- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏刷题笔记
7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
89720发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
55020编辑于 2023-04-12 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
聊聊人工智能建筑师
国内比较快速上线的人工智能建筑师是XKool，小库。 这类产品有个特点，延续了参数化设计的快速生成多方案的能力。 也可以说是人工智能应用在设计上的一个最核心的优势：多方案生成能力。 目前的人工智能建筑师产品还比较初级，对大数据的处理，多方案的能力是其核心亮点。 我们稍微聊下，要实现这么一个人工智能建筑师产品，我们可以怎么diy？ 4 基于知识图谱的后端云服务（类似于人工智能建筑师的大脑） 需要算法的支持，主要是用于建筑设计强排的算法及其相关指标的输出； 5 前端用户交互方案：基于Echarts的web开发。
1.6K60发布于 2018-04-17 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
85630发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
55810编辑于 2024-03-01 - 来自专栏Python深度学习
使用Python实现智能建筑能效管理
项目简介本教程将带你一步步实现一个智能建筑能效管理系统。我们将使用Python和一些常用的深度学习库，如TensorFlow和Keras。最终，我们将实现一个可以预测建筑能耗的模型。2. 总结通过本教程，你学会了如何使用Python和Keras构建一个智能建筑能效管理的深度学习模型。你可以尝试使用不同的模型结构和参数，进一步提升模型性能。
1.3K10编辑于 2024-08-30 IBMS智能建筑集成管理系统：全域楼宇智慧集成平台
IBMS智能建筑集成管理系统是智慧建筑的顶层核心平台，区别于楼宇自控系统的单一设备管控能力，其核心作用是整合建筑所有智能子系统，打破数据孤岛，实现全域设备、数据、场景的统一集成管控。 IBMS系统的核心定义与定位差异IBMS智能建筑集成管理系统，是面向现代化智慧建筑的综合性集成管理平台，核心是将楼宇自控、安防监控、消防报警、停车管理、能耗监测、门禁考勤、电梯管控等所有建筑智能化子系统进行统一接入 传统智能建筑存在明显的系统碎片化问题，各子系统品牌、协议、管控逻辑相互独立，数据无法互通，只能单独运维、单独操作，极易出现管控滞后、联动失效、运维繁琐等问题。
34110编辑于 2026-09-01- 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
81710发布于 2019-11-07 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
为什么不喜欢人工智能建筑设计?
近来，经常在网上见到许多人工智能建筑设计的分享，大多是平面生成，住区规划，并抛出一系列的吓人的预测，诸如“建筑师即将被淘汰”，“设计师将被AI取代”等等。 ---- 01·人工智能建筑设计现在能做什么？ 我所看见的人工智能建筑设计主要有三个方向，一是住区规划，二是平面生成，三是风格迁移。 住区规划 最早的人工智能建筑设计的热度应该就是来源于小库科技了，他们开发了一套非常方便的住区规划系统，人机交互和汇报PPT生成什么的我觉得都不错，能够大大节省建筑师初期方案试验的时间，但说实话，这能不能叫人工智能我是怀疑的 ---- 02·人工智能建筑设计做不到什么？ 这里说的做不到，是指当下，更严格地讲，是我所认识的当下。 实际建构 我尚未见到能较好地与现实的建构相联系的人工智能建筑设计，人工智能所给出的答案往往需要经过有经验的建筑师或工匠的处理才能真正地被实现，但反过来说，如果我们有了这些有实际经验的建筑师或工匠，让他们使用这些程序就好了
1.9K20发布于 2019-08-20 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.6K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
多个条件分支记录错误信息，可以封装进一个方法，在记录异常信息的地方抛出异常，并给出相应信息。在该方法外部捕获，记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
73110编辑于 2022-06-28 - 来自专栏3D可视化
基于数字孪生的IBV智能建筑可视化系统
智能建筑可视化管理就是我们经常说的IBV， 智能建筑大家应该都是能理解的，如何使其可视化是我们本文的重点。划重点时间到了! 智能建筑可视化系统基于数字孪生的三维虚拟化技术为基础，以数字化、可视化、智能化理念为目标，通过直观、动态的形式展示园区各类建筑及设备的空间分布、运行状况和统计数据，实现对园区从宏观到微观的全方位展示和管理 智能建筑可视化管理可应用于很多地方，thingjs平台支持用户自己开发可视化应用，只要你有前端技术人员，有开发经验，就可以通过简单写代码，快捷代码拖拽来实现，最后对接数据发布项目。
1.9K21发布于 2019-12-13 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.6K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏CSS全接触
智能建筑统一信息平台：顶层设计是关键
我国智慧城市建设正向数字化时代迈进，智能建筑作为智慧城市不可或缺的重要组成部分也随之得到迅猛发展。 但在智能建筑实际的建设过程中，作为“神经中枢”的智能化系统的设计、建设、运维及应用等问题也日益凸显。 在以往智能建筑的实际建设过程中，很多企业把多个智能化系统分开独立建设，建成后的各子系统由于独立运行，缺乏统一、科学的管理，形成智能建筑孤岛效应，使得斥巨资建设的智能化系统无法发挥最佳效益。 image.png 作为现代智能建筑的“神经中枢”，适用于智能建筑的统一信息平台需要通过对楼宇自控系统（BA）、消防系统（FA）、安防系统（SA）、办公自动化系统（OA）、通信系统（CA）等信息的集成和综合管理 需要借助专业团队的设计能力和运维能力，让企业的智能建筑拥有更多可能。
2.4K00发布于 2019-12-02 聊聊 IBMS 智能建筑集成管理系统
一、IBMS 智能建筑集成管理系统的定位现代大型智能建筑内部，会同时运行十几套独立子系统：视频监控、停车场管理、电梯监控、门禁、火灾报警、BAS 楼宇自控、能耗监测等等。 IBMS 智能建筑集成管理系统，就是为了解决 “信息孤岛” 而诞生的上层集成平台。核心关键点：IBMS 不直接控制风机、阀门、灯具等现场硬件设备。 二、IBMS 智能建筑集成管理系统核心能力第一，统一可视化展示。将停车场状态、电梯运行、安防报警、机电设备状态汇总在同一个平台界面，运维人员不需要打开五六个软件，即可掌握建筑整体运行态势。
18810编辑于 2026-09-23- 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
96110发布于 2020-06-23 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
50920发布于 2020-09-15 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
52320发布于 2019-11-08 - 来自专栏Debian中国
CPU 漏洞补丁对内核性能影响：4.15 比 4.11 快 7-9%
根据Google+博文显示，最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%；在激活内核页表隔离（KPTI）情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
72020发布于 2018-12-21 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
人工智能建筑师博士,创立AIG建筑智能研究组
● 郑豪：AIG：Architectural Intelligence Group 是一个以学术成果立足，信息交流为主的研究团体。
1.9K30发布于 2019-08-20
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号