机器学习面试：SVM为什么使用对偶函数求解?

在实际开发中，理解对偶问题的性质及其在 SVM 中的应用可以帮助开发者构建更高效、更准确的分类模型。支持向量机（SVM）在求解过程中使用对偶函数的原因主要与优化问题的性质、计算效率以及模型的泛化能力有关。：在某些条件下（例如，原始问题是凸的且约束条件是线性的），原始问题和对偶问题的最优解是相等的。：在应用 SVM 之前，进行数据的标准化或归一化，以提高模型的收敛速度和稳定性。：在使用核函数时，确保对核函数的参数进行调优，以获得最佳的模型性能。：对偶问题的解直接与支持向量相关，只有那些非零的。

基于微信的热门景点推荐小程序的设计与实现(论文+源码)_kaic

该程序的主要功能包括用户管理，景点类型管理，定位管理，周边信息管理，热门推荐管理，个性化推荐管理，景点推荐分类，景点购票管理等。1.用户的功能包括：注册登入，查看景点信息、景点资讯，进行景点购票，查看景点周边信息，购物等功能。

自荐DFS算法专题(三)——综合练习之【经典回溯】

DFS经典回溯算法

IntelliJ IDEA 中实现 Spring Boot 项目 的自动编译

在 IDEA 中，选择" Run “->” Edit Configurations “。在弹出的对话框中，选择您的 Spring Boot 应用程序配置，点击右侧” Modify options “，找到” On frame deactivation “选项，并选择” Update classes and resources "。通过上述步骤，就可以实现在 IntelliJ IDEA 中 Spring Boot 项目的自动编译和热更新功能，从而提高开发效率。这个依赖提供了自动编译和热更新的功能。

github和gitlab的区别是什么

概述：GitLab 是一个全面的DevOps平台，不仅提供代码托管服务，还集成了持续集成/持续部署(CI/CD)、项目管理、代码审查、包管理等众多功能。GitLab 和 GitHub 都是基于 Git 版本控制系统提供服务的平台，但它们是两个不同的产品，各自有着不同的特点和目标用户群。相同点：二者都是基于web的Git仓库，在很大程度上GitLab是仿造GitHub来做的，他们都提供了分享开源项目的平台，强大的社区和开源文化：GitHub 因其庞大的开发者社区和丰富的开源项目而知名。

深度学习（十一）-PaddlePaddle

变量存储于unordered_map 数据结构中，该结构类似于python中的dict，键是变量的名字，值是变量的指针。用户编写的python程序通过调用 Paddle 提供的算子，向Program 中添加变量（Tensor）以及对变量的操作（Operators 或者 Layers）PaddlePaddle可以运行在Intel CPU，Nvidia GPU，ARM CPU和更多嵌入式设备上，可以通过Place用来指定执行的设备（CPU或。充分利用 GPU 集群的性能，为分布式环境的并行计算进行加速。

对云原生架构的理解和思考

随着云计算的兴起，已经有越来越多的企业客户将自己的应用部署在云计算架构上，而且通过这种部署方式，可以让部署效率、运维效率以及安全性、可靠性都得到提高，并且可以减少硬件成本、人工成本、维护成本等资源的投入。现在大家都在讨论云原生，那么什么是云原生呢？所谓单体应用就是：需要部署的应用通常是一个大的，全面的，单一的应用程序，其中所有功能都紧密的耦合在一起，这种应用程序通常都难以扩展和维护。在没有云原生的时候我们大多都在使用传统架构，这种架构通常依赖本地数据中心和物理服务器，而部署在上面的也大多都是单体应用。

备战秋招60天算法挑战，Day34

给你一个整数数组，表示不同面额的硬币；以及一个整数，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 。你可以认为每种硬币的数量是无限的。举个例子：视频题解零钱兑换思路来源思路来源知识回顾动态规划是一种通过将原问题分解为子问题来求解复杂问题的算法思想。它通常用于求解最优化问题，例如最长公共子序列、背包问题等。动态规划的核心思想是将原问题分解为若干个子问题，通过求解子问题的最优解推导出原问题的最优解。可以通过两点来判断一个问题能不能通过动态规划来

