gongdiwudu的专栏

​欢迎阅读的系列文章的第二篇文章，内容是线性代数的基础知识，线性代数是机器学习背后的基础数学。在我之前的文章中，我介绍了线性方程和系统、矩阵符号和行缩减运算。本文将介绍梯队矩阵形式：行梯队形式和行缩减梯队形式，以及如何使用两者来解决线性系统。本文最好与David C. Lay，Steven R. Lay和Judi J. McDonald的线性代数及其应用一起阅读。将此系列视为外部配套资源。

我最初想到在优快云发表文章，是因为技术资料太多，存在硬盘上翻找实在是不易，将他们存在优快云网上，翻找起来相对容易。当初没有发表的意思，都以草稿形式存放，供自己使用。然而久而久之，手稿积累越来越多，感觉得发布出来供大家共享也是有意义的尝试，于是第一篇博客就这么发出了。

我们将尝试了解本文中的一种启发式搜索技术。启发式技术是确定几种替代方案中哪一种最有效实现特定目标的标准。分支定界搜索也称为统一成本搜索。

​行为树是计算机科学、机器人技术、控制系统和视频游戏中使用的计划执行的数学模型。它们以模块化方式描述一组有限任务之间的切换。他们的优势来自于他们能够创建由简单任务组成的非常复杂的任务，而不用担心简单任务是如何实现的。行为树与分层状​​态机有一些相似之处关键区别在于行为的主要构建块是任务而不是状态。它易于人类理解，使得行为树不易出错，并且在游戏开发者社区中非常受欢迎。行为树已被证明可以推广其他几种控制架构。

读者至少应该掌握：1 分布式计算不仅仅是一种方式。2 当前可用分布式至少有三种框架：分治框架、流框架、流水线框架。3 应用范围： 工业互联网络、云计算、物联网、大数据、并行计算、人工智能。.........

哈希的目的是提高检索速度，并且内存额外开销不大。数据越大，如何提高数据管理效率成了麻烦：不是内存太大，就是检索过慢。这是个问题，随着这个问题的深度接触，您就会发现，哈希是一个不错选择，而且配合哈希还有不少的操作，似乎不为人知。

几年前，我在 C++ 年编写了Strassen 矩阵乘法算法的实现，最近在Rust 中重新实现了它，因为我继续学习该语言。这是学习 Rust 性能特征和优化技术的有用练习，因为尽管 Strassen 的算法复杂性优于朴素方法，但它在算法结构中的分配和递归开销中具有很高的常数因子。

G拉夫神经网络（GNN）！想象他们是人工智能世界的媒人，通过探索他们的联系，不知疲倦地帮助数据点找到朋友和人气。数字派对上的终极僚机。

TLDR：知识图谱在图数据库中组织事件、人员、资源和文档，以进行高级分析。本文将解释知识图谱的用途，并向您展示如何将关系数据模型转换为图模型、将数据加载到图数据库中以及编写一些示例图查询的基础知识。

actionlib_msgs 定义了与动作服务器和动作客户端交互的公共消息。有关 actionlib API 的完整文档，请参阅 actionlib 包：https://github.com/ros/common_msgs二、通信包的结构ROS Message Types GoalIDGoalStatusGoalStatusArray 三、GoalID goal_id# The stamp should store the time at which this g...

虽然使用多线程可以提高应用程序的性能，但通常也会增加复杂性。如果同时执行多个函数，则必须同步对共享资源的访问。一旦应用程序达到一定大小，这将涉及大量的编程工作。本节介绍Boost.Thread提供的用于同步线程的类。

所谓组件工程，是指将某些功能函数（类）做成动态链接库的部分，在运行时调入。在调用功能类时，会调入、释放过程。因此，这里首先知道如何用动态链接库调入功能，然后知道如何才是组件。两个部分。

Docker CLI 操作起来比较简单——您只需掌握Create、Run、InspPull和Push容器和图像，但是谁想过Docker 背后的内部机制是如何工作的？在这个简单的表象背后隐藏着许多很酷的技术， UnionFS（统一文件系统）就是其中之一。

Boost.Serialization 库可以将 C++ 程序中的对象转换为可以保存和加载以恢复对象的字节序列。有不同的数据格式可用于定义生成字节序列的规则。 Boost.Serialization 支持的所有格式仅适用于此库。例如，为 Boost.Serialization 开发的 XML 格式不应用于与不使用 Boost.Serialization 的程序交换数据。 XML 格式的唯一优点是它可以使调试更容易，因为 C++ 对象以可读格式保存。

目前在文本和图像领域中，统治江湖的有六大门派，他们是：OpenAI，Google，Microsoft，Midjounery，StabilityAI，CharecterAI.每个人都在竞相为文本到文本，文本到图像，图像到图像和图像到文本模型带来最佳解决方案。然而，如何扎根于客户，那将是另一个棘手问题。