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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。
67310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 - 来自专栏大数据文摘
吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
就在刚刚，他在自己的Medium专栏上po出了一份公开信，正式宣告了这份名为《人工智能转型指南（AI Transformation Playbook）》（下称《指南》）的发布。 因为这些小项目无法适用于整个公司层面的转型。 在人工智能时代，对于许多公司来说一个关键点将是组建一支能够帮助整个公司的中心化AI团队。 课程设置： 掌握人工智能的基本项目方向，包括基本技术，数据以及AI能做什么和不能做什么。 了解基本AI算法 。 基本了解AI项目的工作流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。 我在Landing.AI的团队致力于帮助合作伙伴进行AI转型，我将继续分享更多的最佳实践。 AI转型项目可能需要2-3年的时间，但你应该期望在12个月内就能看到初步成效。 通过投资AI转型，你将持续领先于你的竞争对手。
48520发布于 2018-12-26 从AI原生看AI转型：企业和个人的必选项｜AI转型访谈录
《AI转型访谈录》是由腾讯研究院发起的一个开放研究项目，希望在人工智能加速推进产业和社会转型的背景下，发现和识别那些已经站在变革前沿的企业和个人，通过100个先锋实践访谈，记录他们推进AI转型的深度思考与实践经验 ，为更多组织提供可借鉴的AI转型路径参考。 曾为150多家世界500强客户提供过数字化转型咨询服务。什么是AI Native？人均产值1000万美金是AI原生企业的门槛？ 给企业推进AI转型的建议袁晓辉：没错，所以还是要回到人的本质问题上。如果最后让你给企业做AI原生转型提些建议，除了刚才提到的全员要有意识、提供充分的资源和工具、先尝试做起来，还有其他建议吗？ 现在我觉得企业如果想做AI原生转型，应该先关注个人和小团队层面。不要想着一下子让整个大组织实现AI转型，因为变化可能非常快。
81720编辑于 2025-04-25- 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AI派
吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
就在刚刚，他在自己的Medium专栏上po出了一份公开信，正式宣告了这份名为《人工智能转型指南（AI Transformation Playbook）》（下称《指南》）的发布。 因为这些小项目无法适用于整个公司层面的转型。 在人工智能时代，对于许多公司来说一个关键点将是组建一支能够帮助整个公司的中心化AI团队。 课程设置： 掌握人工智能的基本项目方向，包括基本技术，数据以及AI能做什么和不能做什么。 了解基本AI算法 。 基本了解AI项目的工作流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。 我在Landing.AI的团队致力于帮助合作伙伴进行AI转型，我将继续分享更多的最佳实践。 AI转型项目可能需要2-3年的时间，但你应该期望在12个月内就能看到初步成效。 通过投资AI转型，你将持续领先于你的竞争对手。
43730发布于 2018-12-27 - 来自专栏AI研习社
开发者 AI 转型指南
您还可以学习其他语言，如 C++/R/Java，但对我个人而言，Python 是 AI 和数据科学最合适的工具。想知道为什么吗？ Choosing the Best Tool for AI, ML & Data Science（https://medium.com/datadriveninvestor/python-vs-r-choosing-the-best-tool-for-ai-ml-data-science Via：https://towardsdatascience.com/how-to-get-started-as-a-developer-in-ai-9116a2326d5f
61110发布于 2019-08-20 - 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 - 来自专栏啄木鸟软件测试
团队转型：AI安全测试实战指南
这背后暴露出一个关键断层：传统软件测试团队正站在AI安全测试的‘能力悬崖’边缘——懂测试，不懂模型；懂AI，不擅验证；懂开发，难建防线。 这不是工具替代问题，而是团队认知、流程与能力的系统性转型。 本文基于啄木鸟软件测试团队为三家金融、医疗与智能驾驶客户落地的AI安全测试实践，拆解一条可复用、可度量、可进化的转型路径。 四、从合规驱动到价值驱动：让安全测试产生业务ROI 最可持续的转型，是让安全能力直接贡献于商业目标。 结语：转型不是更换工具，而是重写团队的‘认知操作系统’ AI安全测试的挑战，从来不在技术复杂度，而在组织惯性。当测试工程师开始追问‘这个softmax温度值为何设为0.7？’ ，当开发人员主动提交模型置信度分布图供测试分析，当CTO在OKR中为‘AI鲁棒性提升20%’单独设项——转型才真正发生。
31210编辑于 2026-03-31 - 来自专栏云云众生s
拥抱AI的转型：从软件开发者转型为构建者
AI时代，开发者转型构建者！拥抱AI并非取代，而是赋能。聚焦系统设计、架构和用户体验，掌握基础，优先测试验证，有目的地利用AI。无代码/低代码平台助力非技术人员创新。 拥抱AI、API，构建Cloud Native应用，提升生产力，实现DevOps转型！ 在过去的二十年里，我几乎见证了 AI 演变的每一个阶段 —— 从遗传算法到神经网络、深度学习、预测性 AI 和生成式 AI。 然而，我从未相信 AI 会让所有工作岗位都变得过时，包括软件开发者的工作。 这个观点来自于一位向世界推出了 AI 驱动的服务和体验的人。 而在于 AI 使他们能够做得更多、更快，并产生更重大的影响。 AI：软件开发中的力量倍增器 就像一种新的编码语言一样，AI 正在被证明是开发者的一种强大的力量倍增器，但不是替代品。
25600编辑于 2025-03-16 - 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 - 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
99710编辑于 2025-05-04 - 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
87110发布于 2019-09-03 - 来自专栏人工智能头条
AI生态赋能2018论坛来袭！转型AI看这里！
AI热潮来了，企业要转型，程序员要转型。 但是，人人都说转型难。 企业由于缺乏经验和产品落地的能力，即使招揽到了人才，也很难有所作为。 算法红利期，学术界的大牛都被各大巨头企业用诱人的薪资招致麾下。 但其实，AI产业的发展，不能仅仅依托高精人才。应用开发者、数据工程师、AI产品经理、后台运维人员等同样可以在AI大浪中发挥自己的价值。 进入2018，AI行业从最初的野蛮生长阶段迈入工程技术红利期，距离AI行业的真正爆发还有几年时间，企业成功转型尚有机会。但是，在行业大环境下，企业如何转型AI？程序员怎样转型AI，以弥补业务短板？ 为此，2018年1月16日，CSDN联合多家AI生态圈企业，在北京蔓兰酒店举办“AI生态赋能2018论坛暨CSDN AI新战略发布会”，届时AI领域知名企业、权威专家、技术精英齐聚，全方位多视角共话AI 为了进一步助力企业智能化升级，帮助IT工程师找到自己的进阶之路，CSDN还将重磅推出《AI行业应用路线图》和《AI技术人才成长路线图》，为企业和IT工程师提供切实可行的转型路径。
48241发布于 2018-06-05 - 来自专栏静之森
记录折腾路上用到的教程 自2-3开始
netdata: Real-time performance monitoring
73820编辑于 2021-12-28 - 来自专栏算法无遗策
（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
1.1K20发布于 2020-01-02
腾讯云开发者
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