总体专题

poj 2976 分数规划二分贪心(部分对总体的贡献度) poj 3111

poj 2976: 题意: 在n场考试中,每场考试共有b题,答对的题目有a题。 允许去掉k场考试,求能达到的最高正确率是多少。 解析: 假设已知准确率为x,则每场考试对于准确率的贡献值为: a - b * x,将贡献值大的排序排在前面舍弃掉后k个。 然后二分x就行了。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#incl

java基础总体框架

JavaSE整体知识框架图: 常用API汇总: IO流整理: 面向对象: 反射: 集合: 设计模式: 网络编程: 正则表达式:

FPGA之JESD204B接口——总体概要 实例 中

1、AD9174配置 本设计采用AD9174,其是一款高性能、双通道、16位数模转换器(DAC),支持高达12.6 GSPS的DAC采样速率。该器件具有8通道、15.4 Gbps JESD204B数据输入端口、高性能片内DAC时钟倍频器和数字信号处理功能,适合单频段和多频段直接至射频(RF)无线应用,本设计要求 (1)200M用户数据,通道内插x6,主路径内插x8,总共48倍内插,实现fs=9.6

FPGA之JESD204B接口——总体概要 首片

1. 简介 JESD204是一种连接数据转换器(ADC和DAC)和逻辑器件的高速串行接口,该标准的 B 修订版支持高达 12.5 Gbps串行数据速率(目前C修订版已经发布,即JESD204C),并可确保 JESD204 链路具有可重复的确定性延迟。随着高速ADC跨入GSPS范围,与FPGA(定制ASIC)进行数据传输的首选接口协议是JESD204B。 在上一篇有关SerDes的博客《SerD

FPGA之JESD204B接口——总体概要 前奏

在开始了解高速接口的时候,必然会涉及到SerDes,本篇博客主要是在阅读大量文献之后形成的转述和总结。serdes的知识点实际上非常多,并且很多文章论述的侧重点不一样,有的测重整体,有的着眼细节,我则综合提取,以帮助跟我一样的初学者能够初步建立对SerDes清晰的认识。 1. 简介 SerDes是Serializer/Deserializer的缩写,即串行器和解串器,顾名思义是一种将并行数

FlinkX 代码总体结构

总体结构 可以看出来里面就一个Flink-Core 然后和 DataX 类似 都是 Core + Plugin的结构 具体看一下 Plugin的结构 也是Core + Reader + Writer的结构。

设计模式 之 总体认识

设计模式一遍结束了,有点乱乱的,没有过实践的经验对设计模式的体会也只是在书上给出的例子,对于它的好处没有很深刻的体会,只是在学习一个新的模式之前会有一些一般代码的举例,用模式实现的例子相对而言更加的灵活易于修改和维护。乱了就需要整理,所以先从宏观上认识一下这些模式。        设计模式有六个原则,而这些模式都是尽量的以这些原则为标准进行设计的。使得程序更加的灵活、容易修改

Android 11 PackageManagerService源码分析(一):PMS启动的总体流程

本文并非从上帝视角来描述PMS的总体设计和运行逻辑,而是记录本人阅读源码的一个过程。分析到后面才会出总结性的文章。 1、 PMS概述 PMS是Android系统中负责安装包管理的服务,它的主要职责如下: 管理系统安装的所有应用程序,包括升级、安装、卸载根据Intent匹配相应的Activity、Service、Provider和BroadcastReceiver等,并提供相关信息解析应

一文彻底搞懂Transformer - 总体架构,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

Transformer 一、RNN编码器-解码器架构**** ********序列到序列模型(Seq2Seq):Seq2Seq模型的目标是将一个输入序列转换成另一个输出序列,这在多种应用中都具有广泛的实用价值,例如语言建模、机器翻译、对话生成等。 Seq2Seq **RNN编码器-解码器架构:**Transformer出来之前,主流的序列转换模型都基于复杂的循环神经网络(RNN),

1 Kubeflow总体介绍-学习笔记

1 什么是 Kubeflow Kubeflow 是一个开源项目社区和生态系统,支持机器学习 (ML) 生命周期中的每个阶段 ,并支持相关的开源 工具和框架,Kubeflow 使 Kubernetes 上的 AI/ML 变得简单、可移植且可扩展。 Kubeflow 都能提供模块化、可扩展的工具,满足机器学习生命周期的各个方面:从构建机器学习模型到将其部署到人工智能应用程序的生产中。 2 Kub

