参数 向量 粒子 算法
TensorFlow05.1 神经网络反向传播算法-梯度下降
# 1 梯度下降简介 ## 1.1 什么是梯度下降  梯度是一个向量 的原理
OpenAI 中的词向量（word embedding）是基于大规模语料库的机器学习模型学习出的，通常使用神经网络来训练。这些向量被训练为能够代表词汇的语义和上下文信息，并能够在进行自然语言处理任务时被较好的应用。 传统的词向量通常是将单个单词映射到一个高维空间中的向量，并根据上下文信息进行训练。O ......
Java_Base10之testNG、注解、参数化测试
##### 1、testng 简介： testng是一个单元测试框架，它提供了一系列的丰富注解（标签） 来帮助我们很方便的编写和管理被测项目的测试类和测试方法， 而且功能比junit更强大，支持依赖测试，忽略测试，异常测试，超时测试，分组测试等多种测试场景。 坐标： org.testng testn ......
代码随想录Day24｜回溯算法+JAVA大作战
今日任务 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II 39. 组合总和 class Solution { List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> n ......
[ML从入门到入门] 初识人工神经网络、感知机算法以及反向传播算法
前言 人工神经网络（Artificial neural networks，ANNs）被广泛认为诞生于 20 世纪四五十年代，其核心理论可以追溯到 19 世纪初 Adrien-Marie Legendre 发明的最小二乘法，而在今天，经过了半个世纪互联网和计算机技术的迅猛发展，这片耕耘良久的沃土重新掀 ......
Day03 3.3 使用Python还原算法
# Day03 3.3 使用Python还原算法 > - 加密分类 > - 1、单向加密 ： > - MD5、sha系列不可逆 > - 2、对称加密： > - AES、DES > - 3、非对称加密： > - RSA、DSA > - 4、补充算法： > - base64 ## 【一】md5 ```p ......
Java彩虹渐变算法
# 彩虹渐变算法 ## 前言 最近有一个需求是需要一直去改变字体的颜色，然后我就想到了使用彩虹颜色作为字体颜色，使颜色按照彩虹颜色的顺序进行变化。 然后查了一下彩虹的颜色可以分为6种（对，不是七种），用`RGB`来表示分别是`#FF00FF`,`#FFFF00`,`#00FF00`,`#00 ......
电源参数计算常用的Mathcad功能介绍
mathcad作为一款常用的数学计算软件，在很多个领域都用应用。本文用于总结在电源参数计算常用的功能或者函数。 一、分段函数 二、求余函数 三、积分函数 在电源领域，积分函数的作用主要有两种，一是求平均值，二是求有效值。 四、傅里叶变换函数 ......
算法复习
选择题考点：时间复杂性从低到高的顺序是?问题: 有一个算法, 它的时间复杂性T(n)的递归定义如下, 问T(n)是?下面哪些内容不是算法设计之前要完成的内容?使用何种计算机语言设计程序在算法设计与分析过程中,有算法设计,算法的正确性证明,算法的复杂性分析,程序设计等几个重要步骤,下面哪种顺序是正确的 ......
《数据结构与算法》之堆
导言： 我们在以前的学习中知道了堆栈，和队列，在系统处理上这两种数据结构的确是很高效的，但是在系统的任务调度上就是很高效了，我们cpu处理任务是有优先级的，要是按照队列和栈的思想都是线性执行，可能发生的情况就是输出一个字符比系统掉电请求处理的优先级高，可能输出一个字符先来，所以在任务调度上线性结构就 ......
单模字符串匹配算法（KMP, exKMP, manacher）
约定：本文字符串均从 $1$ 开始。模式串 $T$ 的长度为 $n$，匹配串 $S$ 的长度为 $m$。 ## 1. KMP ### 1.1 前缀函数 给定一个长度为 $n$ 的字符串 $S$，其前缀函数被定义为一个长度为 $n$ 的数组 $\pi$。其中 $\pi_i$ 被定义为： 1. 若子串 ......
让AI支持游戏AI模型：从经典AI算法到最新技术的应用
[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......
