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Kurseinführung：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

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Kurseinführung：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

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Kurseinführung：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.

Kurseinführung：Der Pathfinding-Algorithmus ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen im Bereich Computergrafik und künstliche Intelligenz, der zur Berechnung des kürzesten oder optimalen Pfades von einem Punkt zum anderen verwendet wird. In diesem Artikel werde ich zwei häufig verwendete Pfadfindungsalgorithmen im Detail vorstellen: den Dijkstra-Algorithmus und den A*-Algorithmus. Dijkstra-Algorithmus Der Dijkstra-Algorithmus ist ein Breitensuchalgorithmus, der verwendet wird, um den kürzesten Weg zwischen zwei Punkten in einem Diagramm zu finden. Es funktioniert wie folgt: Wir müssen eine Menge S erstellen, um die Scheitelpunkte zu speichern, die den kürzesten Weg gefunden haben. Wir müssen eine Menge Q erstellen, um die Scheitelpunkte zu speichern, die noch nicht den kürzesten Weg gefunden haben. Wir müssen den Startpunkt zu anderen Punkten verschieben und den Abstand vom Startpunkt zu sich selbst auf 0 setzen und die folgenden Schritte wiederholen.

2023-12-20 Kommentar 0  770

Kurseinführung：Wie kann der Datenzusammenführungsalgorithmus bei der C++-Big-Data-Entwicklung optimiert werden? Einleitung: Die Datenzusammenführung ist ein häufig auftretendes Problem bei der Big-Data-Entwicklung, insbesondere beim Umgang mit zwei oder mehr sortierten Datensätzen. In C++ können wir den Datenzusammenführungsalgorithmus implementieren, indem wir die Idee der Zusammenführungssortierung verwenden. Wenn die Datenmenge jedoch groß ist, kann es beim Zusammenführungsalgorithmus zu Effizienzproblemen kommen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie der Datenzusammenführungsalgorithmus in der C++-Big-Data-Entwicklung optimiert werden kann, um die Betriebseffizienz zu verbessern. 1. Um den gemeinsamen Datenzusammenführungsalgorithmus zu implementieren, müssen wir zunächst

2023-08-27 Kommentar 0  945

Kurseinführung：Hallo zusammen, ich bin Peter~LightGBM ist ein klassischer Algorithmus für maschinelles Lernen. Sein Hintergrund, seine Prinzipien und Eigenschaften sind sehr studienwürdig. Der Algorithmus von LightGBM bietet Funktionen wie Effizienz, Skalierbarkeit und hohe Genauigkeit. In diesem Artikel werden kurz die Merkmale und Prinzipien von LightGBM sowie einige Fälle vorgestellt, die auf LightGBM und zufälliger Suchoptimierung basieren. LightGBM-Algorithmus Im Bereich des maschinellen Lernens sind Gradient Boosting Machines (GBMs) eine Klasse leistungsstarker Ensemble-Lernalgorithmen, die durch schrittweises Hinzufügen schwacher Lernender (normalerweise Entscheidungsbäume) ein leistungsstarkes Modell erstellen, um Vorhersagefehler zu minimieren. GBMs werden oft verwendet, um Vor- und Nachteile zu minimieren.

2024-06-08 Kommentar 0  714

Kurseinführung：Antwort: Um gleichzeitige parallele Algorithmen in C++ zu implementieren, können Sie C++-Parallelitätsbibliotheken (z. B. std::thread, std::mutex) verwenden und parallele Algorithmen (Merge Sort, Quick Sort, MapReduce) verwenden, um die Leistung zu verbessern. Detaillierte Beschreibung: Die C++-Parallelitätsbibliothek bietet Thread-Verwaltungs- und Synchronisierungsmechanismen wie std::thread, std::mutex, std::condition_variable. Parallele Algorithmen verbessern die Leistung, indem sie Aufgaben auf mehrere gleichzeitig ausgeführte Threads verteilen. Praktischer Fall: Parallele Zusammenführungssortierung ist ein parallelisierter klassischer rekursiver Algorithmus, der Ergebnisse in Segmenten sortieren und zusammenführen kann, um die Effizienz bei der Verarbeitung großer Datensätze zu verbessern.

2024-06-03 Kommentar 0  559

Kurseinführung：GNN ist in den letzten Jahren ein sehr beliebtes Feld. Kürzlich wurde in einer Fachzeitschrift von Nature eine Methode zur Verwendung von GNN zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme vorgeschlagen und behauptet, dass die Leistung des GNN-Optimierers der Leistung bestehender Löser entspricht oder diese sogar übertrifft. Dieses Papier hat jedoch einige Zweifel geweckt: Einige Leute wiesen darauf hin, dass die Leistung dieses GNN tatsächlich nicht so gut ist wie die des klassischen Greedy-Algorithmus und die Geschwindigkeit viel langsamer ist als die des Greedy-Algorithmus (bei Problemen mit einer Million Variablen der Greedy-Algorithmus). Der Algorithmus ist besser als das GNN (104-mal schneller). Daher sagen die Skeptiker: „Wir sehen keinen guten Grund, diese GNNs zur Lösung dieses Problems zu verwenden. Sie hoffen, dass die Autoren dieser Arbeiten behaupten können, dass dies der Fall ist.“ Vorgesetzter.

2023-04-12 Kommentar 0  1128