权重

[转帖]一文搞懂神经网络

由 北战南征 提交于 2019-11-26 07:35:58
一文搞懂神经网络 人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。 https://ai.51cto.com/art/201911/606086.htm 【51CTO.com原创稿件】人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。 一、什么神经网络 概念 所谓神经网络简单说就是包含多个简单且高度相连的元素的系统，每个元素都会根据输入来处理相关信息。神经网络是由节点（神经元）组成，这些节点相互链接，信息传入到输入层之后由多个隐藏层进行处理，处理完后再传递给输出层进行最终处理。这里所说的最终处理有可能是输出结果，也有可能是作为输入数据传入到另外的神经网络或者节点进行下一轮的处理。 在上面的内容中我们多次提到节点，那么什么是节点呢？节点也被称为神经元，是一个神经网络的基本单元。它通过接收输入的数据来计算出应该输出的数据，输入的数据可能来自于其他节点或者是外部的输入源

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由 て烟熏妆下的殇ゞ 提交于 2019-11-26 07:23:29
一文搞懂神经网络 人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。 https://ai.51cto.com/art/201911/606086.htm 【51CTO.com原创稿件】人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。 一、什么神经网络 概念 所谓神经网络简单说就是包含多个简单且高度相连的元素的系统，每个元素都会根据输入来处理相关信息。神经网络是由节点（神经元）组成，这些节点相互链接，信息传入到输入层之后由多个隐藏层进行处理，处理完后再传递给输出层进行最终处理。这里所说的最终处理有可能是输出结果，也有可能是作为输入数据传入到另外的神经网络或者节点进行下一轮的处理。 在上面的内容中我们多次提到节点，那么什么是节点呢？节点也被称为神经元，是一个神经网络的基本单元。它通过接收输入的数据来计算出应该输出的数据，输入的数据可能来自于其他节点或者是外部的输入源

司机乘客匹配中的距离和最小问题

由 余生颓废 提交于 2019-11-26 00:45:46
这个是在工作中遇到的一个实际的算法问题，问题描述如下，当前有m个司机，n个乘客，每个司机和每个乘客的距离由经纬度可以计算得到，如何匹配可以使其去接乘客的距离和最小？（只能一个司机接一个乘客） 带权二分图方法 一般对KM算法的描述，基本上可以概括成以下几个步骤： （1） 初始化可行标杆 （2） 用匈牙利算法寻找完备匹配 （3） 若未找到完备匹配则修改可行标杆 （4） 重复（2）（3）直到找到相等子图的完备匹配 关于该算法的流程及实施，网上有很多介绍，基本上都是围绕可行标杆如何修改而进行的讨论，至于原理并没有给出深入的探讨。 KM算法是用于寻找带权二分图最佳匹配的算法。 二分图是这样一种图：所有顶点可以分成两个集：X和Y，其中X和Y中的任意两个在同一个集中的点都不相连，而来自X集的顶点与来自Y集的顶点有连线。当这些连线被赋于一定的权重时，这样的二分图便是带权二分图。 二分图匹配是指求出一组边，其中的顶点分别在两个集合中，且任意两条边都没有相同的顶点，这组边叫做二分图的匹配，而所能得到的最大的边的个数，叫做二分图的最大匹配。 我们也可以换个角度看二分图的最大匹配，即二分图的每条边的默认权重为1，我们求到的二分图的最大匹配的权重最大。对于带权二分图，其边有大于0的权重，找到一组匹配，使其权重最大，即为带权二分图的最佳匹配。 匈牙利算法一般用于寻找二分图的最大匹配

总结

由 百般思念 提交于 2019-11-25 20:44:02
第一个月 1. 编辑器下载 推荐的是 hbulider 开发环境 2. 浏览器 推荐 chrome 谷歌浏览器学习 3. 建立技术笔记 推荐博客园 Web 本月任务 搭建静态网页。 静态页面 : 不需要网络请求就可以看到的页面叫静态页面。存在 本地 。 动态页面 : 需要网络请求才能看到的页面叫动态页面。存在 服务器 上。 网页的运行环境 浏览器 客户端 文件的种类 1. 文本文件 .txt 2. 应用程序文件 .exe 3. Word 文件 .docx 4. Excel 文件 .cls 5. Ppt 文件 .ppt 6. 网页文件 .html C:/Users/Administrator/Desktop/cui.html 本地地址 绝对路径 （沿着这个路径是可以找到的） https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 服务器地址 （需要手动配置） 网页的搭建 1.靠 标签， 网页的美化 2. 靠 样 Html:全名超文本标记语言，hyper text mark language； Html标签的结构 <p>:<+和标签名p+>结合而成。每个标签都有自己的结束标签</p> 双标签 :有开始和结束的标签叫双标签。<p></p> 单标签 :没有结束标签。<meta />也叫空标签。 <html></html> 根节点 <head></head> 头部标签

分布式系统常见负载均衡算法及其nginx实现

由 情到浓时终转凉″ 提交于 2019-11-25 18:48:03
一、概要 随着系统日益庞大、逻辑业务越来越复杂，系统架构由原来的单一系统到垂直系统，发展到现在的分布式系统。分布式系统中，可以做到公共业务模块的高可用，高容错性，高扩展性，然而，当系统越来越复杂时，需要考虑的东西自然也越来越多，要求也越来越高，比如服务路由、负载均衡等。此文将针对负载均衡算法进行讲解，不涉及具体的实现。 二、负载均衡算法 在分布式系统中，多台服务器同时提供一个服务，并统一到服务配置中心进行管理，消费者通过查询服务配置中心，获取到服务到地址列表，需要选取其中一台来发起RPC远程调用。如何选择，则取决于具体的负载均衡算法，对应于不同的场景，选择的负载均衡算法也不尽相同。负载均衡算法的种类有很多种，常见的负载均衡算法包括轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接法、Latency-Aware等，应根据具体的使用场景选取对应的算法。 1、轮询（Round Robin）法 轮询很容易实现，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。使用轮询策略的目的是，希望做到请求转移的绝对均衡，但付出的代价性能也是相当大的。为了保证pos变量的并发互斥，引入了重量级悲观锁synchronized，将会导致该轮询代码的并发吞吐量明显下降。 轮询法适用于机器性能相同的服务，一旦某台机器性能不好，极有可能产生木桶效应
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