规则引擎的技术创新说明背景 致力于为客户提供 客户忠诚度计划的科技，几年来为很多包括邮电、银行、航空等不同行业客户提供的 积分商城的 开发与运营工作，得到了客户的广大认可。但如何为客户提供 积分计划（即客户忠诚度计划）？而且，不同行业的积分计划输入要素（如航空关心不同座舱，银行可能关心不同的卡片等级），
一、样式类型 1、行间 <h1 style="font-size:12px;color:#000;">我的行间CSS样式。</h1> 2、内联 <style type="text/css">
h1{font-size:12px;
color:#000;
}
</style> 3、外部 <l
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2024-08-28 00:13:48
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现在已经知道二值化神经网络权重的分布规则按列分布,正负对称,A0列或B0列高度比较突出,且A0列或B0列彼此之间正负关系相反重合1列的高度较小,且正负关系与A0列或B0列相反重合0列没有变化A0列，B0列，重合1列，重合0列彼此之间几乎一致。如果直接用这个规则去初始化权重会加速网络收敛吗？(A，B)---9*9*2---(1,0)(0,1)用神经网络去分类981，A有9个1，B有8个1.由这两张图
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2024-03-16 10:49:32
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2.1 概率论基础全概率公式贝叶斯法则(Bayes' theorem)贝叶斯决策理论(Bayesian decision theory)2.2 信息论基础熵(entropy)熵又称为自信息(self-information)，表示信源\(X\)每发一个符号（不论发什么符号）所提供的平均信息量。熵也可以被视为描述一个随机变量的不确定性的数量。一个随机变量的熵越大，它的不确定性越大。那么，正确估计其值
介绍组合模式（Composite Pattern），又叫部分整体模式，是用于把一组相似的对象当作一个单一的对象。组合模式依据树形结构来组合对象，用来表示部分以及整体层次。这种类型的设计模式属于结构型模式，它创建了对象组的树形结构。这种模式创建了一个包含自己对象组的类。该类提供了修改相同对象组的方式。组合模式类似树形结构，上一层节点的包含多个下一层的节点，而下一层的节点只依附于一个上一层的节点。实现
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2024-10-16 14:07:53
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今天比较有空，我们聊一聊SEO中大家很熟悉的百度权重。对于“百度权重”，百度百科有着这样的解释：1、百度权重是爱站、站长工具等网站推出的针对网站关键词排名预计给网站带来流量，划分等级0-9的第三方网站欢迎度评估数据。百度官方明确表示不承认百度权重 。 2、百度权重并不是像谷歌的PR、搜狗的SR、IBM hits等那样是对网站的综合评级的算法。百度权重只是针对关键词排名方面给网站带来的欢迎度进
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2024-05-27 19:17:29
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一、需求背景云服务项目，MySQL水平分库，由于各种历史原因，各个分库的数据量不均衡，新增分库数据量低，需要一种负载均衡算法能自动平衡数据分布二、解决方案基于数据库权重的负载均衡算法三、代码实现权重存储结构表定时同步权限信息的任务基于权重的负载均衡算法public class DbKeyWeightDto implements Serializable {
private static
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2024-06-21 08:52:19
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学习记录一级目录二级目录1.CNN(Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)1.1神经元1.2激活函数1.3神经网络1.4卷积神经网络1.5什么是卷积2.RNN(Recurrent Neural Networks，循环神经网络)3.LSTM(Long Short Term Memory，长时间记忆网络)4.GRU(Gated Recurrent Unit)5.L
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2024-04-08 10:28:19
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1. 权重概念： 权重，是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。 权重系数，是表示某一指标项在指标项系统中的重要程度，它表示在其它指标项不变的情况下，这一指标项的变化，对结果的影响。 2.css权重的理解： 每一个css的选择器都有一个相对的重要程度值，也就是权重的值，简称“权值”； css通过css选择器的权重占比，来计算css
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2024-04-26 09:19:48
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css权重：概述 css Specificity中文一般译为css优先级、css权重。相比“权重”，“优先级”更好理解，mozilla官方中文文档就翻译为“优先级”。 Specificity基于设定的匹配规则，浏览器通过设定好的优先级来判断哪些属性值DOM元素最为相关，从而在该DOM上应用这些值。 简单理解就是一个DOM的某个属性值有多个css样式设置，优
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2024-08-20 22:26:25
