本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记,旨在精炼相关内容知识点,记录笔记,以及根据目前(2022年)的行业技术制作相关补充总结。
要如何求出权重向量呢?基本做法和回归时相同,将权重向量用作参数,创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
2-3树正是一种绝对平衡的树,任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质,但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找,根据元素的大小来决定查找的方向。 动画:2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂,删除元素也和插入元素一样先进行命中查找,查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时,删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下,删除叶子节点是比较简单的。 动画:2-3树删除 -----END---
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据,在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下: ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀,且叶子节点的高度一致,并且如果这里即使是AVL树,那么树的高度也比2-3树高,而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性,2-3树的插入如果破坏了平衡性,那么树本身会产生分裂和合并,然后调整结构以维持平衡性,这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样,2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性,同样树本身也会产生分裂和合并,如下: ? 总结 本篇文章,主要介绍了2-3树相关的知识,2-3树,2-3-4树以及B树都不是二叉树,但与二叉树的大致特点是类似的,它们是一种平衡的多路查找树,节点的孩子个数可以允许多于2个,虽然高度降低了,但编码相对复杂
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
2-3 选项卡控件 u本节学习目标: n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件,主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示: 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡,该值应为 True,否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1.
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数;重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询:select tno,name , salary From teacher,查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见,分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录,一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
通过与 ChatGPT 发明者 OpenAI 合作,微软给自己的搜索引擎加入了先进的 AI 对话模型,以支持全新版本的必应(Bing)和 Edge。 我本来也想试试,但是现在公测版还未发行,且内测版被各大头条垄断,只能先看看谍照了hh ---- 基于AI的搜索引擎 新模式的搜索引擎 ---- 我们能看到,新必应搜索的其中一种模式将传统搜索结果与 ---- 「人工智能将从根本上改变各类软件,首先就从最大的类别 —— 搜索引擎开始。今天,我们推出了由 AI 加持的必应和 Edge,以帮助人们从搜索和网络中获取更多信息。」 因为人们正在使用搜索引擎来做它最初没有设计的功能。搜索引擎非常适合查找网站,但对于更复杂的问题或任务来说,它往往不够用。 我们还将 AI 模型应用于我们的核心必应搜索排名引擎,从而实现了二十年来相关性的最大跃升。有了这个 AI 模型,即使是基本的搜索查询也更加准确和相关。 新的用户体验。
在深入探讨推理引擎的架构之前,让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件,负责将训练好的模型部署到实际应用中,执行推理任务,从而实现智能决策和自动化处理。 随着 AI 技术的快速发展,推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战,同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战,为读者提供一个较为全面的视角。 推理引擎特点 推理引擎,作为 AI 和机器学习领域的重要组成部分,其设计目标在于提供一个灵活、高效且易于使用的平台,用于部署和运行已经训练好的模型,完成从数据输入到预测输出的全过程。 易用性 易用性是衡量一个 AI 推理引擎是否能够被广泛采纳和高效利用的关键指标。 MACE:MACE 是小米推出的移动端 AI 计算引擎,全称为 Mobile AI Compute Engine。
保持使用Antigravity扩展ADV游戏引擎我完全没有预料到这一点(我知道这是我上一篇文章的开场白)——它持续超出了我的预期(当然是往好的方向!)。 我正在让Antigravity持续扩展那个基于CSV的ADV游戏引擎,进展相当顺利! 我知道——我可能不应该构建动画(也不应该构建标题屏幕),而应该专注于构建我的游戏中更基础的部分,但是……有时候你想稍微不按顺序做事来提高你的积极性,对我来说,这感觉是正确的做法(而且一切自己构建(+ AI
结构缘由 首先,搞清楚2-3查找树为什么会出来,它要解决什么样的问题?假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义: 2-3查找树: 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢? 这里我们从BST遇到的实际问题出发,提出设计指标,再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容,没有什么理论根据,而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建,而2-3树的诞生过程并非真的如此,所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为:查找和插入。 我就不卖关子了,直接给出2-3树的其中一个基本定义: 一棵2-3查找树或为一颗空树,或由以下节点组成: 2-节点:含有一个键和两条链接,左链接指向的2-3树中的键都小于该节点,右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点:含有两个键和三条链接,左链接指向的2-3树中的键都小于该节点,中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间,右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 !!!
