人工智能

我重写行不？ Comma Sprinkler 签到题，类似于BFS用两个队列维护每种单词前/后是否有逗号向前/后扩展，需要注意如果有句号挡着是不能扩展过去的，不过样例有。 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int maxn = 1e6 + 10 ; 4 map< string , vector< int >> M; 5 bool pre[maxn], suc[maxn]; 6 bool st[maxn], ed[maxn]; 7 queue< string > QP, QS; 8 set < string > SP, SS; 9 string str[maxn]; 10 11 int main() { 12 string s; 13 getline(cin, s); 14 int l = s.length(), p = 1 ; 15 st[p] = true ; 16 for ( int i = 0 ; i < l; ++ i) { 17 if (s[i] == ' , ' ) { 18 suc[p] = pre[p + 1 ] = true ; 19 ++p, ++ i; 20 } 21 else if (s[i] == ' . ' ) { 22 ed[p] = st[p + 1 ] = true

欢迎大家前往 腾讯云+社区 ，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者：由 鹅厂网事 发表在 云+社区 ＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 毫无疑问，人工智能是近年IT界最火的研究方向，特别在2016年Alpha GO这一标志性事件后，国内外科技巨头持续加大对人工智能的投入。目前，人工智能的主要方向如图像识别、语音识别等等都是通过机器学习的方式，借助强大的计算平台对海量数据进行分析、计算，随着数据量的增长，单机性能已逐渐无法满足计算的需求，需要使用高性能计算(HPC, High Performance Computing)集群来进一步提升计算能力。 HPC集群是将多个计算节点组织在一起协同计算的分布式系统，它一般使用iWARP/RoCE/IB等RDMA(Remote Direct Memory Access)技术来完成计算节点内存间数据的快速交换。如图1所示，RDMA网卡可以从发送节点地址空间中取出数据，直接传送到接收节点的地址空间中，整个交互过程无需内核内存参与，从而大大降低了服务器侧的处理时延。同时，网络作为HPC集群的一部分，任何传输阻滞都会造成计算资源的浪费

“ 流量是一个看不见的东西，又无处不在。”如果将安全攻防对抗比作一场战斗，流量就是一个出色的“情报员”，掌控着敌方各种入侵动作及意图，并以最快的速度同步“指挥官”，协助指挥官做出正确战略决策，夺取胜利。 8 月20日， X Con2020 安全焦点信息安全技术峰会在北京举行。 会上，腾讯云DDoS防护团队分享了将流量分析应用于攻防对抗的腾讯内部实战案例， 并介绍了腾讯内部 工程化的纵深防御体系。 通过挖掘流 量的安全能力 ，将各个安全系统有效串联，构建多层防线的纵深防御体系，腾讯云搭建了面向未来的安全防御“堡垒”，形成“团战”的力量。 安全攻防进入深水区，纵深防御是基础 随着5G时代的到来，网络环境正在经历巨变，企业也在面向数字化云化转型。与之相对，黑客攻击手法也在不断演进：模拟真人、多源低频、APT等各类攻击手段层出不穷，企业安全建设面临新的挑战。 传统企业的安全体系建设，往往通过叠加多种基础安全产品进行防护，如网络层防DDoS攻击、主机层防入侵、应用层防漏洞等。想象中的情况是各个版块各展所长，然而实际情况往往却是各层系统信息不互通、碎片化、各自为战，不可避免造成“安全盲区”的存在。 在严峻的安全攻防形势下，企业必须要将各个安全系统有效串联，形成牵一发而动全身的防护效果——这就是多层防线的纵深防御体系。 腾讯安全工程师邓之珺、彭晨晨 介绍到，目前