【项目管理】项目经理总体计划文档(word原件)

项目管理总体计划模板 1、项目基本信息 2、项目里程碑 3、项目干系人 4、项目团队组织架构管理 5、项目预算管理 6、项目项目任务计划管理 7、问题及风险管理 8、项目周报 9、项目相关要求 获取方式:本文末个人名片直接获取,或者进主页。 1、项目基本信息​ 2、项目里程碑​ 3、项目干系人​ 4、项目团队组织架构管理​ 5、项目预算管理​ 6、项目项目任务计划管理​ 7、

网络设备安全第一弹 -- 总体路线

一、网络设备安全整体研究路线图 1. 前期 - 构建研究环境、熟悉设备功能 ① 信息收集:收集默认开放的端口和对应的服务、公开漏洞信息的收集 ② 固件提取:官网下载、流量捕获、存储器转储 ③ 固件解包、文件系统提取:手动提取、自动解析(binwalk、firmware-mod-kit)、直接转储 ④ 调试平台搭建:仿真环境调试、实体设备调试、串口调试 2. 中期 - 突破利用 ① 已

方差的计算(总体方差与样本方差)

方差是数据集中的各个数据与其均值之间差值的平方的平均值。方差的计算公式如下: 对于总体数据(即所有数据): σ 2 = 1 N ∑ i = 1 N ( x i − μ ) 2 \sigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \mu)^2 σ2=N1​i=1∑N​(xi​−μ)2 其中: σ 2 是总体方差。 \sigma^2是总体方差。 σ2是总体

项目验收总体计划书(实际项目验收原件参考Word)

测试目标:确保项目的需求分析说明书中的所有功能需求都已实现,且能正常运行;确保项目的业务流程符合用户和产品设计要求;确保项目的界面美观、风格一致、易学习、易操作、易理解。 软件全套文档过去进主页。 一、 前言 (一) 背景 (二) 目的 (三) 测试目标 (四) 适用范围与读者对象 (五) 术语与缩写 二、 软件测试实施流程 (一) 测试工作总体流程 (二) 计划、用例阶段流程图 (三) 代码测

Windows核心编程_动态链接库_DLL基础_DLL的总体运行情况

为了全面地了解DLL如何运行,以及开发者和系统如何正确地使用DLL,我们首先来研究一下DLL的基本运行机理。下图概括了DLL的各构件是如何链接在一起的。 现在,我们关注的焦点是可执行模块和DLL模块之间是如何进行隐式链接的。隐式链接是目前最为常用的链接类型。Windows同时支持显示链接(显示链接将在第20章加以讨论)。 在下图中可以看到,当一个模块(例如一个可执行文件)使用DLL中的函数和变

铝包木门窗性能优异 国内产量及需求量总体呈增长态势

铝包木门窗性能优异 国内产量及需求量总体呈增长态势 铝包木门窗是在保留纯实木门窗特性和功能的前提下,将隔热断桥铝合金型材和实木通过机械方法复合而成的框体。铝包木门窗具有良好的密封性、保温性、抗腐蚀性、隔音性等,能够满足市场对门窗质量要求不断提升的需求,近年来受到越来越多的关注。   铝包木门窗种类多样,根据木材不同可分为南亚酸枝铝包木门窗、橡木铝包木门窗、美国黑胡桃铝包木门窗、俄罗斯楸

精通推荐算法7:多任务学习 -- 总体架构

1 多任务学习的总体架构 目前的互联网主流推荐场景在大多数情况下需要优化多个业务目标。例如在淘宝商品推荐中,需要兼顾点击率和转化率。在抖音短视频推荐中,需要考虑完播率、播放时长、点赞率、评论率、关注率等目标。为了提升各项业务目标,并降低维护成本,它们大多采用了多任务学习(Multi-Task Learning,MTL),并取得了非常不错的业务效果。 推荐算法多任务学习主要包括多任务建模和多任务

