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学习分类 2-3 感知机
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。
72710编辑于 2022-11-08 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
频繁的左旋转和右旋转操作一定会影响整个AVL树的性能，除非是平衡与不平衡变化很少的情况下，否则AVL树所带来的搜索性能提升不足以弥补平衡树所带来的性能损耗。 那有没有绝对平衡的一种树呢？ 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。
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
前言 前面的文章我们已经学习了二叉搜索树和平衡二叉搜索树AVL树，今天我们再来了解一种新的平衡树2–3树，2–3树由约翰·霍普克洛夫特于1970年发明，在计算机科学中，2–3树是一种树型数据结构，内部节点 ，还可以降低树的高度，从而让搜索，插入，删除的性能有所提升，但与此对应的是程序的编码会变得更加复杂，这也是2-3树或者2-3-4树，在开源框架或日常开发中并不如AVL树和红黑树使用频繁的原因，但B+树除外 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： ? 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： ? 节点的删除，与二叉搜索树的删除类似，不同的是2-3树会寻找中序的后继节点来替换要删除的节点的值，然后再删除替换的值： ? ? 结果如下： ?
2.5K20发布于 2019-04-28 AI能力不是瓶颈！上下文管理带来2-3倍吞吐提升
AI 的能力不是瓶颈，上下文管理才是 AI 的能力不是瓶颈，上下文管理才是。 这句话来自一个在真实代码库中跑出 2 到 3 倍吞吐量提升的团队。 模型的能力早就过剩了，真正决定 AI 产出上限的，是你给它看什么、怎么给。 1 01 上下文，是 AI 的工作台 想象一个顶级工程师被请到你的工地上，但你没有给他图纸，只给了他一句『把楼盖好』。 大多数团队的 AI 效率上不去，不是模型不行，是上下文没管理：要么什么都不给，让 AI 在十万行代码里裸奔；要么什么都给，把整个仓库塞进上下文，让模型在噪音里找信号。 AI 每偏离计划一步，就多一分不可控；每多一次『我觉得』，就离上下文里的共识远一步。减少干扰，就是减少 AI 的『自由意志』：只做计划里的事，做完就停，等下一轮计划。 AI 从头到尾都只是一个执行者，思考的重担始终在人这边。 最值得记住的一句话：不要把思考工作外包出去。AI 不会替你思考，它只会放大你已经做的思考——或者你没有做的思考。
8300编辑于 2026-09-16- 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
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
81840发布于 2019-11-08 - 来自专栏程序那些事儿
秘塔AI搜索，AI时代的搜索引擎
然而，随着用户需求的不断升级，对于搜索体验的期望也水涨船高。上海秘塔科技洞察到这一市场趋势，推出了秘塔 AI 搜索，这不仅是对产品的一次革新，更是中国 AI 搜索领域迈向新高峰的一个标志性事件。 一、秘塔 AI 搜索的技术基础 秘塔 AI 搜索的核心是上海秘塔网络科技有限公司倾力打造的大语言模型 MetaLLM。 四、对未来的展望 毫无疑问，秘塔 AI 搜索的推出标志着中国 AI 搜索市场即将迎来一个崭新的时代。它的到来不仅仅是对现有搜索体验的一次颠覆，更有可能推动整个行业进入新纪元。 结语 总结来说，秘塔 AI 搜索作为一款创新的 AI 搜索引擎，以其出色的技术能力和用户友好的设计理念，迅速在国内外市场上占据一席之地。 随着 AI 技术的持续进步和应用场景的日益扩大，秘塔 AI 搜索的未来充满无限可能，它将不断为用户提供更为深入、高效、便捷的搜索体验，开启信息检索的新时代。
3.2K20编辑于 2024-04-26 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
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．
2.4K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
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
2.4K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏bit哲学院
AI（四）：对抗搜索
