在最近的项目中，完成了许多python处理矢量数据的算法程序，比如缓冲区分析、叠置分析、统计分析等，主要用到的是GDAL/OGR库，很多功能都参照了此链接中的示例：http://pcjericks.github.io/pygdalogrcookbook/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhtt

H265/HEVCProfileLevelTier档次、水平、等级为了提供不同应用之间的兼容互通，HEVC/H265定义了不同的编码Profile档次、Level水平、Tier等级。（1）profile规定了码流中使用了哪些编码工具和算法（2）Level中规定了对给定Profile、Tier所对应的解码器处理负担和

前言vector，是C中的向量，也可以把他理解成为一个可变数组。熟练的应用好vector，可以提高算法设计的速度。在使用vector前，请先添加头文件。include<vectorvector的初始化vector<inta(10);//创建一个含是个元素的向量，元素值未知

RaftRaft概述        Raft一致性算法用于保证在分布式的条件下，所有的节点可以执行相同的命令序列，并达到一致的状态。这类的问题可以归结为“Replicatedstatemachines”问题。!关于Raft一致性协议的概要(http://static.oschina.net/uploads/img/

随着AI技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等

1、什么是深度学习1.1、机器学习图1：计算机有效工作的常用方法：程序员编写规则（程序），计算机遵循这些规则将输入数据转换为适当的答案。这一方法被称为符号主义人工智能，适合用来解决定义明确的逻辑问题，比如早期的PC小游戏：五子棋等，但是像图像分类、语音识别

今天要分享的依然是使用uniapp跨平台开发鸿蒙应用的系列教程，今天要做的是实现首页的商品列表，效果图如下：今天的内容分为两部分，一部分是中间的商品分类，还有下方商品列表，不过这两部分其实是相同的布局方式，都是网格布局。在鸿蒙原生开发中我们都使用过grid

接触过TensorFlowv1的朋友都知道，训练一个TF模型有三个步骤：定义输入和模型结构，创建tf.Session实例sess，执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范，其实很多算法团队仍在大量使用TFv1进

一、风险洞察平台介绍以ClickhouseFlink实时计算智能算法为核心架构搭建的风险洞察平台,建立了全面的、多层次的、立体的风险业务监控体系，已支撑欺诈风险、信用风险、企业风险、小微风险、洗钱风险、贷后催收等十余个风控核心场景

本文作者：郁昌存来自京东科技风险管理中心一、背景/目标1）风控智能化体系建设依赖大量深度学习/机器学习模型进行实时在线的风险识别、智能决策。要求可以将算法模型快速部署为在线服务，供决策引擎调用。2）风控决策引擎涵盖交易、支付、营