题目：狼人杀-简单版 （20 分）以下文字摘自《灵机一动·好玩的数学》：“狼人杀”游戏分为狼人、好人两大阵营。在一局“狼人杀”游戏中，1 号玩家说：“2 号是狼人”，2 号玩家说：“3 号是好人”，3 号玩家说：“4 号是狼人”，4 号玩家说：“5 号是好人”，5 号玩家说：“4 号是好人”。已知这 5 名玩家中有 2 人扮演狼人角色，有 2 人说的不是实话，有狼人撒谎但并不是所有狼人都在撒谎。扮
•一、直言三段论的概述 •1.直言三段论的定义 •直言三段论又称三段论，是传统形式逻辑中的主要内容，是传统形式逻辑体系中最为严密的部分。现代逻辑就是在这个基础上发展起来的。 •三段论是由包含着一个共同项的两个性质判断为前提，推出一个新的性质判断为结论的推理形式。（并且就主项和谓项来说，它只能包含三个
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2018-02-12 17:50:00
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第七章 评估推理关系（一）推理推理的类型传统上, 推理有两大类：演绎和归纳判断推理的类型从认识的角度，按前提和结论所涉及的范围来定 用确定性划分归纳归纳概括:由一个个的例子来推导出普遍的结论。演绎从一般向个别的推理。三段论：大前提，小前提和结论: 两个前提中包含的共同的词项，称为中项，一般用M表示。结论中的主词，称为小项，一般用S表示。结论中的谓词，称为大项，一般用P表示。包含小项的前提称为小
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2024-01-17 08:40:48
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"任何一个傻瓜都能写出计算机可以理解的代码，唯有能写出人类容易理解的代码的，才是优秀的程序员。"
# 如何实现“推理引擎 Java”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“推理引擎 Java”。首先，我们会了解整个实现流程，并详细说明每一步需要做什么，包括使用的代码和代码注释。
## 实现流程
下面是实现“推理引擎 Java”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 定义规则引擎引擎规则 |
| 2 | 创建规则引擎
原创
2024-06-06 04:59:43
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在机器学习领域中，ONNX（开放神经网络交换）作为一个开放格式，越来越多的开发者开始将其集成到Java应用程序中，以实现高效的推理能力。本文将深入探讨如何在Java中进行ONNX推理，包括协议背景、数据抓包、报文结构和交互过程等多个方面，展示一个全面的技术解析。
## 协议背景
ONNX的背后是一个快速发展的生态系统。ONNX由Facebook和微软等公司于2017年推出，旨在推动跨框架模型互
一、tensorflow的介绍 ①什么是数据流编程？ 数据流编程是一种解决多核处理器的效率利用问题的高性能并行编程模型。数据流编程与传统编程语言有着明显区别，它通过数据驱动的方式执行，将需要处理的数据分配到各个核上，将数据的计算与通信相分离，通过任务调度与分配，利用软件流水的并行特性来充分的挖掘流程序中潜在的并行性，使各个核之间负载均衡。在数据流范例中，一个数据流程序的静态实例会按照它的结构被描述
# 用 Java 进行 ONNX 推理
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放格式，用于表示深度学习模型。通过 ONNX，开发者能够在不同的深度学习框架之间轻松移植模型。本文将探讨如何在 Java 环境中使用 ONNX 进行模型推理，并包含代码示例和图示。
## ONNX 的优势
- **跨平台**：可以在多种框架和环境中使用，如 TensorFlow
其实，本不想把标题写的那么恐怖，只是发现很多人干了几年 Java 以后，都自认为是一个不错的 Java 程序员了，可以拿着上万的工资都处宣扬自己了，写这篇文章的目的并不是嘲讽和我一样做 Java 的同行们，只是希望读者看到此篇文章后，可以和我一样，心平气和的争取做一个优秀的程序员。
文章核心
讲述方向
由于一直从事移动互联网相关工作，Java 开发中经常和移动端打交道或者做一些后端的工
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2021-08-14 17:12:18
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作者：西格玛 https://lrwinx.github.io/2017/03/04/%E7%BB%86%E6%80%9D%E6%9E%81%E6%81%90-%E4%BD%A0%E7%9C%9F%E7%9A%84%E4%BC%9A%E5%86%99java%E5%90%97/ 其实，本不想把标题写
原创
2021-05-25 13:21:10