在深入探讨推理引擎的架构之前,让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件,负责将训练好的模型部署到实际应用中,执行推理任务,从而实现智能决策和自动化处理。 随着 AI 技术的快速发展,推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战,同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战,为读者提供一个较为全面的视角。 推理引擎特点 推理引擎,作为 AI 和机器学习领域的重要组成部分,其设计目标在于提供一个灵活、高效且易于使用的平台,用于部署和运行已经训练好的模型,完成从数据输入到预测输出的全过程。 易用性 易用性是衡量一个 AI 推理引擎是否能够被广泛采纳和高效利用的关键指标。 MACE:MACE 是小米推出的移动端 AI 计算引擎,全称为 Mobile AI Compute Engine。
因此,引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树,但 2-3 树已经不是一棵二叉树了,因为 2-3 树允许存在 3 这种节点,3- 节点中可以存放两个元素,并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下: (1)2-3 树要么为空要么具有以下性质: (2)对于 2- 节点,和普通的 BST 节点一样,有一个数据域和两个子节点指针,两个子节点要么为空,要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树: ? 图2.1 2-3 树性质 性质: (1)对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 (2)当节点有一个关键码的时,节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程,根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点: ? img 2-3树为满二叉树,删除叶子节点 操作步骤:若2-3树是一颗满二叉树,将2-3树层树减少,并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中,同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中,如果生成了4
因为这里是人的数据,所以染色体只需要去1~22的常染色体,提取它的家系ID和个体ID,后面用于提取。
此外,文中还提到了一些AI SDK和框架,展示了.NET在AI应用开发中的潜力。 1.net core 工作流WorkFlow流程(介绍) https://www.cnblogs.com/wikeflow/p/18815475 WikeFlow2.0是一个自研发的流程引擎,旨在解决现有第三方流程引擎不满足用户需求的问题 学习者无需深究AI理论,能通过交互式Polyglot Notebook轻松上手。课程提供核心技能培训,如Prompt工程和AI插件开发,助力开发者在AI时代立足。 接着介绍了基于.NET 6.0的Kayak微服务引擎,说明其功能和应用场景,包括物联网平台的构建。文章还提供了如何集成SuperSocket的代码示例,展示了其灵活性和可替换性。 开发库简介:使用 .NET 进行本地 AI 开发的门户 - .NET 博客 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-ai-dev-gallery-gateway-to-local-ai-development
netdata: Real-time performance monitoring
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了,如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质,是看不出所以然。 此时我们借着2-3树去理解基本的红黑树,当然我会在后几篇文章介绍2-3-4树以及基于2-3-4树的红黑树。 红黑是指被指向节点的链接颜色,对于一颗2-3树,因为3-节点的存在有很多不同的二叉树的表示,所以我们只考虑左倾的情况。 (和2-3树等价的,任意节点到其叶子节点的高度都是相同的)。 因为2-3树不存在永久的4-节点,4-节点终归要分解的(在2-3-4树中,为了更好地插入和删除,4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点)2-3树一样不行,所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连
直到今天了解了2-3树,才豁然开朗。2-3树是一种神奇的树,它能够保证该树是一个完美树。2-3树可以演化成红黑树,这便是保证红黑树效率的根本。 先说奇葩的2-3树,首先2-3树满足二分搜索树,但每个节点可能存在1或2个数据,对应的该节点就可能存在2或3个子节点 2-3树 ? 2-3树引入.png 2-3树插入操作: ? 2-3树.png 2-3树演化为红黑树 将三节点拆为两个节点,并将左数据节点设为红色来实现2-3树同等功能 ? 红黑树.png
HHDB Server在参数配置、服务监控、数据检测、安全防护、故障告警等多方面提供智能化运维服务。
前言 在今天的数据驱动的世界中,在AI兴起的当下,信息检索和相似性搜索已经成为了许多领域的核心技术,包括但不限于各类AI应用、推荐系统、电子商务、社交媒体和生物信息学。 为了满足这个需求,我们需要一个强大、灵活且高效的搜索引擎。这就是Elasticsearch和ElastiKNN的用武之地。 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎,它被广泛应用于全文搜索、日志数据处理和大数据分析等领域。 在AI兴起的当下,一切皆embedding,像Elastiknn这类向量存储和检索引擎也逐渐成为AI跑车引擎里不可缺少的一部分。 安装 1.