-
C++实现三种滤波算法（过程详细）
目录 1写在前面2数据导入（c++）3滤波处理3.1处理前准备3.2 均值滤波3.3 中值滤波3.4 一阶高斯滤波4导出数据5滤波效果展示5.1原数据成像5.2均值滤波5.3中值滤波5.4一阶高斯滤波1写在前面 &
-
搜索引擎告诉你如何“论资排辈”
在前文「搜索引擎告诉你如何大海捞针」中，我们简要的描述了搜索引擎是如何从成百上千亿的网站中，快速的搜索到我们要找的内容。但能够搜索到结果只是搜索流程中的一部分，还有另一个很重要组成部分——排序。现在我们随便搜索一些数据可能都会找到几十、甚至上百万条结果，如果是较为热门的内容甚至会有上千万条。
-
对于程序员来说，怎样才算是在写有“技术含量”的代码？
你好呀，我是歪歪。我最近其实在思考一个问题：对于程序员来说，怎样才算是在写有“技术含量”的代码？为什么会想起思考这个看起来就很厉（装）害（逼）的问题呢？因为这就是知乎上的一个问题：https://www.zhihu.com/question/37093538第一次看到这个问题的时候，我很快的就划过去
-
百分之四十的人都做错的一道 CSS 面试题
前天的啥时候在微头条放了一道关于css选择器权重的面试题，只有两个答案，但是40%的人都回答错了，今天就来详细地看看。复制<style>.boxh1#title{color:red}#boxh1.title{color:blue}</style><divid="box"
-
故障转移，服务发现，负载均衡，居然都和它有关！！！
没错，说的就是连接池，玩互联网架构，连接池是必须要掌握的。什么是连接池?创建与管理连接缓冲池的技术，本质是资源复用，不用频繁创建与销毁连接，能提高性能。画外音：数据库连接池，服务连接池，都是连接池。微服务分层架构中，连接池扮演着极其重要的角色。如上图：上层虚线框，是web集群;下层虚线框，是serv
-
像堆乐高一样：从零开始解释神经网络的数学过程
神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。运行代码的步骤如下：复制git clone https://github.com/omar-florez/sc
-
TensorFlow官方发布剪枝优化工具：参数减少80%，精度几乎不变
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。去年TensorFlow官方推出了模型优化工具，最多能将模型尺寸减小4倍，运行速度提高3倍。最近现又有一款新工具加入模型优化“豪华套餐”，这就是基于Keras的剪枝优化工具。训练AI模型有时需要大量硬件资源，但不
-
仅需六步，从零实现机器学习算法
从头开始写机器学习算法能够获得很多经验。当你最终完成时，你会惊喜万分，而且你明白这背后究竟发生了什么。有些算法比较复杂，我们不从简单的算法开始，而是要从非常简单的算法开始，比如单层感知器。本文以感知器为例，通过以下6个步骤引导你从头开始写算法：对算法有基本的了解找到不同的学习资源将算法分解成块从简单
