ADK.wang AI & 软件技术百科
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共 722 篇词条损失函数是均方误差损失
M ean Square Error
以 表示模型输出值, 表示对应的真值,对于数值预测问题,最常用的损失函数是均方误差损失(M ean Square Error),公式为 ,这也是线性回归采用的损失函数;对于分类问题,最常 用的损失函数为交叉熵损失(Cross Entropy),也称对数损失...
损失函数有均方差损失函数
Mean Squared Loss Function
机器学习中常用的损失函数有均方差损失函数(Mean Squared Loss Function)、平均绝对误差损失函数(Mean Absolute Error Loss Function)、分位数损失函数(Quantile Loss Function)、交...
控制节点
Master Node
在Storm集群中有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node)。
提交方法
MyController
代码清单10-9 控制器打开页面和提交方法(MyController)
摩尔定律
Moore Law
例如,摩尔定律 (Moore Law) [英特尔公司创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore),在 1965 年预测晶体管集成电路每平方英寸上的晶体管数目将每年增加一倍] 预测的计算机计算能力的惊人增长以及与其增长相对应设备的尺寸急剧缩 小和辅助功能...
摩尔斯电码
Morse code
曾是童子军的约瑟夫 · 伍德兰( Joseph Woodland )想知道: “ 如果能 将可以无限制地进行组合的摩尔斯电码( Morse code )改编成图表的形式,那会怎么 样? ” 当伍德兰的手指掠过海滩时,他也就逐渐开始了一系列连接性探询。
支配树分析
Machine Dominator Tree
) 8)支配树分析(Machine Dominator Tree ) :基于 MIR 分析函数中的支配树信息,支配 树不仅仅在循环信息分析中被使用,在后续的多个 Pass 中也会被使用(例如在移动指令时 一定会使用支配树信息)。
数据子表
MetaData
当死机的子表服务器重新启动后,会从元数据子表(MetaData)中读取管理信息,包括子表服务器负责管理的子表对应哪些SSTable文件,以及CommitLog对应的恢复点(Redo Point)。
数据库代码
Model
这是因为数据库代码(Model)、表示代码(View)和业务逻辑(Controller)都在同一个 VCS存储库中。
数据库服务
Managed Database Service
称这种形态的数据库为非托管数据库(Unmanaged Database),甚至都没有“服务”两个字;而对应地,称云数据库为托管的数据库服务(Managed Database Service)。
数据矩阵表
MatrixSpreadsheet
在数据的输入方式上,可以用UCINET本身的数据矩阵表 (MatrixSpreadsheet)进行输入,也可以读取Excel或常见的文本文 件(如KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式)。
数据窃取
Malicious Data Theft
屏幕抓取(Frame Grabber); - 键盘记录器(Key Logger)(基于JavaScript脚本); - 数据挖掘(Data Miner); - 浏览器中间人攻击(MITB); - 钓鱼攻击(Phisher); - 恶意的数据窃取(Malic...
數學排列
Math Patterns
數學排列( Math Patterns ):寶寶天⽣擁有學習數學的能⼒。
文殊快堆
Monju fast reactor
——译者注 34. 文殊快堆(Monju fast reactor),日本的一个核电站,位于日本福井县敦贺市。
新模式
MassBridge
MassHire于2020年秋季宣布成立,将为美国国防部支持的州级制造业培训和职业路径的新模式(MassBridge)提供样板。
方式准则
Manner
【样式五】方式准则(Manner): ● 切忌晦涩难懂。
方法叫蒙特卡洛树搜索
Monte Carlo Tree Search
然而,实际操作上,谷歌的AlphaGo用的方法还是传统的机器战胜象棋高手的方法(IBM的深蓝早已在1997年做到),即学习尽可能多的“每下一子后最理想的下一子是什么”(靠用大数据学习已有围棋棋局),这种方法叫蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree...
方法类型
M ethodType
ethods 属性中)、方法类型( M ethodType )和 名称。
方面了解微服务架构
Microservice Architecture
可以从以下几个方面了解微服务架构(Microservice
无模型
Model-free
强化学习算法可以分成基于模型(Model-based)的算法和无模型(Model-free)的算法,其智能体交互的环境模型分别对应已知环境和未知环境。
无模型强化学习
Model-Free RL
按给定条件进行分类,强化学习可分为基于模型的强化学习(Model-Based RL)和无模型强化学习(Model-Free RL),以及主动强化学习(Active RL)和被动强化学习(Passive RL)。
易于度量
Metric
当然,Prometheus不是万能的,它更擅长面向 服务和可用性这类易于度量(Metric)的监控,对于日志监控或调用链分析并不适用,所以不能指望通 过 Prometheus解决所有监控问题。
星型模型
Metastore
Hive 或 星型模型( Metastore ) ) → Impala → 可视化( Tableau 该数据管道主要优点是吞吐率高(单位时间内处理的数据量 大),但缺点也很明显:数据延迟是小时级别的,即用户只能通过可 视化系统查到一个小时之前的用户行为数据。
普朗克研究所
Max Planck Institute
探索法的支持者,包括马克斯·普朗克研究所(Max Planck Institute)人类发展研究中心主任、畅销书作者格尔德·吉仁泽。