精通推荐算法6:用户行为序列建模 -- 总体架构

1 行为序列建模技术架构 身处目前这个信息爆炸的时代,用户在各推荐场景上有丰富的行为序列。将行为序列特征引入推荐算法中,有利于丰富特征工程体系、获得更立体和更全面的信息,同时可以表达用户兴趣演化过程,并捕获用户实时兴趣。目前主流推荐场景均已加入了用户行为序列建模,并提升了推荐模型准确性和用户体验。 用户行为序列(User Behavior Sequence,UBS)建模,主要包括特征工程、序列

体系化认识微服务之三:微服务总体技术架构

体系化认识微服务之三:微服务总体技术架构 这篇文章,介绍下微服务的总体架构体系,微服务拆分后涉及的服务众多,我们从一个全局的视角看下微服务架构涉及哪些方面。从上层到下层依次分为:接入层、网关、业务服务层、支撑服务层、平台服务层、基础设施层 技术构架总览: 接入层 接入层是入口,比如支付宝,接入层包括手机APP、Web、H5,是流量的入口,负责把外部的流量接入到系统的内部。 网关 流

精通推荐算法8:Embedding表征学习 -- 总体架构

1 Embedding表征学习的总体架构 目前,推荐算法精排模型大多基于Embedding + MLP范式,模型底层是Embedding层,作用是将高维稀疏的输入特征转换为低维稠密的特征向量,并实现一定的模糊查找能力。模型上层是MLP层,作用是对特征向量进行交叉和融合,并提取高阶信息,得到最终输出。Embedding作为推荐模型的第一层,拥有绝大多数参数,意义重大。 Embedding表征学习

linux查看指定目录下各个文件大小以及总体大小

一 查看目录下各个文件的大小 1.查询文件的大小 [Devops@localhost kafka_2.11-2.3.1]$ du -h --max-depth=1 240K    ./bin 72K    ./config 64M    ./libs 3.3M    ./site-docs 2.6G    ./data 14M    ./logs 2.7G    . 2.查询该目录下所有资源

一文搞懂 Transformer(总体架构 三种注意力层)

本文将从Transformer的本质、Transformer_的原理_、_Transformer的应用__三个方面,带您一文搞懂Transformer(总体架构 & 三种注意力层)。 节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。 针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行

【0007day】总体标准差、样本标准差和无偏估计

文章目录 总体标准差和样本标准差无偏估计无偏性与无偏估计量 总体标准差和样本标准差 一些表示上的差别。 总体标准差 样本标准差 两者的区别 样本方差为什么除以n-1? 这主要是由于样本的方差会低估总体的方差(抽样的过程中,按照概率来说,会多选中间的数值从而低估方差),为了使样本标准方差与总体标准方差相接近,这就需要乘以一个大于1的数。)至于为什么是n-1?

【2024年5月备考新增】】 考前篇(5)《案例分析知识点(1)- 总体+整体管理》

1 案例分析总体答题方法 1.1 核心方法 1 、反向阅读——速度 2 、结构化的看&结构化的写——分数 3 、反复练习,快速反应——速度 1.2 一些直白的有用的话 看到有“技术人员出身做项目经理”就要考虑到:缺乏项目经验,开发人员所需要的技能与管理人员所需要的技能不同。换有经验的人或者培训项目管理方面的知识。看到有“新进员工或者进公司不到一年”,——该人员是否了解项目情况,是否了解企业

信息化总体架构方法_2.信息化工程建设方法

1.信息化架构模式          信息化架构一般有两种模式,一种是数据导向架构,一种是流程导向架构。对于数据导向架构重点是在数据中心,BI商业智能等建设中使用较多,关注数据模型和数据质量;对于流程导向架构,SOA本身就是关键方法和技术,关注端到端流程整合,以及架构对流程变化的适应度。两种架构并没有严格的边界,而是相互配合和补充。 2.信息化建设生命周期          任何事物都有产生

信息化总体架构方法_1.信息化的一般概念

通常,信息化包含了七个主要平台:知识管理平台、日常办公平台、信息集成平台、信息发布平台、协同工作平台、公文流转平台和企业通信平台。 1.信息化的一般概念 1)信息化         “信息化是指培育、发展以智能化工具为代表的新的生产力并使之造福于社会的历史过程。国家信息化就是在国家统一规划和组织下,在农业、工业、科学技术、国防及社会生活各个方面应用现代化信息技术,深入开发广泛