鱼和熊掌

最新推荐文章于 2025-03-28 21:36:13 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuyifeng_510/article/details/6693445
博客提及在技术方面成为出名咨询师，管理方面操控多名咨询师都颇具挑战，鼓励加油。主要围绕咨询领域的技术和管理挑战展开。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

技术：成为一名出名的咨询师；

管理：能够操控多名咨询师；

都很够有挑战！

加油！

鱼和熊掌网站.zip
04-23
鱼和熊掌网站分为前台账号和后台账号，他们的账号和密码分别如下： 前台账号为：1001，密码为：1001 后台账号为：mr，密码为：mrsoft。
鱼和熊掌.zip
09-20
《鱼和熊掌》这份资料，虽然标题简短，但寓意深远，暗示着在IT行业中，我们往往需要在不同的需求之间做出平衡。"鱼和熊掌"是中国古代成语，意指不能同时拥有两样都珍贵的事物，但在信息技术领域，这可能意味着在性能...
deep learning 让鱼和熊掌兼得
weixin_45920982的博客
11-19 408
deep learning 让鱼和熊掌兼得
鱼和熊掌不可兼得
Johnny817的博客
12-07 505
题目描述 交互。每次可以询问一个排列，返回这个排列与答案排列相同位置的个数，求出这个答案排列。 数据范围 n≤5×103;queries≤5×104n \le 5 \times 10^3;queries \le 5 \times 10^4n≤5×103;queries≤5×104 题解 考虑先求出一个错排，那答案会形如若干个置换环的形式。所以我们的目标是在 (n−1)×n2\frac{(n-1)\...
李宏毅机器学习笔记06 | 鱼和熊掌可以兼得的机器学习 - 内容接宝可梦
最新发布
好好学习天天向上
03-28 1021
方式1：使用sigmoid function。
Rust：鱼和熊掌可兼得
weixin_52593983的博客
09-15 319
国内外不少知名互联网或科技公司，都在采用 Rust 重构技术栈，比如字节的飞书、Google 的 Fuchsia 等。非凸科技也在原有基础上全面升级到互联网新一代技术架构，采用Rust构建智能算法交易平台，逐步迭代，持续为券商、量化私募等众多大型金融机构提供优质的算法服务。 在可预见的未来，Rust 或在大多数领域代替 C/C++，成为开发者的主力语言。 编程语言设计在两个看似不可调和的愿景之间长期存在矛盾对立： 1. 安全 想要强类型系统静态地排除大量错误 想要自动内存管理 想要数据封装...
高级语言编写kernel，鱼和熊掌不可兼得
海枫的专栏
06-29 2015
本文说明：本文首发在[内核月谈]公从号上，现在在个博客上发布，仍然标志为原创。 本文基于OSDI18论文《The benefits and costs of writing a POSIX kernel in a high-level language》的理解整理而成。从第1节到4节沿着论文作者思路介绍a)为什么要使用高级语言编写Kernel；b)使用Go编写Biscuit在开发效率，系统安全性和...
浅谈pSLC ,鱼和熊掌如何兼得
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百锦再的博客
09-10 3万+
pSLC（Pseudo-Single Level Cell）即伪 SLC，是一种将 MLC/TLC 改为 SLC 的一种技术，现 Nand Flash 基本支持此功能，可以通过指令控制 MLC 进入 pSCL 模式，存储时在 MLC 的每个单元中仅存储 1bit 数据，使 MLC 拥有 SLC 的性能，同时具有 MLC 的性价比。从理论上讲，MLC 转换为 SLC 就是只使用 Lower page，而不使用 Upper page。
（学军集训）鱼和熊掌不可兼得
sz_165394732的博客
12-07 350
题意 交互题。 有一个排列p，你每次可以询问一个排列ans，可以得到p与ans相同的位置有多少个，你需要在不超过limit的询问次数内得出这个排列。 数据范围：n≤5000,limit=50000n\le5000,limit=50000n≤5000,limit=50000 题解 考虑在O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)次询问内求解。 直观的想法是逐位确定每一个数，但这样难免要在每一位...
生活，又怎能鱼和熊掌兼得？
沉默王二
05-07 2320
❣️身在井隅，心向璀璨｜第139篇如何成为一名有钱的程序员，一直是我在思索的问题。老婆说，“要脚踏实地，不要总是在做梦。”事实上，我也的确是在“脚踏实地”，毕竟不像哪吒...
解《鱼和熊掌不可兼得》
shaogaige的博客
02-26 3629
鱼和熊掌不可兼得 以下言论是本人扮演角色的个人言论，与本人无关 想必各位肯定知道“鱼和熊掌不可兼得”这件事，当年上学的时候学了而已，看了看译文，如果说有人问你：鱼和熊掌为什么不可兼得？或者作者为什么说鱼和熊掌不可兼得？很多人不一定能够说出个所以然来。我也发现以前学的很多古文，虽然有翻译，但自己不一定真的弄懂作者说的是什么意思。 我们先来回顾一下，“鱼和熊掌不可兼得”出自《孟子-告子上》，原文
鱼和熊掌.doc
09-20
《鱼和熊掌：中欧混搭设计的时尚与实用》 在设计的世界里，"鱼和熊掌"并非不可兼得，而是可以巧妙融合，创造出独具魅力的风格。随着时代的进步，人们对室内设计的需求不再满足于单一的形式，而是追求个性化的表达与...
VMWare文件复制和移动的区别