【PaddleDetection】代码笔记（一）

总的来说，这段代码是一个典型的训练流程框架，它展示了如何根据配置和命令行参数来初始化环境、构建训练器、加载权重，并执行训练过程。这个函数主要用于初始化环境、构建训练器（Trainer），加载模型权重，并执行训练过程。这段代码定义了一个名为。

HivisionIDPhotos

访问 NVIDIA CUDA Toolkit 下载页面，选择 CUDA 12.3 版本。port变量为设置服务器监听的端口为业务端口,此处改为业务端口。(24.7MB): 对纯色换底适配性更好的抠图模型，启动成功后，访问http://主机IP:端口。直接一直enter键，到输入路径和yes。这边建议路径为：miniconda3。将原有的内容注释(每行最前面加#)更新时间较长，请耐心等待。如果下载速度较慢可添加。

数据库系列之GaussDB数据库中逻辑对象关系简析

GaussDB数据库的逻辑对象，表空间、数据库、schema和用户之间的关系，以及授权管理

keepalived和lvs高可用集群

当主节点（192.168.3.86 zyj86）宕机后vip虚拟地址（192.168.3.188）会飘移到备用节点上即（192.168.3.87 zyj87）主机上。安装ipvsadm keepalived。安装ipvsadm keepalived。安装ipvsadm keepalived。安装ipvsadm keepalived。修改负载调度服务器 zyj86配置。安装web服务器 写入测试页面。安装web服务器 写入测试页面。安装web服务器 写入测试页面。安装web服务器 写入测试页面。

Springcould -第一个Eureka应用 --- day02

使用Spring Initializr方式创建一个名称为eureka-server的Spring Boot项目，这里将Group命名为com.bushuo，将Artifact命名为eureka-server，在pom.xml文件中添加Eureka Server依赖。在全局配置文件application.yml中添加Eureka的相关配置信息。在微服务架构中，每个服务（Service）是动态变化的，难以通过静态配置的方式维护服务，需要用到服务发现框架来完成服务（Service）的自动化管理。

Spring Cloud 搭建 Gateway 网关与统一登录模块：路径重写、登录拦截、跨域配置

路径重写：在网关层处理路径重写，将请求转发到对应的服务。登录拦截：通过Spring Security配置统一的登录认证机制，并通过JWT验证用户身份。跨域配置：在网关中配置跨域设置，确保前端和后端服务能够顺利交互。这种配置方式可以有效地将认证、授权、跨域处理等问题集中在网关层，实现统一管理，简化各微服务的开发与维护。希望这篇文章能帮助你在实际项目中顺利搭建和配置Spring Cloud Gateway。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言交流！

Jupyter notebook报错：No module named ‘jupyter_server.contents‘

原因是因为Traitlets 或 Jupyter的版本不匹配，故重新安装traitlets即可。

jupyter notebook详细介绍-学习篇

简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。进入配置文件后不要按其他键，用英文半角直接输入 /c.NotebookApp.notebook_dir，这时搜索的关键词已在文档中高亮显示了，按回车，光标从底部切换到文档正文中被查找关键词的首字母。Jupyter Notebook中所有交互计算、编写说明文档、数学公式、图片以及其他富媒体形式的输入和输出，都是以文档的形式体现的。③ 以富媒体格式展示计算结果。

GaussDB关键技术原理：高弹性（三）

从段页式技术方面对GaussDB高弹性能力进行了解读。hashbucket需要对文件进行分片，如果直接对单文件管理的数据文件进行切片，将会产生表数量*1024个文件，在表数量较多的场景下，产生的小文件数量多，导致文件管理系统的压力较大，因此，引入段页式管理，属于一个库表空间下的所有表共同使用一组段页式文件，防止bucket化拆分后小文件多的问题。

基于飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS开发版的目标提取-道路数据集训练和预测代码

基于飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS开发版的目标提取-道路数据集训练和预测代码