Transformer算法的应用
[toc] Transformer 算法的应用 近年来，随着深度学习和自然语言处理领域的迅速发展，Transformer 算法成为了深度学习中最重要的算法之一。Transformer 算法是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在处理序列数据时具有极强的并行计算能力和出色的表现力。本文将详细介绍 ......
基于瑞丽多径信道的无线通信信道均衡算法matlab仿真,对比MMSE,ZF-DFE,MMSE-DFE
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 信道均衡（Channel equalization）是指为了提高衰落信道中的通信系统的传输性能而采取的一种抗衰落措施。它主要是为了消除或者是减弱宽带通信时的多径时延带来的码间串扰（ISI）问题。其机理是对信道或整个传输 ......
基于MFCC特征提取和神经网络的语音信号识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coeffici ......
算法学习day60单调栈part03-84
package LeetCode.stackpart03; /** * 84. 柱状图中最大的矩形 * */ public class LargestRectangleHistogram_84 { public int largestRectangleArea(int[] heights) { in ......
算法学习day58单调栈part01-739、496
package LeetCode.stackpart01; import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; /** * 739. 每日温度 * 给定一个整数数组 temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answ ......
算法学习day59单调栈part02-503、42
package LeetCode.stackpart02; import java.util.Arrays; import java.util.Stack; public class NextGreaterElementII_503 { public int[] nextGreaterElement ......
【算法题】斜着打印矩阵
// [1, 2, 3] // [4, 5, 6] // [7, 8, 9] // [10,11,12] // // print order 1, 2, 4, 3, 5, 7, 6, 8, 10, 9, 11, 12 function test() { let arr = [ [1, 2, 3], ......
迪杰斯特拉算法学习
最短路径算法-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先遍历思想)，直到扩展到终点为止。 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时，需要指定一个起点D( ......
算法学习笔记(25): 矩阵树定理
# 矩阵树定理 > 本文不作为教学向文章。 > > 比较好的文章参考： > > - [矩阵树-定理以及凯莱公式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/593934554) > > - [【学习笔记】矩阵树定理（Matrix-Tree）_繁凡さん的博客-CSDN博客](https ......
fload算法的一个小细节
今天在写题目的时，对的思路但是一直卡了一个点，后来经过查找原来是fload算法忽略的一个小细节，以前从来还没有注意到这个小细节，现在把这个细节记录下来 这是原本的代码 for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=n;j++){ for(int k=1;k<=n;k++ ......
Python - 方法参数中，带self和不带self的区别
不带self 该python文件中，没有类的概念。因此所有的方法参数中，没有self #文件名 solution.py def partition(head: Optional[ListNode], x: int) -> Optional[ListNode]: #... if __name__ == ......
ASEMI代理光宝高速光耦LTV-5341参数，LTV-5341应用
编辑-Z LTV-5341参数描述： 型号：LTV-5341 储存温度Tstg：-55~+125℃ 工作温度Topr：-40~+110℃ 总输出电源电压(VCC –VEE)：35V 平均正向输入电流IF：20mA 峰值瞬态输入电流IF(TRAN)：1A 输入功率耗散PI：40mW 输出IC功耗PO： ......
代码随想录算法训练营第九天| 232.用栈实现队列 225. 用队列实现栈
232.用栈实现队列 注意： 1，构造函数不需要 2，需要有两个成员变量 in out 代码： 1 class MyQueue { 2 public: 3 stack<int> in; 4 stack<int>out; 5 MyQueue() { 6 7 } 8 9 void push(int x) ......
修改ASM实例参数，导致GI集群无法启动
0、有一套预生产环境，准备在上线之前先进行数据库参数修改。结果在修改ASM内存参数时，忘记reset memory_max_target参数，导致GI集群无法启动。将整个故障记录下来。 1、修改ASM实例参数 alter system set processes=1000 scope=spfile ......
ntpq -p 打印出的参数详解
> ntpq -p命令用于打印NTP服务器的同步状态和偏移量信息。下面是ntpq -p命令打印出的一些常见参数的详细解释： - remote：远程服务器的DNS名字或IP地址。 - refid：参考时钟源的ID。它可以是其他NTP服务器、GPS接收器等设备的ID。 - st：时钟源的层级（strat ......
深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......