강의 중급 11250
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17582
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11298
코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 756
2023-09-05 14:46:42 0 1 692
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 582
AND, OR 및 NOT 연산자를 사용한 PHP 전체 텍스트 검색 기능
2023-09-05 15:06:32 0 1 541
2023-09-05 15:34:44 0 1 971
코스소개：길 찾기 알고리즘은 컴퓨터 그래픽 및 인공 지능 분야에서 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나로, 한 지점에서 다른 지점까지 최단 경로 또는 최적 경로를 계산하는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 두 가지 경로 찾기 알고리즘인 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 자세히 소개합니다. Dijkstra의 알고리즘 Dijkstra의 알고리즘은 그래프에서 두 점 사이의 최단 경로를 찾는 데 사용되는 너비 우선 탐색 알고리즘입니다. 이는 다음과 같이 작동합니다: 최단 경로를 찾은 정점을 저장하기 위해 집합 S를 만들어야 합니다. 거리 배열 dist를 초기화할 때 아직 최단 경로를 찾지 못한 정점을 저장하려면 집합 Q를 만들어야 합니다. 시작점을 다른 점으로 이동해야 하며, 거리를 무한대로 설정하고, 시작점에서 자신까지의 거리를 0으로 설정한 후 다음 단계를 반복해야 합니다.
2023-12-20 논평 0 770
코스소개：C++ 빅 데이터 개발에서 데이터 병합 알고리즘을 최적화하는 방법 소개: 데이터 병합은 빅 데이터 개발에서, 특히 두 개 이상의 정렬된 데이터 세트를 처리할 때 자주 발생하는 문제입니다. C++에서는 병합 정렬이라는 아이디어를 사용하여 데이터 병합 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 그러나 데이터의 양이 많을 경우 병합 알고리즘의 효율성 문제가 발생할 수 있습니다. 본 글에서는 C++ 빅데이터 개발에서 데이터 병합 알고리즘을 최적화하여 운영 효율성을 향상시키는 방법을 소개합니다. 1. 공통 데이터 병합 알고리즘을 구현하려면 먼저
2023-08-27 논평 0 945
코스소개：안녕하세요 여러분, 저는 Peter입니다. LightGBM은 고전적인 기계 학습 알고리즘이며 그 배경, 원리 및 특성은 매우 연구할 가치가 있습니다. LightGBM의 알고리즘은 효율성, 확장성 및 높은 정확성과 같은 기능을 제공합니다. 이 글에서는 LightGBM의 특징과 원리, 그리고 LightGBM과 랜덤 검색 최적화를 기반으로 한 몇 가지 사례를 간략하게 소개하겠습니다. LightGBM 알고리즘 기계 학습 분야에서 GBM(Gradient Boosting Machines)은 예측 오류를 최소화하기 위해 약한 학습기(일반적으로 의사결정 트리)를 점진적으로 추가하여 강력한 모델을 구축하는 강력한 앙상블 학습 알고리즘 클래스입니다. GBM은 종종 사전 오류를 최소화하는 데 사용됩니다.
2024-06-08 논평 0 714
코스소개：답변: C++에서 동시 병렬 알고리즘을 구현하려면 C++ 동시성 라이브러리(예: std::thread, std::mutex)를 사용하고 병렬 알고리즘(병합 정렬, 빠른 정렬, MapReduce)을 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 설명: C++ 동시성 라이브러리는 std::thread, std::mutex, std::condition_variable과 같은 스레드 관리 및 동기화 메커니즘을 제공합니다. 병렬 알고리즘은 동시에 실행되는 여러 스레드에 작업을 분산하여 성능을 향상시킵니다. 실제 사례: 병렬 병합 정렬은 대규모 데이터 세트 처리의 효율성을 향상시키기 위해 결과를 세그먼트로 정렬 및 병합할 수 있는 병렬화된 클래식 재귀 알고리즘입니다.
2024-06-03 논평 0 558
코스소개：GNN은 최근 몇 년간 매우 인기 있는 분야입니다. 최근 Nature 하위 저널 논문에서는 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 GNN을 사용하는 방법을 제안했으며 GNN 최적화 프로그램의 성능이 기존 솔버와 동일하거나 심지어 그 이상이라고 주장했습니다. 그러나 이 논문은 몇 가지 의구심을 불러일으켰습니다. 일부 사람들은 이 GNN의 성능이 실제로 고전적인 탐욕 알고리즘만큼 좋지 않으며 속도가 탐욕 알고리즘보다 훨씬 느리다는 점을 지적했습니다(변수가 백만 개인 문제의 경우 탐욕스러운 알고리즘). 알고리즘은 GNN보다 104배 빠릅니다. 따라서 회의론자들은 "이 문제를 해결하기 위해 이러한 GNN을 사용해야 할 타당한 이유가 없습니다. 이는 큰 망치를 사용하여 견과류를 깨는 것과 같습니다."라고 말합니다. 그들은 이 논문의 저자가 이 방법이 다음과 같다고 주장할 수 있기를 바랍니다. 우수한.
2023-04-12 논평 0 1128
