng)SGD遇到局部最小值時(shí)，因?yàn)樘荻葹?，參數(shù)不會(huì)更新，最終就卡在局部最小值這個(gè)點(diǎn)了 當(dāng)SGD遇到或...
...的組合優(yōu)化技術(shù)，這個(gè)簡(jiǎn)單的方法通常可以神奇地快速地找出一個(gè)權(quán)重適當(dāng)?shù)臉颖咀蛹Ｓ?xùn)練過(guò)后，系統(tǒng)的性能將在另外一組不同樣本（即測(cè)試集）上進(jìn)行驗(yàn)證，以期測(cè)試機(jī)器的泛化能力（ generalization ability） ——面對(duì)訓(xùn)練中從...
...有突破性進(jìn)展，它通常不需要修復(fù)。但閱讀本文后，我有一個(gè)啟示：GANs可以同時(shí)在計(jì)算層面和算法層面有所突破即使我們修復(fù)了目標(biāo)，我們也沒(méi)有算法工具來(lái)尋找實(shí)際解決方案。文章摘要：結(jié)合我目前在研究的內(nèi)容，我將通過(guò)...
...Net和VGG-16模型的參數(shù)數(shù)量分別減少了9倍和13倍。圖1. 剪枝一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所有圖片由Song Han 友情提供深度壓縮的下一步是權(quán)重共享。我們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)低精度權(quán)重值具有非常高的容忍度：極度粗略的權(quán)重值并不會(huì)降低預(yù)測(cè)精度...
...為紀(jì)念人工智能提出60周年，的《Nature》雜志專門開(kāi)辟了一個(gè)人工智能 + 機(jī)器人專題 ，發(fā)表多篇相關(guān)論文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的這篇綜述文章Deep Learning。本文為該綜述文章中文譯文的...
...。他解釋說(shuō)，90年代后期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究被擱置（再次）的一個(gè)原因是優(yōu)化問(wèn)題是非凸的。80和90年代的工作成果中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在局部最小化中得到了一個(gè)指數(shù)值，同時(shí)還有內(nèi)核機(jī)器的誕生，導(dǎo)致了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衰敗，網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)由于...
...元素的標(biāo)準(zhǔn)差 np.var np.nanvar 計(jì)算元素的方差 np.min np.nanmin 找出最小值 np.max np.nanmax 找出最大值 np.argmin np.nanargmin 找出最小值的索引 np.argmax np.nanargmax 找出最大值的索引 np.median np.nanmedian 計(jì)算元素的中位數(shù) np.percentile np.nanper...
...了令人矚目的進(jìn)展，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可解釋性仍然是一個(gè)難題，本文從原理的角度探討了用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別的基本原理，詳細(xì)解析了從圖像到知識(shí)的轉(zhuǎn)換 過(guò)程。1、引言傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)往往使用原始形式來(lái)處理自...
...題，分別為頂部、前面和側(cè)面的投影面積，然后通過(guò)示例找出這三個(gè)小問(wèn)題的規(guī)律就可以了。 頂部投影面積：通過(guò)觀察示例圖可以發(fā)現(xiàn)頂部的投影實(shí)際上就是正方體占地面積，即可以看做是二維數(shù)組中不為0的元素個(gè)數(shù) 前面投...
...真正的梯度。公式如下：Nesterovnesterov項(xiàng)在梯度更新時(shí)做一個(gè)校正，避免前進(jìn)太快，同時(shí)提高靈敏度。 將上一節(jié)中的公式展開(kāi)可得：所以，加上nesterov項(xiàng)后，梯度在大的跳躍后，進(jìn)行計(jì)算對(duì)當(dāng)前梯度進(jìn)行校正。如下圖：momentum首先...
...的目標(biāo)之間的距離。在反向傳播上，存在著幾個(gè)問(wèn)題：第一個(gè)是計(jì)算出來(lái)的梯度是否真的是學(xué)習(xí)的正確方向。這在直觀上是可疑的。人們總是可以尋找到某些看起來(lái)可行的方向，但這并不總是意味著它最終通向問(wèn)題的解。所以，...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)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(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
劉東