杭师大 进入杭师大给我的第一感受就是美！学校的环境很好，也许是三月的气候宜人，让我有那么一瞬爱上杭师大的感觉，不过的确就是这样，一所110年校史的师范学校有着足够的历史沉淀，不像我金科——它给我的感觉是浮躁且不经修饰，没有经过沉淀缺少某些东西的感觉。 第二感受，人文。刚进门就有亲切的志愿者小姐姐给我们一行人指路哈哈哈哈，也许是因为在理工科院校呆久了吧，也是深深受到金科木讷气息的感染，人也开始变得有些木讷。而杭师大给我一种愉悦亲切的氛围，环境确实是好啊，建筑物也很好看，小姐姐很多也都很有气质。有一件趣事我倒是想说一下——比赛当天有很多发气球的小姐姐，给我的感觉就是他们真的很温柔啊，后来写到后半段我们队都在对I题冥思苦想，这时急需一本词典，于是我向左边的小姐姐提出请求让她帮助我们借一本词典，她很欣然的接受并帮我们借到了，郭哥在一旁打趣——“你真是我们的再生父母啊”，当场笑喷。从那个时刻起原本觉得很优秀的前任与杭师大的小姐姐们一比也显得相形见绌了，不禁感叹，人真的是要多走出去看看啊，不能总蜗居在一个地方，时间久了人也变得木讷无趣，空泛乏味。现在网络上到处横行着扭曲的价值观和诡异的没有任何营养的语句，举个例子——“每天多洗洗脸，多整理整理衣物，泡点牛奶喝点枸杞茶，对自己好一点...”诸如此类的矫情做作的文章，侵蚀着还未成熟的当代大学生们。。。（扯远了 本次比赛，我们队总共就拿了三个气球

物流 大数据 就是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。 1. 物流大数据的作用 物流大数据应用对于物流企业来讲具有以下 3 个方面的重要作用。 1）提高物流的智能化水平 通过对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。 在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。 在物流供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。在物流资源优化与配置方面，主要涉及运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。 2）降低物流成本 由于交通运输、仓储设施、货物包装、流通加工和搬运等环节对信息的交互和共享要求比较高，因此可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位，从而大大降低物流成本，提高物流效率。 3）提高用户服务水平

学 Python 怎样才最快，当然是实战各种小项目，只有自己去想与写，才记得住规则。本文是 30 个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；本文同样也是 30 段代码，Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。 对于新手小白想更轻松的学好Python开发，Python爬虫，数据分析,人工智能等技术，这里给大家分享一套系统教学资源，加下我V：itz992 【教程/工具/方法/解疑】 重复元素判定 以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。 字符元素组成判定 检查两个字符串的组成元素是不是一样的。 内存占用 字节占用 下面的代码块可以检查字符串占用的字节数。 打印 N 次字符串 该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。 大写第一个字母 以下代码块会使用 title() 方法，从而大写字符串中每一个单词的首字母。 分块 给定具体的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。 压缩 这个方法可以将布尔型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使用 filter() 函数。 解包 如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。 链式对比 我们可以在一行代码中使用不同的运算符对比多个不同的元素。 逗号连接 下面的代码可以将列表连接成单个字符串，且每一个元素间的分隔方式设置为了逗号。 元音 统计

这是一个信息泛滥、干扰不断的世界； 这是一个浮浅，碎片化的时代，让人很难静下心去做事。 浮躁，成了这个时代的“标签”。 不知从什么时候开始，我们成了“低头族”。 你会去用手机做什么？ 刷微信，微博，知乎，头条，还是淘宝？ 仅在这短短数分钟，却足以破坏脑海里辛苦构建的情境。 当你放下手机后，发现很久才能重新进入状态。 碎片化阅读盛行，可是当你放下手机，还能真正记得阅读过什么？ 毕业工作几年后，发现人与人之间会产生巨大的差距。 有的人已经成了管理层，管理着一支属于自己的团队，而有的人还是处于底层，甚至连自己都无法管理。 工作几年后，为什么我们无论是职业发展，专业性还是影响力等方方面面，都存在巨大的差距呢？ 深度工作 vs 浮浅工作 回忆一下这样的场景： 每天早晨出门，打开各种app在路上利用碎片时间学习新的知识。 到公司后开始工作，任务堆积如山，回不完的邮件，随时被领导交代的新任务，兴许期间还能有空刷刷朋友圈或者微博，就这样看似充实而忙碌的一天工作结束了。 晚上回想，却发现每天都在重复昨天，早上利用碎片时间学的新知识，已经想不起来了，刷过的朋友圈或者微博，也记不太清楚了，每天都感觉在重复事务性的工作。 日子看似忙碌而充实，却感觉自己并没什么实质性的成长。 就这样，日子一天一天过去，慢慢变成了办公室里的伪工作者。 看起来很努力很忙碌，忙得焦头烂额，但实际上，却少有成效，难以成长。

