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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
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。
67210编辑于 2022-11-08 - 来自专栏算法无遗策
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---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
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
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏刷题笔记
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
73440发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
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．
2.3K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
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
2.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏WorkBuddy知识库
AI开发成本控制实战：本地模式 vs 云端模式成本对比
一、引言：为什么需要关注AI开发成本？随着AIAgent的规模化落地，企业和个人开发者面临一个现实问题：如何在保证性能的前提下，有效控制AI开发和使用成本？ 本文将通过真实成本数据和多场景对比，帮你选择最适合的AI开发模式，实现成本优化。 /任务平均速度效率模式230约280元约1.22元3-5秒本地模式230约95元约0.41元8-15秒结论：本地模式成本优势明显：平均成本降低约66%效率模式速度优势明显：平均速度快约2-3倍选择建议： ，发现违规及时纠正八、参考资料Marvis官方文档：双模式架构与成本说明《AIAgent成本控制白皮书》（2026）腾讯云开发者社区：AI成本优化专题Gartner：《2026年AI技术成本趋势报告》作者 ：[华东子]发布时间：2026年6月9日阅读时长：15-20分钟关键词：AI成本控制、本地模式、端侧大模型、Marvis双模式【实战互动】你在AI开发中遇到过哪些成本问题？
19321编辑于 2026-06-09 多租户AI成本管理方案解析
使用应用推理配置文件管理多租户AI服务成本成功的生成式AI软件即服务（SaaS）系统需要在服务可扩展性和成本管理之间取得平衡。 这在构建多租户生成式AI服务时尤为关键，这类服务需要面向庞大且多样化的客户群体，同时保持严格的成本控制和全面的使用监控。传统方法的局限性传统成本管理方法往往存在明显缺陷。 解决方案架构应用推理配置文件可实现部署层面的精细化成本跟踪。通过为每个推理请求关联元数据，可以在访问基础模型（FMs）的不同应用、团队或客户之间建立逻辑隔离。 这种标记方法引入了准确的成本分摊机制，帮助基于实际使用情况按比例分配成本，而非采用任意分配方式。 、监控仪表板和告警机制通过API网关端点使用模型服务，并在请求中发送配置文件中定义的标签或应用推理配置文件ID监控与告警解决方案创建以下监控机制：令牌成本告警：当指定配置文件的总令牌成本在5分钟内超过阈值时触发每分钟令牌数告警
34410编辑于 2025-08-27- 来自专栏机器学习入门
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。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 精调模型削减文档AI成本90%
停止为你不会用到的人工智能付费：精调模型的价值每日通过GPT或Claude处理10,000份文档，年成本为5万美元。精调模型：5千美元。相同准确率。更低延迟。数据永不离开你的控制。 VLAIR基准测试评估了四种法律AI工具（某法律助手、某法律顾问、某AI工具、另一AI工具）和某聊天机器人在文档提取任务上的表现。 证明切换合理性的特征包括：随时间稳定的准确率、低于100毫秒的延迟要求、不能离开你基础设施的数据，以及按硬件而非按文档付费的成本模式。 这些模型以低成本和高速处理已知模式。将5-10%的异常文档（不寻常格式、缺失字段、模糊内容）路由到前沿模型API或人工审核。这既保持了成本效率，又维持了对边缘情况的覆盖。 精调一个轻量级的270亿参数模型如今成本低于10美元。在自有硬件上进行推理，其成本随处理量增加而增加的边际成本仅为电费。
14010编辑于 2026-04-09- 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《突破AI数据标注高成本枷锁，势在必行！》
在人工智能飞速发展的时代，数据标注作为AI模型训练的基石，重要性不言而喻。高质量的数据标注能让AI模型学习到准确的模式和特征，从而提升模型的准确性与可靠性。 但当下，AI数据标注成本居高不下，成为制约AI产业进一步发展的关键因素。探寻创新解决思路，已迫在眉睫。 AI数据标注成本高主要体现在人力、时间和管理等方面。 而且随着AI应用深入各领域，对专业数据标注需求增长，像法律、金融等行业，需专业知识背景的标注员，人力成本进一步攀升。 时间成本也不容忽视。标注过程繁琐，尤其在处理大规模数据时，需要投入大量时间。 分布式众包模式存在数据安全与质量把控难题，专业平台模式则面临市场竞争与客户获取成本高等问题。 AI数据标注成本高的问题并非无解，通过技术创新、商业模式创新和人才培养管理创新，有望找到破局之路。 在这个过程中，需要企业、科研机构、高校等各方协同合作，共同推动AI数据标注行业的发展，为AI技术的广泛应用奠定坚实基础 。
44210编辑于 2025-03-17 - 来自专栏U3D技术分享