参考链接： 人工智能对抗搜索 https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/89160951 对抗搜索 文章目录 对抗搜索1 博弈multi-agent 4.2 截断搜索4.3 向前剪枝 1 博弈 假设： 有两个选手完全可观察，确定性的环境zero-sum（零和游戏）时间受限 multi-agent 环境 合作 vs 对抗 对抗的情况下，产生博弈搜索问题 形式化搜索问题 初始状态： Actions 转移模型 目标测试 路径代价 其中，节点是状态，边是移动。 3.1 行棋排序 时间有限，实行深度受限搜索。 采用迭代加深搜索。 4 不完美的实时决策 ？？？如何设计评估函数。 ？？？ 如何截断。 4.2 截断搜索 ？？？如何截断，以满足时间限制 评估函数是不准确的，截断可能导致错误。 典型的错误： 评估值的摇摆。
88140发布于 2021-01-29 - 来自专栏算法一只狗
AI 搜索 vs 传统搜索：替代还是共存？
尽管聊天机器人流量增速惊人，但其总量仍仅为搜索引擎的1/34，可见在宏观层面上，AI搜索尚未完全取代传统搜索。 1.AI 搜索与传统搜索的对比 交互方式传统搜索需要用户自行过滤和阅读海量结果，围绕关键词跳转网页；AI助手支持对话式交互，可直接生成整合性的答案与建议，更适合需要理解、总结或规划型任务。 比如，点击了百度的AI搜索功能后，它确实能够根据现在的网页信息，集成进一些图文、视频等信息出来然后展示：像图文暂时这一块，夸克、Bing搜索等，在AI爆火的初期，早就已经接入进来。 2.以百度为例：AI 搜索的实践与困境“已经好久没有用过百度搜索了”，这句话折射出当下许多用户的体验： AI 功能走马观花 百度在网页入口中嵌入了 AI 搜索功能，能够集成图文、视频等信息、直接展示相关内容 AI 搜索确实改变了我们获取信息的方式，让复杂任务和多轮对话变得更高效，但它更像是对传统搜索的补充，而不是完全取代。
2.9K10编辑于 2025-07-08 新场景 AI搜索 实战：8 个 AI 搜索新场景怎么布局？
这个数据直接说明一件事：AI搜索引擎不是一个大池子，是多个引用偏好完全不同的信息通道。本文基于对8个AI搜索场景的引用源实测，拆解不同平台的内容抓取逻辑，以及技术内容如何通过平台适配提升被引概率。 背景：AI搜索的引用链路与传统搜索的本质差异传统搜索引擎返回的是链接列表，优化目标是在列表中排到更靠前的位置。AI搜索返回的是合成答案，优化目标变成了在答案中被引用、被当作可信信息源。 8个场景的引用源分布实测AI搜索目前可以拆分为8个典型场景：通用问答（豆包、DeepSeek的日常提问）、专业垂询（秘塔这类学术向搜索）、本地生活、购物决策、编程开发、健康咨询、投资理财、学术研究。 交叉印证的机制在于，AI模型在多个独立信源中发现相似的数据点或结论时，会将其可信度评分提升2-3个等级，从而优先摘录。3个月执行路径与追踪方法执行分四个阶段。 通常跑3个月后，来自AI搜索的客户质量会高于付费流量——主动看完内容再来的人意向度更强，客户获取成本会显著下降。
27910编辑于 2026-08-13- 来自专栏腾讯位置服务
2-3月产品上新｜AI搜索、红绿灯倒计时、摩托车路线、地图插件等5大能力全新升级！
腾讯位置服务API AI搜索全面升级 地图搜索进入AI时代——理解自然语言、智能推荐、流式交互，搜索转化率全面提升。 版本丰富灵活选用 提供极速版、标准版、流式版，按场景灵活选用 ✅ 指定请求类型 支持指定深度泛搜等场景，精确控制搜索行为，默认返回 poi_list ️ 标签命中回传 搭配个性化标签，识别并返回用户 query 命中的意图标签 "换一批"功能 对结果不满意可一键刷新，降低搜索跳出率 路线规划融合 AI搜不只返回 POI，还能直接返回路线，搜索+规划一体化 场景应用方向 出行/导航类 App：用户搜"附近停车方便的亲子餐厅 "，直接理解并返回精准结果+导航路线 本地生活平台：结合个性化标签，推荐更符合用户偏好的 POI 商业选址/企业服务：复合条件搜索+路线规划一体化，提升决策效率 前向红绿灯倒计时 根据定位坐标查询前方3
94210编辑于 2026-04-09 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
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。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏Web_xy
AI搜索引擎
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。」 实时对话 ---- 用 AI 重塑搜索 微软宣布，新的必应体验是四项技术突破的结晶： 下一代 OpenAI 模型。 将人工智能应用于核心搜索算法。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。
1.9K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏做数据的二号姬
认真聊AI | 搜索技术
