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聚类分析是机器学习中无监督学习的重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等领域。本文旨在深入探讨聚类算法的优化策略，帮助读者理解如何提高聚类算法的性能和准确性。文章首先介绍聚类算法的基本概念，然后详细分析三种主流算法及其优化策略，接着通过代码实现和数学推导展示优化效果，最后讨论实际应用和未来趋势。聚类(Clustering): 将数据集中的对象分组，使得同一组(簇)中的对象相似度较高，不同
在编程语言的江湖中，Go（Golang）的崛起堪称传奇——诞生仅十余年，却已成为云计算、微服务、高并发领域的「事实标准」。从Docker到Kubernetes，从Etcd到TiDB，Go的身影遍布现代基础设施的核心场景。它既非C/C++的性能王者，亦非Python的胶水语言，却以「简单、高效、可维护」的设计哲学，重新定义了「工程级语言」的标准。本文将从设计哲学、核心特性和快速上
TRON主网节点搭建终极指南摘要 本文提供TRON主网节点全流程部署方案，涵盖核心概念、硬件配置、环境优化到生产部署。详细解析FullNode、SolidityNode和超级代表节点(SR)的差异与部署要求，给出生产级硬件配置表(推荐SR节点采用32核CPU/256GB内存/8TB NVMe RAID)。包含Ubuntu系统调优、JVM参数配置、源码编译与Docker容器化两种部署方式，并深入解析
征程 6 部署 MapTR 系列模型的优化以及模型端侧的表现
现代全栈开发中，持续集成和持续部署(CI/CD)已成为提升开发效率的关键实践。通过这套自动化流程，Vue3+Django4全栈项目可以实现从代码提交到生产部署的无缝衔接，显著提升团队开发效率和系统稳定性。使用Docker Compose编排多容器应用，确保各服务网络互通。
当 GPT 系列模型掀起生成式 AI 浪潮，行业落地成为检验技术价值的核心战场。目前大模型行业应用呈现 "云原生企业主导开发，垂直行业场景化落地" 的格局 —— 互联网电商、金融、医疗等行业已基于大语言模型构建客服助手、智能投顾等应用，而制造业、能源等领域则更多通过与华为、腾讯等云厂商合作开发行业大模型。
人工智能大语言模型的 SFT（supervised fine-tuning）监督微调技术：标准 SFT 监督微调、LoRA 微调、AdaLora、Prefix-Tuning 微调、P-ytuning v2 微调、Freeze 监督微调等。
Qwen2.5-VL 是阿里通义千问团队推出的开源多模态视觉语言模型，支持图像理解、文档解析、OCR、视频分析等任务，具备强大的视觉代理能力。
随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(Large Language Models, LLMs)正在医疗健康领域掀起一场革命。近日,来自加州大学河滨分校和斯坦福大学的研究人员发表了一篇题为《Large Language Models in Healthcare and Medical Domain: A Review》的综述论文,全面梳理了大语言模型在医疗领域的应用现状、发展趋势以及面临的挑战。本
现在我们直接就可以利用Coze（扣子）工作流，编辑出我们的“工作流程”，之后全程就让AI工作流帮我们完成作品的所有制作流程。
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省赚客APP作为目前返利佣金最高的软件之一，其背后的技术架构设计是高效、稳定且可扩展的。通过分层架构、微服务设计、性能优化以及合理的技术选型，我们能够满足高并发的用户需求，同时保障业务的顺利运行。在实际开发过程中，我们不断优化和改进架构，以适应业务的快速发展。本文著作权归聚娃科技省赚客app开发者团队，转载请注明出处！
随着 ChatGPT 迅速走红，这两年大家在日常工作中使用 LLM 进行的场景越来越多。本系列将针对主流算法架构进行讲解。大模型算法演进大模型算法架构：QWen技术演进及剖析大模型算法架构：DeepSeek技术演进及剖析大模型算法架构：LLaMA3 技术剖析大模型算法架构：Baichuan-7B技术剖析
MCP Client发起工具调用的实体，也就是 Dify 工作流或 Agent。它通过 Dify 平台提供的标准化接口（工具节点）来请求服务。MCP Server / Host提供实际服务的端点。在这个例子中，就是模拟 API 服务器 上的各个API (/api/pump/status, /api/cmms/pump/history 等)。这个服务器理解工具调用背后转换成的 HTTP 请求并返回数
损失函数是机器学习模型优化的核心工具，通过计算预测值与真实值的差异为参数更新提供方向。分类任务中，交叉熵损失基于信息论原理，量化概率分布差异，其梯度特性直接影响优化效率。二分类交叉熵损失公式为$L = -[y \log\hat{p} + (1-y)\log(1-\hat{p})]$，多分类则扩展为Softmax交叉熵。损失函数图像显示：当预测错误时损失陡增，正确时平缓下降；其导数$\partial
Kubernetes提供了Service和Ingress两种流量负载组件。Service用于聚合Pod并提供统一访问入口，支持ClusterIP、NodePort、LoadBalancer三种类型，通过kube-proxy实现负载均衡，有userspace、iptables和ipvs三种工作模式。Ingress作为7层负载均衡器，通过Ingress Controller（如Nginx）实现反向代理
