【学习方法】高效学习因素 ① ( 开始学习 | 高效学习因素五大因素 | 高效学习公式 - 学习效果 = 时间 x 注意力 x 精力 x 目标 x 策略 )
文章目录 一、高效学习因素1、开始学习2、高效学习因素五大因素3、高效学习公式 - 学习效果 = 时间 x 注意力 x 精力 x 目标 x 策略 一、高效学习因素 1、开始学习 对于 学习差 , 调皮捣蛋 的学生 , 不要把 学习成绩差 的 原因 归因为 不爱学习 / 没有学习方法 , 可能是 还没有 " 开始学习 " ; 这个阶段的学生 , 需要的不是 " 学习方法 / 学习理论 " , 而是要 ...
YoloV8改进策略：卷积篇|Kan行天下之GRAM，KAN遇见Gram多项式V2版本
GRAM（GRAM可能是一个新提出的模型或方法的缩写，这里我们根据上下文进行解释）受到诸如TorchKAN和ChebyKAN等Kolmogorov-Arnold网络（KAN）替代方案的启发。GRAM引入了一种简化的KAN模型，但同时利用了Gram多项式变换的简单性。它与其他替代方案的不同之处在于其独特的离散性特征。与其他在连续区间上定义的多项式不同，Gram多项式是在一组离散点上定义的。GRAM的这...
C# 策略模式（Strategy Pattern）
策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，使它们可以相互替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户。 // 策略接口 public interface IStrategy { void Execute(); } // 具体策略A public class ConcreteStrategyA : IStrategy { public void Execute() { Console.Wri...
【设计模式之美】策略模式实践：不同大小（采用不同的策略）文件进行排序
文章目录 一. 问题与解决思路二. 代码实现与分析1. 业务代码逻辑的架子2. 代码重构：使用策略模式来解耦代码逻辑 三. 进一步：满足开闭原则:使用注解或配置文件 一. 问题与解决思路 假设有这样一个需求，希望写一个小程序，实现对一个文件进行排序的功能。如果文件涉及到的文件有不同规模的，如下 很明显不同大小的文件需要使用不同的算法逻辑去实现，而不同的算法逻辑就可以使用策略模式将算法逻辑解耦，具体算...
Cache 替换策略--PLRU算法详解
一、引言 LRU（Least Recently Used）是 cache 的经典替换策略之一，但当 Cache 的路数比较大时（多路组相连结构），实现 LRU 的硬件开销就会变得很大。现代处理器一般会考虑使用 PLRU（pseudo-LRU）作为 Cache 的替换策略而不是 LRU。 PLRU 是 LRU 的一种优化，本文要介绍的是PLRU中的 tree-PLRU（tr...
【设计模式】策略模式（行为型）⭐⭐
文章目录 1.概念1.1 什么是策略模式1.2 优点与缺点 2.实现方式3. Java 哪些地方用到了策略模式4. Spring 哪些地方用到了策略模式 1.概念 1.1 什么是策略模式 1.2 优点与缺点 优点: 1.灵活性：策略模式提供了在运行时选择算法或行为的能力，使得算法或行为的变化独立于使用它们的客户。 2.扩展性：通过添加新的策略类，可以很容易地扩展系统的行为，符合开闭原则。 3.简化了...
路由策略案例
一、路由策略案例 如图所示，某公司内终端通过Switch接入公司内部网络。如果该公司内存在非如图1所示，运行OSPF协议的网络中，RouterA从Internet网络接收路由，并头RouterB提供了部分Internet路由。其中: RouterA仅提供172.16.17.0/24、172.16.18.0/24和172.16.19.0/24给Router...
什么是PyTorch？PyTorch在生产环境中的部署策略
PyTorch是一个开源的机器学习库，它基于Torch库，由Facebook的AI研究团队开发。它广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用领域，是深度学习研究和生产中非常受欢迎的一个框架。下面，我将详细解释PyTorch的基本概念、特点、安装、基本操作以及如何使用它来构建和训练深度学习模型。 PyTorch简介 PyTorch的设计哲学是简单、灵活和高效。它提供了一个动态计算图（Dynamic Com...
Matlab|混合策略改进的蝴蝶优化算法
目录 1 主要内容 2 部分代码 3 程序结果 4 下载链接 1 主要内容 程序主要对蝴蝶算法（BOA）进行改进，参考文献《基于改进蝴蝶优化算法的冗余机器人逆运动学求解》，有如下改进策略： 改进1：采用反向学习策略构建精英种群，提高种群质量改进2：在全局搜索阶段，引入柯西变异，增强算法跳出局部最优的能力改进3：引入随机惯性权重改变前一位置对当前位置更新的影响，确保能跳出局部最优 1.1 改进详细模型 ...
YoloV8改进策略：Neck篇|自研Neck层融合模型|深度特征与浅层特征融合，涨点明显|附结构图（独家原创）
摘要 本文介绍的独家原创的Neck层特征融合方法，将深度特征和浅层特征相融合，结合自研下采样模块和动态上采样模块，提供了一种高效的Neck层改进方式，不仅为他们提供了一个现成的解决方案，而且能够作为灵感启发，鼓励他们在此基础上进行进一步的探索和创新。即插即用的特性使得这种改进方式易于集成到现有的深度学习框架中，降低了实验和应用的门槛。对于想发顶会的同学一定不要错过！ 代码以及解析 from .dys...