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JavaWeb 微服务 Eureka 系列 AntdVue 版本 v3.0.0 发布

v3.0.0 更新如下:1、优化个人中心页面,调整页面结构;2、优化登录页,移除第三方登录静态内容;3、移除页面布局模块相关业务和代码;4、重新设计登录背景图片,提升视觉体验;5、优化和完善系统架构,提供开发效率;6、重整数据内容,保持统一的展示风格;7、优化下拉选择组件,调整最大宽度;8、文章管理新增设置文章状态功能;9、优化字典管理模块,优化数据结构;10、优化配置管理模块,规范数据字段;11、升级网站配置功能,优化多选数据选项的处理;12、新增批量生成模块代码的功能;13、解决菜单添加权限节点报错的问题;14、网管服务新增多环境变量选择器;15、系统登录新增验证码功能;16、修复文章 CMS 管理状态设置异常问题; 一款 Java 语言基于 SpringCloud、SpringSecurity、Eureka、OAuth2、Vue3.x、AntDesign、MySQL等框架精心打造的一款前后端分离框架,致力于实现模块化、组件化、可插拔的前后端分离架构敏捷开发框架,可用于快速搭建前后端分离后台管理系统,本着简化开发、提升开发效率的初衷,目前框架已集成了完整的RBAC权限架构和常规基础...

谷歌使用深度强化学习发现了更快的排序算法

谷歌旗下 AI 实验室 DeepMind 的工程师团队在Nature 官网发表了一篇论文,称使用深度强化学习发现了更快的排序算法。 排序或散列等基本算法在一天内的使用量可达数万亿次,随着计算需求的增长,让这些算法尽可能高效变得至关重要。基础排序算法在过去取得了显著的进步,但如要进一步提高这些算法例程的效率,对人类科学家和已知的计算方法都具有挑战性。 而 DeepMind 通过将“寻找更好的排序程序”任务制定成一个名为 AssemblyGame 的单人游戏。在这个游戏中,玩家需要选择一系列低级 CPU 指令(汇编指令),然后将其组合起来产生一种新的高效排序算法。 然后 DeepMind 训练了一个新的深度强化学习代理 ”AlphaDev“ 来玩这个游戏,AlphaDev 的主要学习算法是 AlphaZero 代理的扩展,并使用深度神经网络指导蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 规划过程。 (完整的训练过程和细节分析可以在 deepmind 的论文中细细阅读) 最终,AlphaDev 从零开始地发现了几项新的小型排序算法,分别可用于对大小为 3、4 和 5 的列表进行排序,且均优于已知的人类基准...

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