《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
1K10编辑于 2022-10-28 AI账单上涨与成本治理技术
应用于AI，这意味着在项目启动前预测Token需求，为竞争性用例设置ROI批准关卡，并实施成本分摊，让业务部门承担自身消费的实际成本。 基础设施选择应如何纳入AI成本治理？不要再从成本角度将所有AI工作负载视为等同。公有某中心是实验和突发能力的正确选择，因为灵活性证明了其溢价的合理性。 按席位定价已不能清晰地映射到AI系统产生成本的方式。在许多AI密集型产品中，席位正成为包含基础使用量的外壳，而不是总成本的可靠代理。 我们应该如何构建AI成本治理以引起董事会层面的关注？将其构建为竞争风险，而不是预算管理问题。 不受管理的AI消费会以复合的方式侵蚀利润率，而那些良好治理其AI经济学的组织将比不这样做的组织拥有结构性的成本优势。
18310编辑于 2026-05-20- 来自专栏育种数据分析之放飞自我
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。
6.2K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏五分钟学算法
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
87010发布于 2019-09-03 - 来自专栏深蓝居
# AI Coding Agent Token成本优化指南（上）：成本结构、使用习惯与模型路由
1.3 五种成本，不止是“输入字数” 做成本优化，先别把 Token 理解成“字数”。 到这里，第一章真正想建立的心智模型可以浓缩成一句话： AI Coding Agent 的成本，本质上不是“你问了什么”，而是“系统为了回答你，重复搬运了多少上下文”。 2.1 一个 Session，一件事 很多人把 AI Agent 当成永不关闭的长会话：上午修 Bug，下午写文档，晚上聊架构，第二天接着来。 体验很顺，成本是灾难。 AI 直接走命令更轻，不需要额外拉一整套工具说明。 对于国内常见的研发平台，也有专门为 AI Agent 优化的 CLI 工具可以直接用： tapd-ai-cli：腾讯 TAPD 的 AI Agent 专用 CLI，支持需求、缺陷、任务的查询和更新。
23110编辑于 2026-06-09 - 来自专栏ATYUN订阅号
AI帮助预测大豆产量，降低预测成本
利用遥感数据（如卫星图像）的方法可能提供成本较低且有效的替代方案。” 该团队解释说，“通过使用转移学习提高数据有限地区预测性能的能力令人兴奋，因为这些地区特别受益于成本低，可靠的作物预测工具。” 研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。
60510发布于 2018-08-06 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《突破AI数据标注高成本枷锁，势在必行！》
在人工智能飞速发展的时代，数据标注作为AI模型训练的基石，重要性不言而喻。高质量的数据标注能让AI模型学习到准确的模式和特征，从而提升模型的准确性与可靠性。 但当下，AI数据标注成本居高不下，成为制约AI产业进一步发展的关键因素。探寻创新解决思路，已迫在眉睫。AI数据标注成本高主要体现在人力、时间和管理等方面。 而且随着AI应用深入各领域，对专业数据标注需求增长，像法律、金融等行业，需专业知识背景的标注员，人力成本进一步攀升。时间成本也不容忽视。标注过程繁琐，尤其在处理大规模数据时，需要投入大量时间。 分布式众包模式存在数据安全与质量把控难题，专业平台模式则面临市场竞争与客户获取成本高等问题。AI数据标注成本高的问题并非无解，通过技术创新、商业模式创新和人才培养管理创新，有望找到破局之路。 在这个过程中，需要企业、科研机构、高校等各方协同合作，共同推动AI数据标注行业的发展，为AI技术的广泛应用奠定坚实基础 。
50300编辑于 2025-03-16 - 来自专栏InCerry
.NET周刊【4月第2-3期】
此外，文中还提到了一些AI SDK和框架，展示了.NET在AI应用开发中的潜力。 在IM即时通讯系统中接入DeepSeek等AI大模型 https://www.cnblogs.com/zhuweisky/p/18817793 随着AI大模型的普及，傲瑞通(OrayTalk)成功集成了 学习者无需深究AI理论，能通过交互式Polyglot Notebook轻松上手。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。 开源向量数据库，专为处理高维向量数据而设计，适用于AI应用。 开发库简介：使用 .NET 进行本地 AI 开发的门户 - .NET 博客 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-ai-dev-gallery-gateway-to-local-ai-development
99510编辑于 2025-05-04 - 来自专栏AI 大数据
DeepSeek 模型的成本效益深度解析：低成本、高性能的AI新选择
引言随着人工智能技术的迅猛发展，模型的性能和成本成为开发者关注的焦点。DeepSeek作为新兴的AI模型，以其高效的性能和低廉的成本引起了广泛关注。 相比传统模型，DeepSeek的单位token训练成本下降了78%，显著提升了成本效益。 这些措施使得DeepSeek的推理成本仅为行业平均水平的1/5，极大地降低了部署成本。模型维护成本在维护方面，DeepSeek通过自动化运维系统，减少了人工干预，提高了运维效率。 随着人工智能技术的不断发展，模型的成本效益将成为竞争的关键因素。未来，DeepSeek有望通过持续的技术创新和生态建设，进一步降低成本，提高性能，为更多企业和开发者提供高效、低成本的AI解决方案。 Here's who could win and lose from China's AI progress. - Business Insider
1.4K00编辑于 2025-03-19
腾讯云开发者
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