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Wesley13
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java四种线程池类型以及可选择的阻塞队列
之前笔记有记录java线程池的拒绝策略,回顾一下线程池的处理任务的优先级:先考虑corePoolSize、任务队列(缓冲队列)workQueue、最大线程maximumPoolSize,如果三者都满了,使用handler处理被拒绝的任务。即:如果运行的线程少于corePoolSize,则Executor始终首选添加新的线程,而不进行排队
3A网络
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网站优化(一)—— 从何处着手开启网站优化?
网站优化(一)——从何处着手开启网站优化?网站优化是指使用工具、高级策略和实验来提高网站性能,从而推动流量增加转化率和增加收入的过程。搜索引擎优化(SEO)是常见的一种网站优化方式,它可以帮助网站的各个页面在特定关键字的SERP(搜索引擎结果页面)中排名靠前,让用户在百度、谷歌等搜索时先看到你的网站。如果想要进一步优化网站,让用户体验更好,那是一个很
zdd小小菜鸟
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2年前
windows--docker -nacos单机无数据库启动
dockernacoswindows单机无数据库启动1.搜索nacos镜像shelldockersearchnacos2.拉取nacos镜像shelldockerp
徐小夕
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程序员必备的几种常见排序算法和搜索算法总结
前言最近为了巩固一下自己的算法基础,又把算法书里的基本算法刷了一遍,特地总结一下前端工程师需要了解的排序算法和搜索算法知识,虽然还有很多高深算法需要了解,但是基础还是要好好巩固一下的.本文将以图文的形式为大家介绍如下算法知识,希望在读完之后大家能有所收获:冒泡排序及其优化选择排序插入排序归并排序快速排序顺序搜索二分搜索
Stella981
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3年前
Pytorch入门到进阶(实战计算机视觉与自然语言处理项目)
PyTorch是目前深度学习的主流框架之一,它有着成熟的生态、大量开源的源码以及最新的模型,无论学术研究还是工程落地,PyTorch都是主流选择。同时,PyTorch比其他深度学习框架更易学,也是新手入门的好选择。本课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合,结合多个不同的CV与NLP实战项目,帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法,并学会利
Wesley13
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3年前
AI面试刷题版
(1)代码题(leetcode类型),主要考察数据结构和基础算法,以及代码基本功虽然这部分跟机器学习,深度学习关系不大,但也是面试的重中之重。基本每家公司的面试都问了大量的算法题和代码题,即使是商汤、face这样的深度学习公司,考察这部分的时间也占到了我很多轮面试的60%甚至70%以上。我去face面试的时候,面试官是residualnet,s
Stella981
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3年前
Nginx 的 location 匹配规则
约定本文以Nginx1.17.6主线版为准。引言location是Nginx配置中的重要一环,用来配置动静分离、反向代理等功能。而location匹配规则,网上有太多错误的说法,今予以纠正并给出正确规则描述。最常见的错误最常见的错误之一,就是认为^~的优先级高于~,但实际上,我们
Wesley13
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3年前
MHA选择主库源码解析
导读作者:魏新平知数堂第5期MySQL实战班学员,第10期MySQL优化班学员,现任职助教。MHA在选择新的主库之前,会先把活着的slave分为几个数组,分别为latest(最靠前的slave数组),pref(优先被选择为master的数组),bad(不会被选择成为master的slave),slave
Stella981
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3年前
Octave的安装
本文是参考吴恩达老师的深度学习视频而做的笔记深度学习引言挑战:AI真正的挑战在于解决那些对人类来说很容易执行,但很难形式化描述的问题,比如识别人们所说的话/图像中的脸/分辨苹果和梨。<br解决方案:让计算机从经验中学习,并根据层次化的概念体系理解世界,而每个概念是通过与某些相对简单的概念之间的关系来定义
GoCoding
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3年前
TVM 加速模型,优化推断
TVM是一个开源深度学习编译器,可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力,TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程,及如何自动调优自己的模型。更深入了解,可见TVM官方内容:文档:https://tvm.apach
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