原创内容 No.704 认真聊AI | 搜索技术 书接上回，本期AI的内容到了搜索技术~ 图片由海艺AI绘制 提到搜索技术就不得不提到搜索问题。 搜索解决方案：使用广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）找到从初始状态到目标状态的路径。 剪枝条件：在搜索过程中，如果发现某个状态已经搜索过了，或者某个状态不符合问题的约束条件，就可以将其从搜索路径中剔除，以避免无效搜索。 这种解决问题的方法也就是搜索技术。 我们在实际执行的时候，为了提高搜索的速度，图搜索并不是先生成所有的状态连接图再进行搜索的，而是边搜索边生成图，一旦找到了合适的答案搜索就停止了。 在搜索的过程中引入启发信息，减少搜索范围，以便更快地找到问题的解，这种搜索策略称为启发式搜索。 A算法和A*算法是常用的两种启发式搜索算法，我们首先介绍一下A算法。
67910编辑于 2024-11-26 AI会消灭搜索吗？
徐一平 腾讯研究院高级研究员一边是谷歌Gemini 3高调入局，AI独角兽争相涌入，将AI搜索视为最钟爱的赛道；另一边却是马斯克“AI将消灭搜索”的惊人断言。 根据用户体验和信息检索研究中的一般性观察，在传统搜索引擎中，用户平均需要访问3-5个网页页面才能完成单次信息检索任务，搜索词优化往往需要2-3轮迭代。 当时谷歌AI Overview给出了用胶水粘住披萨的错误答案。路线二——破局原生：AI原生搜索引擎颠覆式重构该路线的代表是是以Perplexity、OpenAI为代表的AI原生搜索引擎。 中游：营销范式向夺取AI心智转移传统数字营销的核心方法论——搜索引擎优化（SEO），其底层逻辑正因AI搜索的出现而面临结构性调整。过去，优化的核心是提升特定页面在搜索结果列表中的排名。 以AI搜索为代表的信息服务正在翻开新的一页。
76610编辑于 2025-12-10- 来自专栏机器学习
AI 文档搜索系统：基于 LangChain + FAISS 的智能搜索
LangChain 和 FAISS（Facebook AI Similarity Search） 构建一个 AI 文档搜索系统。 原理解析2.1 传统搜索 VS AI 搜索传统文档搜索依赖于 全文搜索（Full-text Search） 或 基于关键词的索引。 例如： 传统搜索： 用户查询 "公司财务情况" 搜索引擎返回所有包含 "公司"、"财务"、"情况" 的文档 无法识别 "盈利情况"、"年度财报" 这些相关内容 AI 语义搜索： 使用 向量化索引 总结本教程介绍了 AI 文档搜索系统 的原理、核心技术，并提供了完整的代码示例。通过 LangChain 解析文档，FAISS 进行语义索引，嵌入模型向量化文本，实现高效、精准的 AI 文档搜索。 未来优化方向： 增加 OCR 解析，提高扫描文档支持能力 支持更多嵌入模型，提高搜索精准度 结合 RAG（检索增强生成），自动生成文档摘要 通过 AI 赋能文档管理，提高企业知识获取效率，节省大量搜索时间
2.3K01编辑于 2025-03-30 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
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。
6.3K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3树
前言 前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ，二叉搜索树在最好的情况下搜索的时间复杂度为 O(logn) ，但如果插入节点时，插入元素序列本身就是有序的，那么BST树就退化成一个线性表了 ，搜索的时间复杂度为 O(n)。 在插入和删除节点时，要保证插入节点后不能使叶子节点之间的深度之差大于 1，这样就能保证整棵树的深度最小，这就是AVL 树解决 BST 搜索性能降低的策略。 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： ?
93010发布于 2019-09-03 - 来自专栏罗超频道
AI与搜索的双螺旋：取之于搜索，用之于搜索
近十年来，AI与搜索结合得愈发紧密，AI从搜索获取数据和反馈不断进化，反过来也在大幅提升搜索的智能化水准，两者形成类似于DNA的“双螺旋”结构，可谓取之于搜索也用之于搜索。 何俊杰说“搜索已经成为AI规模最大的应用场景”，这可能在一些人的意料之外，但在罗超频道看来却是情理之中。一直以来，搜索都是AI最核心的练兵场。AI技术生于实验室，但却发展于搜索。 AI率先在搜索引擎场景大规模商用并不让人意外。 第一，AI与搜索都具备“数据驱动”的本质。 2、百度深耕AI 10余年，练就了一身AI真功夫。 百度2010年成立多个AI相关团队的目的均是为了改进搜索，可以说百度是最早做AI+搜索场景的。 百度早已从搜索引擎升级成AI公司，但这并不意味着百度不做搜索了，相反，百度是真的将“AI+搜索”这件事给做透了，搜索与AI形成了很强的协同效应，两者都受益。
1.2K30编辑于 2022-12-14
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