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比较器详解：这次来对比较器进行一个学习，比较器(Comparator)这个是在JDK1.2就提出的概念，只是说JAVA8针对它进行了一定的扩充，更加方便咱们使用，其中唯一的抽象方法如下：而JAVA8中对这个接口进行扩展的当然就是一些默认或静态方法啦，如：下面来粗略的来了解一下这新增的具体实现的方法，其实大体有三大类：首先看一下reversed()，从字面意思就是对其顺序进行反序嘛：有了这个辅助方法
深度学习编译MLIR初步深度模型的推理引擎目前深度模型的推理引擎按照实现方式大体分为两类：解释型推理引擎和编译型推理引擎。解释型推理引擎一般包含模型解析器，模型解释器，模型优化器。模型解析器负责读取和解析模型文件，转换为适用于解释器处理的内存格式；模型优化器负责将原始模型变换为等价的、但具有更快的推理速度的模型；模型解释器分析内存格式的模型并接受模型的输入数据，然后根据模型的结构依次执行相应的模型
8-2:TableModel TableModel类本身是一个interface,在这个interface里面定义了若干的方法:包括了存取表格字段(cell)的内容、计算表格的列数等等 的基本存取操作，让设计者可以简单地利用TableModel来实作他所想要的表格。TableModel界面是放在javax.swing.table package中，这 个package定义了许多JTable会用到
Java 中对于泛型方法的定义：public <T> T getT(){ .....相关代码;}其中我对<T>的理解就是申明只是一个泛型方法的标记，T是返回的类型。对于泛型类的定义：public class Type<T>{ ....相关代码}上面写的是关于泛型方法和泛型类的定义。这里写这篇博客的主要目的是为了记录<? extends T> 和
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2024-10-29 13:42:22
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n皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：在n×n的国际象棋棋盘上放置n个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后，即任意两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。蛮力法思想：解决n皇后问题的思想本质上就是蛮力法，生成所有可能的摆放情况，并判断该情况是否满足要求，我们以树结构来表示解决问题的方法。以4*4的棋盘为例，第0层的根节点为空白的棋盘，第1层为只在棋盘的第一行摆放的四种不同情况，第2
在前述文章中，我们介绍到了JAVA语言的逻辑结构，分为顺序结构、分支结构、循环结构。顾名思义，顺序结构从上往下依次执行，按步骤一步一步执行即可，相对简单。所以我们没有过多的去讲解顺序结构。重点介绍的分支结构和循环结构。并且在上一篇文章中通过收银台收款系统对if以及if-else语句的使用做了练习。那么今天的文章，我们就结合前述文章对循环结构的介绍，通过编写“猜数字游戏”这一案例，加深一下循环结构知
## Java YOLO 推理简介
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它的特点是速度快，可以在实时场景下进行目标检测。而Java YOLO 推理是使用Java语言实现的YOLO算法，使得我们可以在Java环境下进行目标检测。本文将介绍如何使用Java YOLO 推理进行目标检测，并提供代码示例。
### YOLO 算法简介
YOLO算法是一种基
原创
2023-08-19 11:24:45
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当训练好一个CNN模型之后，可能要集成到项目工程中，或者移植到到不同的开发平台(比如Android, IOS)， 一般项目工程或者App大多数采用C/C++, Java等语言，但是采用pytroch训练的模型用的是python语言，这样就存在一个问题，如何使用C/C++调用预训练好的模型, 如果解决了这个问题，那么训练好的模型才可以在App中得到广泛应用。PyTorch模型从Python到C++的
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2023-12-14 19:51:51
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我希望看到这篇文章的各位都能做一个优秀的 Java 程序员。
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2021-08-01 12:37:15
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# Java内推理由的实现教程
在Java开发的管理与职场中，内推（内部推荐）是一种有利的求职方式。在许多情况下，内推可以让你在众多求职者中脱颖而出，获得面试机会。接下来，我将为你详细介绍“Java内推理由”的实现流程、所需的代码示例，以及每一步的具体操作。
## 流程概述
以下是实现“Java内推理由”的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
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