大约有 30,000 项符合查询结果(耗时:0.0373秒) [XML]
LINGO使用指南 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...arehouses(I):
@sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));
!这里是数据;
data:
capacity=60 55 51 43 41 52;
demand=35 37 22 32 41 32 43 38;
cost=6 2 6 7 4 2 9 5
4 9 5 3 8 5 8 2
5 2 1 9 7 4 3 3
7 6 7 3 9 2 7 1
2 3 9 5 7 2 6 5
5 5 2 2 8 1 4 3;...
构建高并发高可用的电商平台架构实践 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...流量),ETag)
反向代理缓存
应用端的缓存(memcache)
内存数据库
Buffer、cache机制(数据库,中间件等)
2) 索引
哈希、B树、倒排、bitmap
哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性,可以实现数据的快速存取。
B树索引适...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色,这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...