”计算困难性“ 的搜索结果

     使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的...

     前言： ​使用excel计算月末一次加权平均法下的出库金额，其实是件很简单的事情。但是，excel也有它的不足之处，不同表之间的计算效率不高，数据...这就使得全面分析这些数据非常困难，以致于常被搁置。 ​ power BI就

     从最近几次MMI设计会议讨论的结果来看，嵌入式程序员对于分布式计算知之甚少。他们对分布式计算有种恐惧，所以对分布式架构极力排斥。而他们的人数又占绝对优势，讨论N次，MMI的架构还是没有确定下来。分布式计算...

     按照因素间的相互关系或者隶属关系将因素按不同因素聚集集合，形成一个多层次的分析结构模型，并由此构建判断（或成对比较）矩阵，依据判断矩阵对层次进行单排序并检验是否通过一致性检验，最后计算某一层次所有因素...

     1 定义 最短向量问题 (Shortest Vector Problem, SVP). SVP 问题定义为：对于给定的格Λ\LambdaΛ ，找到一个非零的格向量v\bold vv ，使得对于任意的非零向量u∈Λ\bold u \in \Lambdau∈Λ，∣∣v∣∣≤∣∣u∣∣...

     「内容提要」 你还记得当年统计学中两个总体均值之差服从的那个 t 分布吗？ 方差相同时，自由度表达式十分简单. ...但是，方差不同时，自由度的表达式十分复杂. ...不知道为什么，却又隐隐约约感觉有一种规律存在....

     边缘计算安全技术综述凌捷，陈家辉，罗玉，张思亮广东工业大学计算机学院，广东 广州 510006摘要：随着物联网应用的不断展开，大量移动终端设备参与服务计算，传统的云计...

     复杂性理论的核心问题：是什么使得某些问题很难计算，又使得另一些问题容易计算？ 复杂性理论的一个重要成果：发现一个按照计算难度给问题分类的完美体系。 面对难题：1. 搞清问题困难的根源，改变问题条件变成简单...

     流式数据，也即数据是实时到达的，无法一次性获得所有数据。通常情况下我们需要对其进行分批处理或者以滑动窗口的形式进行处理。分批处理也即每次处理的数据之间没有交集，此时需要考虑的问题是吞吐量和批处理的大小...

     但是，由于各种历史和现实原因的制约，异构计算仍然面临着诸多方面的问题，其中最突出的问题是程序开发困难，尤其是扩展到集群规模级别时这个问题更为突出。主要表现在扩展性、负载均衡、自适应性、通信

     公式数量多，计算过程较为繁琐，如果用Excel处理，会涉及较多自编函数，而且不够直观，故萌生了用Python代码实现自动计算并生成表格的想法。 先来感受一下部分公式： 植被破坏型一般扰动地表土壤流失量 ①计算公式 ...

     本文转载自"生态学文献分享"，已获授权基本概念从研究对象上来看，生态学的研究水平，主要包括个体、种群、群落和生态系统四个水平。根据《基础生态学》的定义：种群(popula...

     一、背景 - 边缘智能 人工智能（Artificial intelligence）的迅速发展正在改变世界。以深度学习（Deep learning）为驱动力和代表的第三波AI浪潮，正在变革和赋能金融、制造、农业、交通、医疗、零售、教育等众多行业...

     MapReduce是一种强大的编程模型和计算框架，使大数据计算变得简单清晰。其简单的Map和Reduce过程适用于几乎所有大数据计算需求，具有广泛的应用前景。通过抽象能力和洞察力，人们能更好地理解事物的本质，解决问题。...

     边缘计算：万物互联时代新型计算模型 施巍松 主要解决 1.海量的边缘数据的集中处理 ...处理的数据量大、具有时效性、多样性。 边缘计算的挑战： 边缘数据的多元异构特点使得处理数据的困难，提...

     海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、...

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