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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
38420发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
63810编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
47710发布于 2020-09-16 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
45440发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
86430发布于 2019-11-08 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1.1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.5K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
22810发布于 2018-08-27 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
AI设计系统“设计之神”
标题： “God of Design” AI design system “设计之神”AI设计系统 价值主张： 我们的“设计之神”系统利用生成对抗网络技术，帮助甲方把设计目标可视化后，更清楚地传达给设计师 借此技术，让无作图能力的甲方，把生成条件输入AI设计系统后，程序在极短时间内生成海量方案，甲方只需挑选其中想要的方案，交给设计师来完善，避免了设计师的无效工作，提升了工作效率。 ? “设计之神”AI设计系统原型演示 demo of AI design system： 我们以室内装修设计为例，制作了一份简单的使用演示，让读者能更具体的了解人工智能发挥的作用 ? 3.甲方把自己定制的方案发布出来，交给设计师完善。 （这里我们还设计了一个简单的商业模式，AI设计工具免费开放给所有人使用，定制生成的方案可以直接发布在我们的平台上，寻找设计师来完成。 运营模式 BUSINESS OPERATION MODEL ： 这块只是很粗略的构想了一个如何利用这技术来开展商业的模型，大体思路就是利用这个AI设计系统来吸引甲方和设计师，从而构建一个设计服务平台，对接甲方们和设计师们
1.6K10发布于 2019-09-26 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
83810编辑于 2025-08-25 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题2-5 求平方根序列前N项和
习题2-5 求平方根序列前N项和 本题要求编写程序，计算平方根序列 1\sqrt{1}1 + 2\sqrt{2}2 + 3\sqrt{3}3 +⋯的前N项之和。
1.2K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
28750编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Golang语言社区
山海传说ai 设计
二怪物ai:选定怪物时，怪物头上显示名字等级等，取消选定，怪物不再显示信息。 2.1怪物ai分类：1级到7级。 1级ai：不会移动，不会攻击。固定位置。 2级ai：不会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击。固定位置 3级ai：会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击，不会追击。在固定区域内巡逻 4级ai：会移动，会主动攻击。 1到3级怪物ai视野范围和警戒范围为0米。 4到5级怪物ai视野范围为10米，警戒范围为8米。 6到7级怪物ai非战斗状态视野范围为10米，警戒范围为3米。 1级到2级怪物ai不会使用技能。 3级到4级怪物ai会几率使用编号xx到编号yy技能。 5到6级ai会几率使用编号aa到编号bb技能，会几率使用身上物品。 7级boss ai会几率使用专属技能。 2.4怪物ai行为流程图 2.4.1 3到5级怪物ai行为流程图： ? ?
1.3K80发布于 2018-03-22 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
当设计遇上AI
一、背景 最近AI创作内容火爆网络，让我们看到AI在设计上充满想象力的未来。关于AI在设计上应用的探索由来已久，从早几年的智能广告素材，智能Logo再到如今的AIGC，AI的成长突飞猛进。 本文尝试梳理AI目前在设计领域应用的最新进展，展望设计行业在AI技术影响下可能发生的变革。 2.3 AI辅助UI设计 AI生成UI版式 近期已经有团队开始实践在AI辅助下的UI设计。 三、AI对设计的价值 1、助力设计师表达创意 设计师可以将AI工具应用在工作中，比如当需要探索视觉概念时，可以使用简单的文本说明生成一些素材供创意师提供灵感和参考；还可以借助AI将已有素材尝试其他不同风格元素 得益于AI在设计领域的快速发展，人工智能势必会大大简化设计师的工作，提升设计师处理各种图像的效率。设计师也不必将时间浪费在去除背景等费力、重复的任务上，并且将有机会以最少的努力探索更多创意。