本文介绍了基于Matlab的改进RRT算法在二维/三维路径规划中的应用。首先阐述了RRT算法的基本原理及其局限性，随后详细讲解了改进策略，包括多步长策略、目标偏置概率联合优化、安全距离约束、路径优化技术等8项关键改进措施。通过Matlab代码实现了基础RRT、RRT*和改进RRT三种算法，并对比了它们的性能指标。实验结果表明，改进RRT算法在路径长度（缩短20%）、收敛速度（提升30%）、路径平滑
起初是在N1 Junior 2025 上面碰到一题，考点是h2的sql注入。由于之前没有见过，趁此机会系统学习一番。
分布式系统是指将多个独立的计算节点通过网络连接，协同完成同一目标的系统架构。确保了在分布式环境下，即使多个用户服务节点同时处理创建用户请求，生成的 ID 也不会冲突。
当传统燃油车还在油耗泥潭挣扎时，新能源汽车已悄然开启智能化能效革命。但您是否发现？（插入矛盾点）某品牌混动车标称百公里1.6L油耗，实测却高达8L？本文将揭秘车企如何通过前沿算法优化能耗，助您写出兼具技术深度与传播力的行业爆文。（文末附完整代码仓库）
个人简单的介绍：25年毕业的计算机专业的双非硕，在找C++的后端工作先说校招结果：0 offer，校招失利，全程陪跑，成功加入“无业游民（毕业即失业）”部队寻找原因：1、本人跨专业考研到计算机，基础存在不足。在研究生入学时，自己已经认识到了这一点，因此，开始在leetcode上刷算法题，希望能够在笔试上抢占先机，让HR眼前一亮。然而，事与愿违，笔试时的算法题虽然能够满分通过，但是一些较为基础的客观
上两个文章中其实分别讲到了如何使用PyQT来搭建一个可视化的用户界面，以及如何找到数据集，并且训练自己的模型，得到pt文件，有点忘记的同学可以点击下面的链接回顾一下不知道小伙伴们还记不记得上次，我说要做100个场景下yolo算法的应用，这两天我仔细回看自己的帖子，感觉还是要规划一下整体的方案，要不然太零散了，同学们找都不好找所以，今天带来第一个算法的应用，使用yolo检测火情。
扶苏自然希望做出的判断能尽可能准确，如果一直说“NO”的判断正确概率较高，她会一直回答“NO”；注意可能 x+y=100，因为还存在她需要既回答“YES”也回答“NO”的情况，但是这一概率并不重要，因为她并不聪明，只能在全回答“YES”和全回答“NO”之中做一个选择。人工智能计算出，如果扶苏在一直回答“NO”的话，她在战役中判断完全正确的概率为 x%；“总司令，您知道我不太聪明，没找到快速而正确
随着 ChatGPT 等大语言模型的普及，AI Agent 已成为下一代 AI 应用的核心。本文深入浅出地介绍 Agent 策略模式，帮助你理解如何选择和应用不同的 Agent 架构，打造更智能的 AI 应用。
Magic Animate 是一个基于扩散模型的人像动画框架，由新加坡国立大学的 Show Lab 和字节跳动团队开发。它可以从单张图片和一个动作视频中生成动画视频。这个工具在保持时间一致性、忠实保留参考图像以及显著提高动画真实感方面表现出色。
本文系统阐述了C++中的RAII（资源获取即初始化）机制及其应用。RAII将资源生命周期与对象绑定，通过构造函数获取资源、析构函数释放资源，确保异常安全并简化资源管理。重点介绍了智能指针（unique_ptr/shared_ptr）的RAII实现，以及文件、锁等资源的RAII封装。文章还提出了RAII设计三原则：获取即初始化、析构必须释放、限制复制行为，并分析了常见误区（如手动delete、循环引
P3372 【模板】线段树 1#include<iostream>#include<cmath>#include<algorithm>#include<iomanip>#include<cstring>#include<map>#include<vector>#include<queue>#includ
结论：如果 a,b 均是正整数且互质，那么由 ax+by,x≥0,y≥0 不能凑出的最大整数是 ab−a−b。如果a,b不互质，那么一定不存在ax+by,x≥0,y≥0 不能凑出的最大整数数例题：AcWing 525. 小凯的疑惑代码：#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>using namespa
https://www.acwing.com/problem/content/832/#include<iostream>#include<stack>using namespace std;const int N = 1e5 + 10;stack<int> s;int n, x, y;int main(){cin >> n;while(n--){c
动态规划法求最大子段和问题给定由n个整数组成的序列(a1, a2, …, an)，求该序列形如(ai, ai+1, ai+2,…, ai+n)的子段和的最大值，当所有整数均为负整数时，其最大子段和为0。依此定义，所求的最优值为：动态规划法代码如下：#include <iostream>#include <stdlib.h>using namespace std;int *m
好久之前写了不少背包题，之后做了一段时间没怎么遇到，这两天突然遇到发现自己已经忘光了，还是总结一下方便以后看的好。文章目录一、01背包问题暴力搜索记忆化搜索简洁DP二、完全背包问题普通DPDP优化一、01背包问题暴力搜索虽然明知道暴力搜索一般解决不了问题，但是还是了解一下的好，熟悉这种搜索的策略对思维启发很大。#include<iostream>#include<a...
