分量 算法 笔记tarjan

[toc] 文章标题：《69.《机器学习中的强化学习算法应用》》 背景介绍： 强化学习(RL)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让智能体在不确定性环境中学习最优策略，以实现任务目标。近年来，在机器学习领域中，强化学习算法也得到了越来越广泛的应用。其中，最知名的强化学习算法之一是 Q-lear ......

[toc] 强化学习是一种机器学习算法，用于解决具有不确定性和奖励不确定性的任务。其主要思想是通过试错学习，从简单的行动序列中学习到最优策略，从而提高任务的效率和准确性。在机器学习领域中，强化学习被广泛应用于游戏、自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将介绍强化学习算法的基本原理和应用，以及优化和改进 ......

[toc] 数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用 随着数据量的不断增长，数据挖掘已经成为了一个热门领域。在数据挖掘中，文本挖掘是一个极其重要的部分。文本挖掘可以用于各种应用场景，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等。本文将介绍数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用。 ## 1. 引言 数据挖掘中的文本挖 ......

[toc] 数据挖掘中的聚类算法原理与应用 在数据挖掘领域中，聚类算法是一种常见的分类和聚类技术，用于将一组数据分成多个簇或类，其中每个簇内的数据都是相似的，而簇之间则不同。聚类算法可以用于各种数据挖掘任务，包括推荐系统、垃圾邮件过滤、信用评估等。在本文中，我们将介绍数据挖掘中的聚类算法原理与应用， ......

## 1.1 什么是因特网 ### 1.1.1 从具体构成 因特网是全球性的且由多个==计算机网络==相互连接组成。 计算机网络：由==一条条的边==将==节点==连接起来。 ==节点：== - 主机，端系统（主机=端系统）极其上面运行的网络程序 。 例：个人电脑（PC），电视，游戏机，家用电器等 ......

前言 Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目，该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型。其收录了在100多种语言上超过32种预训练模型。这些先进的模型通过这个库可以非常 ......

# Java基础复习笔记 ## 第01章：Java语言概述 ### 1. Java基础学习的章节划分 ``` 第1阶段：Java基本语法 Java语言概述、Java的变量与进制、运算符、流程控制语句（条件判断、循环结构）、break\continue、 IDEA开发工具的使用、数组 第2阶段：面向对 ......

图像轮廓：用于识别和提取图像中物体的边界或轮廓信息。轮廓是由连续的边缘像素点组成的曲线，表示了物体在图像中的外形。 常用方法： 1、预处理：首先，对图像进行预处理，例如：灰度化、滤波、二值化，以便更好地分离物体和背景； 2、边缘检测：使用边缘检测算法（例如canny边缘检测）在预处理后的图像中找到物 ......

## 一、介绍 鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 数据集选自加州理工学院200种鸟类数据集 ......

## 一、介绍 蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果图片 ![img_06_22 ......

## 一、介绍 手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。 ## 二、效果展示 ![img_06_20_13_35_27](http://zwgroup ......

104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 迭代法，上一篇已经讲过，只需要对每一层+1，这里重要些递归法 递归法注意：如果当前节点为NULL，返回0，不是NULL，那么就是 1+ max(right,left) 代码： 1 void maxD_cursor(TreeNode* node, int& ......

# 普及组基础算法 这些都是零零散散接触过的基础算法，写个笔记把这些整理到一起来。 ## 线性降维技巧 之前在学校洛谷团队里看到一个[题单](https://www.luogu.com.cn/training/263558)，觉得这些技巧可能有用，就转存了。 ### 前缀和 差分 前缀和是一种对区间 ......

 # 1. 自黑式攻击 ## 1.1. 自黑只会偶尔成为人类的美德 ## 1.2. 对系统来说，绝对不会推崇自黑 ......

word表格跨页断开/自动分成两页显示怎么办？ 1、打开word 文档。 2、点击“插入—表格—插入表格”。 3、插入一个较长的表格。 4、可以发现表格自动断开，分成两页显示。 5、要想一页显示，必须做以下的调整。全选表格。 6、点击“布局—属性”。 7、或者在选定的表格上右键，然后在右键菜单中点击 ......

> 本文首发于公众号：Hunter后端 > 原文链接：[celery笔记五之消息队列的介绍](https://mp.weixin.qq.com/s/fw7b1Gha0XpTYuCg3aZcWA) 前面我们介绍过 task 的处理方式，将 task 发送到队列 queue，然后 worker 从 qu ......

假设现在我们面临这样一个问题：有一个文本串S，和一个模式串P，现在要查找P在S中的位置，怎么查找呢？ 如果用暴力匹配的思路，并假设现在文本串S匹配到 i 位置，模式串P匹配到 j 位置，则有： 如果当前字符匹配成功（即S[i] == P[j]），则i++，j++，继续匹配下一个字符； 如果失配（即S ......

