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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”
76720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
40820编辑于 2023-04-12 - 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。
77430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。
43810编辑于 2024-03-01 - 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
73710发布于 2019-11-07 - 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。
1.4K20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。
59710编辑于 2022-06-28 - 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。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 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。
84110发布于 2020-06-23 - 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
43520发布于 2019-11-08 - 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）。
40520发布于 2020-09-15 - 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%。 ?
64520发布于 2018-12-21 - 来自专栏数据科学与人工智能
【经验】数据挖掘的九个经验
我们可能预料到一些数据挖掘项目会失败，因为解决业务问题的模式并不存在于数据中，但是这与数据挖掘者的实践经验并不相关。 前文的阐述已经提到，这是因为：在一个与业务相关的数据集中总会发现一些有趣的东西，以至于即使一些期望的模式不能被发 现，但其他的一些有用的东西可能会被发现(这与数据挖掘者的实践经验是相关的);除非业务专家期望的模式存在 这与数据挖掘者的经验比前面的阐述更一致。 但是，数据挖掘者的经验不仅仅局限于客户关系管理问题，任何数据挖掘问题都会存在模式(Watkins的通用律)。
1.5K70发布于 2018-03-20 - 来自专栏服务化进程
springcloud经验
架构演化的步骤 在确定使用Spring Boot/Cloud这套技术栈进行微服务改造之前，先梳理平台的服务，对不同的服务进行分类，以确认演化的节奏。 先让团队熟悉Spring Boot技术，并且优先在基础服务上进行技术改造，推动改动后的项目投产上线 当团队熟悉Spring Boot之后，再推进使用Spring Cloud对原有的项目进行改造。 在进行微服务改造过程中，优先应用于新业务系统，前期可以只是少量的项目进行了微服务化改造，随着大家对技术的熟悉度增加，可以加快加大微服务改造的范围 传统项目和微服务项
72010发布于 2019-08-02 - 来自专栏后端技术
部署经验
在zk的conf目录中增加3个配置文件，名字分别为zoo1.cfg、zoo2.cfg和zoo3.cfg, 并按照教程填写内容.
49210发布于 2020-02-18 - 来自专栏全栈程序员必看
Winrunner经验
winrunner经验总结 1.1 脚本录制规范： 基本原则是录制脚本要分开、gui文件要合并、批调用回放验证、可移植回放验证。
1.1K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏牛客网
算法工程师：学习经验心得+求职经验算法学习与求职经验学习心得和经验 求职心得和经验
算法学习与求职经验 今天已经是11月初了，找工作的阶段已经进入尾声。 下面分享一下自己这两年的学习与近半年的求职路上的一些经验与心得，供后来人参考，不一定是最好的方法，但是大家可以借鉴一下，结合自身情况，找出最适合自己的方法。 以下的部分分为两个部分：学习与求职路上的心得和经验以及踩过的坑。 学习心得和经验 一、理论知识要扎实 既然是走算法之路，最基本的算法理论都必须要熟悉，最常见的要做到如数家珍。 求职心得和经验 一、关于每年3,4月份的实习 楼主在这个期间只投了阿里，在最后的HR面之后被挂。虽然没去实习，但是在这4-5场的面试中学习到很多。 所以推荐大家在3,4月份去投着试一试，虽然可能当时的能力达不到公司要求，但是可以去增长一下经验。 二、简历 简历最好一页，将最能代表自己能力的写清楚，最好简洁扼要。
1.5K60发布于 2018-04-28 - 来自专栏视觉求索无尽也
【总结经验】炼丹路上的坑与经验
戳我进入本文长期更新地址 训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑 深度学习这些坑你都遇到过吗？ 用Keras（后端是TensorFlow）跑一个epoch时报错：IOError: image file is truncated 解决办法： 在*.py文件最上方加入： from PIL import Image from PIL import ImageFile ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 用Sequential.fit_generator(
82530发布于 2018-09-13 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
【大牛经验】技术做产品的经验教训
教训一，产品策划经验为零 从产品策划开始，发现，作为一个执着于技术、自认为对各种软件应用都有广泛了解的自己而言，竟然没有一个可行的何种产品的想法，而第一想法却是，自己能想到的，似乎别人都做过了，而且有的还做的特别好 教训四，不考虑对方的理解范围 用户不是写代码的人，对于代码编写的方式以及成本并没有了解，用户的意见是围绕着自己的经验和认识范围形成的，所以，所看到的，所用到的直观体验等，都会反映出来。 开始，只要别人说自己那个地方的设计需要改动，心里还是觉得是别人不懂自己的设计，其实仔细想想，自己除了懂得编码，相关的设计，用户体验，产品策划等等的知识和经验就是零。
81450发布于 2018-03-15 - 来自专栏视觉求索无尽也
【调参经验】图像分类模型的调参经验前言调参经验与我交流
前言 用深度学习做图像分类任务也有近一年时间了，从最初模型的准确率只有60%到后来调到有80%，再到最后的90%+的准确率，摸索中踩了很多坑，也总结出了一些经验。 现在将一些自己觉得非常实用的模型训练经验写下来作为记录，也方便后来者借鉴验证。 调参经验 模型选择 通常我会使用一个简单的CNN模型（这个模型一般包含5个卷积层）将数据扔进去训练跑出一个baseline，这一步工作主要是为了验证数据集的质量。 黏贴自己的部分源码 其他提示 具体任务不同可能某些经验不能适用，...........
2.5K20发布于 2018-12-04
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