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狄克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）广度优先搜索来查找两点之间的最短路径，那时“最短路径”的意思是段数最少。在狄克斯特拉算法中，你给每段都分配了一个数字或权重，因此狄克斯特拉算法找出的是总权重最小的路径。 术语该算法用于每条边都有关联数字的图，这些数字称为权重（weight） 带权重的图为加权图（weighted graph）,不带权重的图为非加权图（unweighted
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2024-10-17 07:32:36
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1.官方文档 android系统中定义了一系列类，辅助ConstraintLayout 完成较复杂功能，如定边界线、分组、分层、排列等等。它们大多数都是直接继承ConstraintHelper，间接继承View，它们大多数都是不不完整的view.不绘制onDraw为空默认大小为0（mUseViewMeasure默认为fasle,自定义的时候可改）无事件Layer、Flow有
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2024-07-19 17:02:17
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tensorflow自定义梯度1：梯度计算关于tensorflow的反向传播算法可以查看我之前的文章反向传播(back propagation)算法详解，tensorflow可以自动计算网络结构的梯度，但是我们需要首先确保模型的梯度是能够正确学习的，而不是ill-posed的，比如说将softmax-loss里面的交叉熵换成一般的squared error的话，会存在梯度一直是0的现象，具体情况可
shell 的理解Unix/Linux的体系架构shell就是用户与内核的沟通桥梁，在Linux下就是一个命令行解释程序（操作系统内核与用户之间的桥梁）
Windows下的shell其实可以理解就是通过点击图形接口运行应用程序。shell的核心操作将命令呈递给操作系统，将操作系统处理的结果返还给用户,操作系统提供一些接口（系统调用接口）用户只能通过这些接口完成内核某个特定功能的访问。shell会捕
? 规则引擎 RuleEngine ?业务逻辑实现不再依赖于代码开发，可零代码实现复杂业务逻辑。GitHub地址：https://github.com/rule-engine/rule-engine（欢迎提出宝贵意见） Gitee地址：https://gitee.com/qwding/rule-engine 项目展示地址：http://ruleengine.cn/ 场景举例假设我们有一个需求，有个
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2024-07-30 13:58:21
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常用的参数： q - 查询字符串，必须的。 fl - 指定返回那些字段内容，用逗号或空格分隔多个。 start - 返回第一条记录在完整找到结果中的偏移位置，0开始。 rows - 指定返回结果最多有多少条记录，配合start来实现分页。 sort - 排序，示例：（inSock desc,price asc）表示先 ”inSock “降序，再”price 
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2024-04-24 19:32:01
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Spring Cloud学习笔记——Ribbon负载均衡在分布式微服务系统中，负载均衡也是核心能力之一，这里的负载均衡主要是指各个微服务之间的负载均衡。以Spring Cloud为例，假设在集群中，A服务要调用B服务，而B服务在集群中，有10个节点都有提供，那么，压力如何分配到10个节点上，就是负载均衡要考虑的问题。常见的负载均衡算法可以分成两类，即静态和动态。动态算法的典型特征是会以当前节点的负
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2024-07-12 22:16:39
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丢弃法——一种效果比权重衰退更好的解决过拟合问题的方法，最早的深度学习随机化的一种算法 丢弃法的 动机： 一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒。 使用有噪音的数据等价于Tikhonov正则。丢弃法：不在输入加噪音，而是在层之间加入噪音 有p概率地把xi变成0，并将其他的元素放大1-p倍，最后期望仍然是xi。通常将丢弃法作用在隐藏全连接层的输出上：&n
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2024-08-15 01:39:23
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狄克斯特拉算法(Dijkstra’s algorithm)狄克斯特拉算法用于每条边都有关联数字的图，这些数字称为权重（weight）。带权重的图称为加权图（weighted graph），不带权重的图称为非加权图（unweighted graph）。要计算非加权图中的最短路径，可使用广度优先搜索。要计算加权图中的最短路径，可使用狄克斯特拉算法。狄克斯特拉算法包含4个步骤：找出最便宜的节点，即可在最
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2024-05-12 17:42:09
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Ceph之osd扩容和换盘目录一、osd扩容1.1 osd横向扩容（scale out）1.2 osd纵向扩容（scale up）1.2.1 清理磁盘数据1.2.2 加入新的osd1.2.3 确认ods已扩容1.3 ceph osd数据重新分布1.3.1 临时关闭rebalance1.3.2 开启rebalance二、osd缩容2.1 剔除osd节点一、osd扩容1.1 osd横向扩容（scale