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11-30 6747
当我们复制或改变了一个虚拟机的位置之后，再启动虚拟机时会提示： I moved it I copied it 如果选择moved的话网卡的mac地址会保持不变，如果选择copied的话网卡的mac地址就会变化；所以需要修改网络配置才能正常通讯！
PMP九五至尊图
刘毅枫的博客
05-29 6665
五大过程组，九大知识领域！
为什么不让搜索"刘毅枫"
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我的名字又不是什么敏感词汇，为什么屏蔽“刘毅枫”啊！ 真是太失望了！
PPT分屏演示方法
刘毅枫的博客
04-10 2913
目的：讲解者可以看到备注，观众只能看到演示胶片。 设置步骤如下（Win7+Office2010为例）： 1. 设置多显示器   快捷键方式：WIN徽标+P键，选择扩展模式即可；   鼠标方式：在桌面上【右键】--【屏幕分辨率】--【连接到投影仪】--选择扩展模式即可。 2. 设置放映方式   在PPT的菜单中，点击【幻灯片放映选项卡】在监视器栏中设置【演示文稿显示位置】为“
软件架构设计-五视图方法论
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06-03 2814
1）物理架构    物理架构的目的是确定物理节点和物理节点的拓扑结构；其中物理节点包括服务器、PC机、专用机、软件安装部署烧写以及系统软件的选型；拓扑结构明确物理节点的关系。2）运行架构    运行架构的目的是确定控制流和控制流的组织；其中控制流包括进程、线程、服务程序；控制流组织包括系统的启动与停机、控制流通讯、同步与加锁。3）开发架构    开发架构的目的是确定程序
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减肥-饮食计划 周一：     早餐：白水煮蛋1个、无糖豆浆1杯;     午餐：冬瓜汤为主菜，配米饭1小碗(1两)，黄瓜凉菜1碟;     晚餐：苹果。  主打减肥菜：冬瓜，冬瓜味甘淡而性微寒，具有利水消肿的功效，若能带皮食用，效果更佳。常吃冬瓜，可去除身体多余的脂肪和水分，起到减肥作用。 周二：     早餐：茶蛋1个、米粥1碗;     午餐：炒韭菜为主菜(可放少许鸡
鱼和熊掌python
02-27
### Python实现“鱼和熊掌”相关概念 对于“鱼和熊掌”的表达，在现实世界中通常用于描述难以兼得的选择。然而，如果尝试将这一哲学命题映射到编程领域，则可以构建一个模拟决策过程的应用程序来展示如何处理互斥条件下的最优解。 #### 构建基于规则的决策模型 为了体现“不可兼得”，可以通过创建两个具有冲突需求的任务，并设计算法让计算机决定哪个更值得优先考虑： ```python def choose_best_option(fish_benefit, bear_paw_benefit): """ 模拟‘鱼’与‘熊掌’之间的抉择 参数: fish_benefit (float): 获取鱼的好处程度 bear_paw_benefit (float): 获得熊掌的好处程度 返回: str: 描述最佳选项的结果字符串 """ if fish_benefit > bear_paw_benefit: result = "选择了鱼" elif bear_paw_benefit > fish_benefit: result = "选择了熊掌" else: result = "两者价值相等" return f"根据当前情况分析:{result}" # 测试函数 print(choose_best_option(90, 75)) ``` 此代码片段展示了当面临两种不同利益时，通过比较各自带来的好处大小来进行理性判断的过程[^1]。 虽然上述例子较为简化，但在实际应用中可以根据具体业务逻辑扩展此类决策机制，比如加入更多影响因素、采用机器学习预测收益等方法提升模型准确性。 #### 扩展至多目标优化问题 进一步深入，“鱼和熊掌”也可以被理解成一个多目标优化问题的一部分，其中涉及到权衡多个相互矛盾的目标。这类问题常见于资源分配、路径规划等领域。Python中有许多库可以帮助解决这些问题，例如`pymoo`就是一个专注于进化计算求解多目标优化的强大工具包[^3]。 ```python from pymoo.optimize import minimize from pymoo.algorithms.moo.nsga2 import NSGA2 from pymoo.problems.multi import ZDT1 from pymoo.visualization.scatter import Scatter problem = ZDT1() # 定义一个多目标测试问题作为示例 algorithm = NSGA2(pop_size=100) res = minimize(problem, algorithm, ('n_gen', 200), seed=1, verbose=False) plot = Scatter() plot.add(problem.pareto_front(), plot_type="line", color="black", alpha=0.7) plot.add(res.F, facecolor="none", edgecolor="red") plot.show() ``` 这段代码使用了NSGA-II算法寻找帕累托前沿上的解决方案集，从而为用户提供一系列可能的最佳折衷方案供选择。
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