**航电oj：Quicksum**#题目描述#输入一个字符串 按照规则一一将字符化为数字再相加 输出总值#空格也是一个字符 数字表示为0#知识点字符串#代码#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>#include<iostream>using namespace std;char str
字母组串由 A,B,C 这3个字母就可以组成许多串。比如：“A”,“AB”,“ABC”,“ABA”,“AACBB” …现在，小明正在思考一个问题：如果每个字母的个数有限定，能组成多少个已知长度的串呢？他请好朋友来帮忙，很快得到了代码，解决方案超级简单，然而最重要的部分却语焉不详。请仔细分析源码，填写划线部分缺少的内容。#include <iostream>#include <cs
G题题目看错了，一直在调，结果是输入n-1个数不是n个数，难受的一批。导致H题一个简单的树状数组也没写出来，比赛完就调出来了。Rank 3000/29000A题#include<iostream>#include<algorithm>#include<cmath>#include<cstring>#include<vector>#incl
数组a[]：依次存储每个矩形的高度数组s[]：作为辅助栈，保存若干矩形，s中这些矩形的高度是依次不减的数组w[]：存储栈中矩形的“宽度”这里的“宽度”是指：在数组a中，某矩形的左边，高度≥该矩形高度的矩形的个数#include<iostream>#include<string.h>using namespace std;int main(){int n;cin>>
以布尔类型的数组存放商店珠子的使用情况，枚举小红需要的珠子，就可以省去珠子的颜色管理。#include <cstdio>#include <iostream>#include <cstring>using namespace std;bool hashtable2[128] = {false};int main(){char str...
题目链接参考blog1参考blog2// Decline is inevitable,// Romance will last forever.//#include <bits/stdc++.h>#include <iostream>#include <cmath>#include <cstring>#include <string>#i
1.问题求图上的n个点中，距离最近的两个点的距离。2.解析首先将所有点按横坐标从小到大排序，要求整个区间的最近对，将初始坐标和终点坐标分别记为low和high，再找到中位数坐标mid，再分别递归地求[low，mid]和[mid，high]两个区间的最近对。其中，最近对还可能出现在[mid-d,mid+d]之间（d为两个小区间的最小最近对），在这之后要计算改区间的最小值再做比较选出较小值。3.设计#
View Code//找活动结束时间最小的，即以活动结束时间进行排序#include<iostream>#include<algorithm>using namespace std;int t ,k;struct node{int a,b;}s[101];int cmp( node x, node y ){if(x.b==y.b) return x....
#include <iostream>#include <queue>using namespace std;struct rec {int x, y;bool useful;int t;int step;};queue<rec> q;rec st, ed;char maze[201][201];int visited[201][201][10];int m,
1、快排排序#include<iostream>using namespace std;const int N = 1e6 + 10;int n;int q[N];void quick_sort(int q[], int l, int r){if (l >= r) return;int x = q[(l + r) / 2],i = l - 1,j = r + 1;while(i
算法思路将区间按左端点排序，按区间包含的三种情况进行排序#include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std ;typedef pair<int,int> pii ;vector<pii>nums,res;int main(){int st=
prim算法基本题，贪心思想通过寻找子树和非子树点集之间的最短距离更新子树，因为每次都是保证最短，所以只需要控制子树端点即可。import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStreamReader;import java.io.StreamTokenizer ;import java.io.IOException ;public class M
首战哈夫曼树#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include<iostream>using namespace std;typedef int ELEMTYPE;typedef struct HuffmanTree{ELEMTYPE weight;...
这个题目就是单纯的很烦很烦 简而言之就是用C++实现一个数据库 有好多个需要注意的点 分值完全是代码长度堆积出来的，还有很多东西的高级用法 属于边写边学系列。book.keywords.count(info)计算set里面每一元素的数量。for(auto &book:books)这种遍历要学会。用getline之前一定要用getchar吸收掉换行符。set的插入用insert而不是pushback
问题描述 给定一个长度为n的数列，将这个数列按从小到大的顺序排列。1<=n<=200输入格式 第一行为一个整数n。 第二行包含n个整数，为待排序的数，每个整数的绝对值小于10000。输出格式 输出一行，按从小到大的顺序输出排序后的数列。样例输入58 3 6 4 9样例输出3 4 6 8 9#include<iostream>#include...
题目描述：给你一个含有相对路径的path，求绝对路径。#include <iostream>#include <string>#include <stack>using namespace std;int main(){string path;string tmp;cin >> path;stack<str...
简单算法：从前往后（或者从后往前）每次交换一个位置。当存在一个到达最后位置时，需要调整整个数组的位置。将所有的0（1）的位置向后整体移动一位。直到结束。 #include <iostream>#include <assert.h>#include <new>using namespace std;void Pri
算法
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