有这样一位年轻人。 他获得过 百度之星程序设计大赛冠军、谷歌编程挑战赛第三名。 他在 “程序 设计奥林匹克”之称的国际大学生程序设计竞赛（ACM/ICP C）获得中国 赛区冠军、全球总决赛第二名。 他在著名的软件开发网站Top Coder的电脑编程竞赛上，位居中国区第一名。 他有着「中国大学 生计算机编程第一人」的称号，也被参加竞赛的学子们敬称为「楼教主 」。 李 开复曾说他是未来推动中国互联网产业发展的中流砥柱。 他，名叫 楼天 城 。 1 楼天城，1986年出生于浙江杭州一教师家庭。1986 年出生的楼天城小时候也是一个和大多数孩子一样，不知道爱学习，喜欢玩闹的孩子。 但楼天城在他八岁那年彻底的改变了。 楼天城当时也拥有着我们童年时同一个梦想-——长大后去清华读书。8 岁那年，他随父母一起到清华大学游玩。身处清华大学的楼天城深深被清华大学吸引，父母见他看的入神，便问他：“长大想不想来清华大学读书呢。” 楼天城随即点头，不由逗的父母哈哈大笑。 说者无心，听者有意。从那以后，楼天城就把上清华读书，作为自己的目标，回去之后便减少了玩耍的时间，但他没有像大多数人一样只有三分热度，楼为这一梦想坚持了许多年，即使在之后考上清华之后许多年，楼天城也十年如一日为自己的每一个梦想努力。 楼天城的父母是楼天城童年时的人生导师，小时候，楼的父母为了培养楼的独立性从小就告诉楼天城：

Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 作者 | 玄空 来源 | 程序员小灰（ID：chengxuyuanxiaohui） 有这样一位年轻人。 他获得过百度之星程序设计大赛冠军、谷歌编程挑战赛第三名。 他在“程序设计奥林匹克”之称的国际大学生程序设计竞赛（ACM/ICPC）获得中国赛区冠军、全球总决赛第二名。 他在著名的软件开发网站TopCoder的电脑编程竞赛上，位居中国区第一名。 他有着「中国大学生计算机编程第一人」的称号，也被参加竞赛的学子们敬称为「楼教主」。李开复曾说他是未来推动中国互联网产业发展的中流砥柱。 他，名叫 楼天城 。 1 楼天城，1986年出生于浙江杭州一教师家庭。1986 年出生的楼天城小时候也是一个和大多数孩子一样，不知道爱学习，喜欢玩闹的孩子。 但楼天城在他八岁那年彻底的改变了。 楼天城当时也拥有着我们童年时同一个梦想-——长大后去清华读书。8 岁那年，他随父母一起到清华大学游玩。身处清华大学的楼天城深深被清华大学吸引，父母见他看的入神，便问他：“长大想不想来清华大学读书呢。” 楼天城随即点头，不由逗的父母哈哈大笑。 说者无心，听者有意。从那以后，楼天城就把上清华读书，作为自己的目标，回去之后便减少了玩耍的时间

©PaperWeekly 原创 · 作者｜张子逊 研究方向｜神经网络剪枝、NAS 在神经网络优化的研究中，有研究改进优化器本身的（例如学习率衰减策略、一系列 Adam 改进等等），也有不少是改进 normalization 之类的技术（例如 Weight Decay、BN、GN 等等）来提高优化器的性能和稳定性。除此之外，还有一个比较常见的技术就是 Weight Averaging，也就是字面意思对网络的权重进行平均，这也是一个不错的提高优化器性能/稳定性的方式。 Stochastic Weight Averaging (SWA) 在神经网络的优化中，有一个比较公认的问题就是 train loss 和 test loss 优化曲面不一致。导致这个问题可能的原因有很多，（以下是个人推测）可能是 train 和 test 数据本身存在分布不一致的问题、也可能是因为训练的时候在 train loss 中加入了一系列正则化等等。由于这个不一致的问题，就会导致优化出来的网络 generalization performance 可能会不好。 本文提出了一个比较简单直接的方式来解决这个问题，在优化的末期取 k 个优化轨迹上的 checkpoints，平均他们的权重，得到最终的网络权重，这样就会使得最终的权重位于 flat 曲面更中心的位置。这个方法也被集成到了 PyTorch 1.6