我是由清华大学自动化系开发的高级研究学者。我的主要研究领域是计算机视觉,人工智能和机器学习。在过去的几年里,我一直在探寻新的机器学习方法,以便实施到实际应用中,以提升性能、效率和可靠性。此外,我还专注于开发具有优势特性的人工智能应用,如语音识别、图像处理、机器人行业应用以及大数据分析。...
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Kubernetes(简称k8s)是一个开源的容器编排工具,它可以自动地部署、扩展和管理应用。Kubernetes整体架构包含以下几个部分: 1. 控制平面:该平面由API服务器、etcd存储集群、调度器、控制器管理者、核心DNS服务器以及其他一些工具组成。这些工具可以帮助我们实施集中式的资源配置方法来对整个集群进行监控。 2. 运行时平面:该平面由Pod运行时、容器运行时(如docker)、NodeAgent服务(例如Kubelet)及PodNetworking代理(例如CNI)所构成。这些工具将帮助我们执行应用的部署/卸载/重新部署/伸缩/备份/回复/监测/保障 等一些核心逻辑。 ...<未完>点击进入 -
开源社区用于人脸识别的有: 1. OpenCV:OpenCV是一个开放源代码计算机视觉库,可以用来实现人脸识别。它可以帮助开发者快速开发和部署人脸识别应用。 2. dlib:dlib是一个多媒体处理库,也能用来实现人脸识别。它具有高效的内核,能够快速执行各种任务。 3. TensorFlow Facial Recognition: TensorFlow Facial Recognition是Google的一个机器学习库,可以帮助开发者快速部署人脸识别应用。 4. Face++: Face++是一个图像处理API,具有高性能的特征检测、图像特征匹配、3D姿态估计、活体检测和年龄估计功能。 5...<未完>点击进入 -

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结构体数组: 1.定义学生信息的结构体:struct Student{int num; char name[20]; int score[3];}; 2.定义一个用于存储学生信息的数组,并将学生信息填入数组中,例如:Student stu[N]。 3.根据成绩进行排序。使用冒泡法或快速排序来对stu数组进行升序或降序的排列。 4.根据学号或姓名进行查找。使用二分法在stu数组中进行高效的二分法快速查找。 链表: 1.定义一个节点Node,包含int num,char name[20],int score[3], Node *next; 2.定义头节点head, head->n...<未完>点击进入 -

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