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。

动画 | 什么是2-3树？

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---

什么是2-3树

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

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

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

2-3 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．

腾讯云前沿技术培训矩阵：大模型与AIGC实战能力构建路径

模块化课程体系实现精准能力交付 腾讯云构建4大技术方向+11种课程组合的培训矩阵，严格按学员背景分层教学： 分层教学机制 零基础层：2天《大模型时代的人工智能》覆盖AI基础与伦理规范 应用层：4天《大语言模型应用实战 微调与LlamaIndex实战 关键技术指标量化 课程设置明确标注实操占比不低于60%，其中： DeepSeek课程设置3个梯度难度，支持同一课程内差异化教学 数字人课程包含形象/声音双定制实战环节 AIGC 来源：DeepSeek高校课程） 痛点：文献综述耗时占科研周期60% 方案：知识图谱自动化构建工具 效果：文献处理效率提升300%（实测数据） 客户实证：跨行业技术赋能路径 某美术院校设计专业（来源：AIGC 知识引擎三大核心工具 模型资源丰富：提供DeepSeek-V3/R1双模型架构，支持千亿参数级训练 行业方案成熟：金融行业大模型已验证QLoRA/P-tuning等5种微调方案 教学体系认证：课程获教育部人工智能师资培训基地认证 （来源：版权页机构信息） 版权归腾讯云所有，仅供学习，请勿商业传播 数据来源：腾讯云前沿技术培训方案全文（2025/2/19版）

系统培训方式问题：系统培训方式不当，影响培训效果

检查当前培训方式首先确认现有的培训方式是否适合目标学员。 多样化培训方式通过多种方式结合，满足不同学员的学习需求。 ：# 示例：安排 Zoom 实时培训 创建会议 -> 邀请学员 -> 共享屏幕讲解 混合式学习结合线上和线下培训，提供更全面的学习体验：# 示例：设计混合式课程 在线学习基础知识 -> 线下实操演练4 测试培训方式效果在正式推广前，先在小范围内测试培训方式的效果。# 示例：邀请部分学员参与测试安排不同方式的课程 -> 收集反馈 -> 调整方式7. 生成方式报告确保工具能够生成符合需求的方式报告。 定期优化方式根据学员反馈和技术发展，定期优化培训方式。# 示例：更新 Moodle 培训方式 进入课程设置 -> 修改互动功能 -> 添加新方式 9.

系统培训内容问题：系统培训内容不全面，影响培训效果

检查当前培训内容首先确认现有培训内容是否覆盖了所有必要的知识点。 明确培训需求与目标根据业务需求，重新梳理培训的目标和范围。目标：例如提升员工技能、支持新系统上线。范围：涉及的知识点（如技术操作、流程规范）。优先级：重点补充高频使用或关键业务模块的内容。3. 优化培训内容结构通过合理的结构设计，确保内容全面且易于理解。 补充多媒体资源通过多种媒体形式丰富培训内容，提高学员参与度。 测试培训效果在正式推广前，先在小范围内测试培训内容的效果。# 示例：手动运行培训课程邀请部分学员 -> 收集反馈 -> 调整内容 7. 生成内容报告确保工具能够生成符合需求的内容报告。

系统培训配置问题：系统培训配置错误，导致培训效果不佳

检查当前配置状态首先确认系统培训工具的配置是否正确。 明确培训目标与范围根据业务需求，重新梳理培训的目标和范围。目标：例如提升员工技能、支持新系统上线。范围：涉及的培训内容（如技术操作、流程规范）。优先级：重点解决高频使用或关键业务模块的培训需求。3. 优化培训配置通过工具提供的功能，合理调整培训配置。 ：# 示例：使用 Google Analytics 监控访问量 配置 GA -> 添加跟踪代码到培训页面5. # 示例：手动运行培训课程创建课程 -> 添加学员 -> 模拟学习过程6. 防止配置冲突避免因多人同时修改配置导致冲突。

what is aigc and what is the future of aigc

what is aigc and what is the future of aigc AIGC stands for Artificial Intelligence Generated Content The future of AIGC is very promising. The development of new applications for AIGC: As AIGC systems become more sophisticated, they will be The rise of ethical concerns about AIGC: As AIGC becomes more widespread, there will be increasing concerns Overall, the future of AIGC is very promising.

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。 ！！！

系统培训反馈问题：系统培训反馈机制不健全，影响培训效果

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。

数据结构与算法——2-3树

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

.NET周刊【4月第2-3期】

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。课程还免费赠送Azure OpenAI API Key，确保资源的有效利用。

《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章

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。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角

开源AIGC学习—AIGC模型异步服务

一、模型准备 详细内容见： 开源AIGC学习—文生视频模型本地运行 开源AIGC学习—文生图模型服务封装 开源AIGC学习—文生图模型本地运行 二、异步服务封装 主要通过python 的fastapi方式 from diffusers.utils import export_to_video task = Tasks.text_to_image_synthesis model_id = '/mnt/d/aigc_model image_pipe = pipeline(task=task, model=model_id) viedo_pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("/mnt/d/aigc_model output = image_pipe({'text': prompt}) image_output= "/mnt/d/aigc_result/" + str(text_info.tracking_id output = image_pipe({'text': prompts}) image_output= "/mnt/d/aigc_result/" + tracking_id + ".png

（基于2-3树）

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

记录折腾路上用到的教程 自2-3开始

netdata: Real-time performance monitoring