1.5K10编辑于 2023-04-14 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
这一主题也被称为架构搜索，已在设计神经网络方面备受关注，比如（Zoph and Le, 2017; Liu et al., 2017）。 除了少数一些文献（如 Friedman and Markovitch, 2015; Smith et al., 2017），当前的 AutoML 算法都是以黑箱形式设计的。 使用人工设计的机器学习模型，模型的推理方式往往已经对用户而言未知了。通过自动化创建模型，用户基本上将没有机会理解选择特定流程的原因。 研究自动设计超参数更少的框架是可行的（Feurer and Hutter, 2018）。 11 总结 自 1990 年代以来，AutoML 主题已行过千里之路。
96020发布于 2019-05-15 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering ·门禁层设计
AI生成的代码，特征完全不同。 年4月）报告显示，45%-70%的AI生成代码未能通过基础安全扫描，而同期的开发者调研中75%认为"AI写的代码比自己写的更安全"。 三个设计原则，比门禁清单本身更重要：原则一：门禁必须能量化。"代码质量要高"不是门禁，"首次通过率≥70%"才是。不能量化的门禁，等于没有门禁——它无法回归、无法对比、无法改进。 这正是门禁设计的边界问题。 这三条反方都成立，所以门禁设计的真正难点不在"加多少"，而在"怎么不过度"。对策有两条：门禁分级——只对真约束（架构、契约、安全红线）设硬门禁，其余用软提示。
17110编辑于 2026-09-07 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering · 战略层设计
AI编码把这个平衡彻底打破了。AI把"把事情做对做快"推到了人类无法企及的高度——一个Agent一天生成的代码，够一个团队写一个月。 这两句话的价值，不在于信息量，而在于它是AI开工前看到的第一句话——它决定了AI后续所有生成行为的坐标系。第二，边界在哪。什么不做，比做什么更重要。 边界写得越清楚，AI越不会在"听起来合理"的方向上擅自越界。第三，怎么共事。人和AI之间的协作规则——哪些流程必须走、哪些东西AI无权动、出问题找谁。 derekcoding-framework把行为底线写成了一份独立文件，叫"编码十诫"，十条全是行为层面的纪律，没有一条是代码语法：先读再写——改文件前先读，不依赖记忆，找不到已有模式就问，不猜；显式假设——每条不确定的设计决策标注假设及理由 三、反谄媚：AI时代的独特条款如果说十诫是传统工程纪律的延续，那宪章里有一类条款是AI时代独有的，人类团队的规章制度里找不到对应物——因为它防的不是人，是AI的"谄媚"。
18110编辑于 2026-09-04 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering · 架构层设计
后来我理解了这件事的本质：人和AI的对话，不是持久化的约定，只是一次性的指令流。它既不回溯、也不留档，更不会自己变成约束。 这一点在AI时代变得格外重要。 这是对AI的硬约束，改动它，需要先有一份新的ADR。往上看，实现层暴露的问题要回流修正约束，而修正的落点正是ADR。 ，别过度设计遇到方向性选择就写一条：什么时候该写？ 当你为一件事跟AI争论超过一轮，或做了一次会波及大量后续代码的决定时让AI开工前读一遍：把ADR目录加进宪章要求的必读清单，确保任何Agent都看到它对约束没有讨价还价的余地改动约束先写新ADR：不是直接改代码或改约定
18810编辑于 2026-09-05 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering ·实现层设计
软件系统从电气工程里借来了同一个思路，叫冗余设计；又借来了断路器的概念——电路过载时，不是让整栋楼停电，而是先切断这一路，保住其他路。 AI编码项目比传统项目更需要这套"坏了以后怎么办"的设计，理由很残酷：AI会挂，而且挂得比人干脆。人不舒服了会慢下来，会求救，会留下半句话；AI挂掉的方式是直接停摆、静默、或者假装自己还活着。 TradeOMS里最典型的幂等设计，是测试数据的播种脚本。UAT测试要反复跑，每跑一轮都要重新准备数据。 幂等设计的判断标准只有一条：把同一个请求发给系统两次，观察它是不是做了两遍。如果做了两遍，就是幂等缺失——不管它是AI发起的还是人发起的，都是隐患。 幂等、退化、失败可见、快速恢复，这四样东西在derekinside里不是一个设计文档，是它活着的状态。
13910编辑于 2026-09-08
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