不知不觉中我们已经发布了五十多篇外设驱动的文章。前段时间有一位网友提出了一些非常中肯的建议，这也让我们开始考虑怎么优化驱动程序设计的问题。在这一篇中我们将来讨论这一问题。 # 1、问题分析 首先我们来分析一下网友提出的几点问题。第一点是说在驱动设计时，使用了typedef重定义函数指针，这就需要使用 ......

图像金字塔：用于图像的分辨率降低。它通过连续的图像平滑和下采样操作来生成一系列分辨率逐渐降低的图像。 构建过程： 1、将原始图像作为底层 2、应用高斯滤波器对当前的图像进行平滑处理，以减少图像中的高频细节。高斯滤波器通过卷积运算在图像上进行平滑操作，使得图像变得更加模糊。 3、对平滑后的图像进行下采 ......

Canny边缘检测： 图片必须先转换为灰度图像 主要步骤： 1、噪声抑制：使用高斯滤波器，对图像进行平滑处理； 2、计算梯度：计算每个像素点的梯度强度和方向； 3、非极大值抑制：在梯度方向上，对梯度幅值进行非极大值抑制，保留局部最大值点作为候选边缘； 4、双阈值检测：根据设定的高阈值和低阈值，对候选 ......

第九章 动态规划 part05 ● 1049. 最后一块石头的重量 II ● 494. 目标和 ● 474.一和零 详细布置 1049. 最后一块石头的重量 II 本题就和 昨天的 416. 分割等和子集 很像了，可以尝试先自己思考做一做。 视频讲解：https://www.bilibili.com ......

# Linux 学习笔记 ### Linux目录结构 了解Linux的目录结构有助于我们管理Linux系统。 | 目录 |作用 | | | | | /bin| bin 是 Binaries (二进制文件) 的缩写, 这个目录存放着最经常使用的命令。 | | /boot |这里存放的是启动 Linux ......

# **1. operator的用法** c++工程文件结构：  **test.h具体：** ``` # ......

[toc] 数据挖掘中的机器学习算法研究是人工智能领域中的重要方向之一。机器学习是指通过计算机算法，让计算机从数据中自动提取规律和特征，从而实现对数据的分析和决策。在数据挖掘中，机器学习算法起着至关重要的作用，能够实现对大量数据的自动学习和分析，为实际应用提供重要的支持。本文将介绍数据挖掘中的机器学 ......

[toc] 7. "从数据到决策：智能安全监察的算法流程" 随着人工智能技术的快速发展，智能安全监察成为了许多公司和政府机构关注的重要领域。智能安全监察可以实时监测网络和系统的安全性，并生成及时的报警和响应。本文将介绍智能安全监察的算法流程，包括数据收集、数据处理和分析、决策和响应等方面。 一、引言 ......

[toc] 机器学习算法在智能客服中的应用 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的公司在将其应用于各个领域，其中包括客服领域。智能客服可以模拟人类客服，提供快速、准确的答案和解决方案，提高客户体验和服务质量。在智能客服领域，机器学习算法可以发挥重要作用，提高客服效率和准确性。本文将介绍机器学习算法在 ......

[toc] 《深度学习算法库》中的数据结构和算法——深度神经网络训练详解 摘要： 本文主要介绍了深度学习算法库中的数据结构和算法，包括神经网络架构、损失函数、优化器、正则化技术等。通过深入的分析和案例解析，本文详细介绍了深度神经网络的训练过程和优化策略。同时，我们也对深度学习算法库中的一些常见的算法 ......

[toc] 18. "自然语言处理中的文本摘要：从文本到算法" 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指将自然语言(例如英语、中文等)转化为计算机可处理的格式的技术。在NLP中，文本摘要(Text Segmentation)是一个非常重要的任务，它的目的是将 ......

[toc] 2. 技术原理及概念 t-SNE(Toeplitz-Stochastic Neural Network)是一种常用的文本降维和可视化算法，它的核心思想是将高维文本数据映射到低维空间，同时保持数据的一致性和相关性。t-SNE算法由Yann LeCun等人在1990年提出，它利用矩阵运算和图 ......

[toc] 引言 随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法在医疗诊断领域得到了广泛应用。机器学习算法能够通过分析大量的数据，帮助医生快速准确地诊断疾病，为病人的治疗提供支持。本文将介绍机器学习算法在医疗诊断中的应用，并探讨其实现步骤与流程，以及优化与改进的方式。 技术原理及概念 医疗诊断是一种特殊的 ......