图像处理 物体 算法 深度

错误一使用以下命令备份表的时候报错： ck :) backup table abce.tb to disk('backups', 'tb.zip'); BACKUP TABLE abce.tb TO disk('backups', 'tb.zip') Query id: bc17655c-cd6f- ......

一、框架 1、程序框架 仿照之前数码相册的框架来进行改造，完成在开发板上动态显示摄像头的数据信息： 对于上述完成主要功能的5个部分：display显示部分、debug调试信息输出部分、render渲染部分、video视频设备部分、convert格式转换部分 video视频设备部分：负责获得摄像头的原 ......

# 1.阅读参考书中介绍的其它数据平滑方法，自行选择一种进行简要的评价 Katz平滑方法属于后备（back-off）平滑方法。这种方法的中心思想是，当某一事件在样本中出现的频率大于k时，运用最大似然估计经过减值来估计其概率。当某一事件的频率小于k时，使用低阶的语法模型作为代替高阶语法模型的后备，而这 ......

1.请说明如下句子有多少种不同的含义?He drew one card.咬死猎人的狗。这座碑是为纪念反对种族主义者叛乱中牺牲的英雄而建立的。答：（1）根据牛津词典，这句话应该有九个不同的含义。解析如下：draw的含义有画，抽出/拉出。card的含义有卡片，纸牌，怪人，（赛马的）赛事一览表，梳理机。对 ......

# 往期浏览 [第一期 - 博弈论(game)](https://www.cnblogs.com/WIDA/p/16570498.html) [第二期 - 前缀和](https://www.cnblogs.com/WIDA/p/15504413.html) [第三期 - 二分与三分算法]() [第四 ......

由于垃圾收集算法的实现涉及大量的程序细节，而且各个平台的虚拟机操作内存的方法又各不相同，因此本节不打算过多地讨论算法的实现，只是介绍几种算法的思想及其发展过程。 ......

> 当一个选手比你小还比你强，你就可以退役了。 单调队列 ### 简介 单调队列一般用于维护动态区间内的极值，它可以做到线性的复杂度下求出所有动态区间的极值。 它的原理在上文引用部分已经提到，每次队列中只维护**可能成为区间极值**的元素，具体地，例如求区间最小值，若队列中有的数比新增加的数大，则可 ......

## 思想 SPFA 算法是对 Bellman-Ford 算法的优化。 我们令一张图中所有顶点的数量为 $n$，所有边的数量为 $m$。 在 Bellman-Ford 算法中，我们需要对每一条边进行松弛操作，所以最终复杂度为 $O(nm)$。 显然按照这种方法，可以处理含有负边权的图。 我们考虑到， ......

### 整理代码块 代码块整理后存储，供后期使用 **JS版本** ```js function reverse(x) { let res = 0; while (x !== 0) { if (res > Math.floor(Number.MAX_SAFE_INTEGER / 10) || res ......

### 例题： 先看这样一道题，给定整数 $a,b$ ，求 $x,y$ 使得 $ax+by=1$。 ### 性质： #### 性质1： 这显然是一道数学题（~~废话~~），考虑将原式根据乘法分配律转换为 $\gcd(a,b)\times (\frac{a}{\gcd(a,b)}x+\frac{b}... ......

异常处理 try: "被监测的代码(可能会出错的代码)" except： 错误类型 as e: "针对上述错误类型制定的方案" print(e) # 万能异常 except Exception as e: print(e) 小练习 # 练习题 利用while循环，迭代器对象和异常监测来完成for的功 ......

## 思想 利用贪心，BFS。 首先确定一个起始点 $s$。 需要两个数组 $dist$ 和 $vis$。$dist_i$ 表示编号为 $i$ 的点到起始点 $s$ 的最短距离，$vis_i$ 表示编号为 $i$ 的点是否已经确定为到起始点路径最短的点。 做法：从 起始点 $s$ 开始，遍历与 $s ......

## # 977.有序数组的平方 题目链接： [有序数组的平方](https://leetcode.cn/problems/squares-of-a-sorted-array/) 题目： 给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序 ......

需要解决的问题： 1、掉入局部最优解的陷阱 2、过拟合（陷入对特定模式的数据进行最优化，无法对未知输入进行正确的预测） 3、梯度消失——使用ReLU作为激励函数 4、学习时间过长 一些解决方案： 1、更换最优化算法 2、批次尺寸最优化 3、对超参数的最优化（神经网络层数、神经元个数、学习系数） 4、 ......

# 06-页面置换算法 ## 一、功能与目标 功能： 当缺页中断发生，需要调入新的页面而内存已满时，选择内存当中哪个物理页面被置换 目标： 尽可能地减少页面的换进换出次数（即缺页中断的次数）。具体来书，把未来不再使用的活短期内较少使用的页面换出，荣昌只能在局部性原理指导下依据过去的统计数据来进行预测 ......

​ 在Web应用系统开发中，文件上传和下载功能是非常常用的功能，今天来讲一下JavaWeb中的文件上传和下载功能的实现。 先说下要求： PC端全平台支持，要求支持Windows,Mac,Linux 支持所有浏览器。 支持文件批量上传 支持文件夹上传，且要求在服务端保留层级结构。文件夹数量要求支持到1 ......

批处理，替换指定字符： @echo off :: set /p w=请输入文件格式(即扩展名并以回车结束): set w="xlsx" set /p wf=请输入要修改的文字(以回车结束): set /p cb=请输入要改成的文字(若是删除则直接回车，以回车结束): for /f "delims=" ......

- ### 欧拉函数 - 欧拉函数$\varphi(N)$ : 1-N中与N互质的数的个数 - 若$N = p_1^{a_1} · p_2^{a_2} · p_3^{a_3} ··· ·p_n^{a_n}$ 其中p为N的所有质因子 - 则$\varphi(N) = N(1-\frac{1}{p_1} ......

## 3.1 可视化数据的基本特点 - 离散性 - 数据具有规则或不规则的结构（结构化与非结构化） - 数据具有维度 ## 3.2 数据对象和数据集 ### vtkDataObject 下图为vtkDataObject类的继承图 ![image](https://img2023.cnblogs.co ......

背景： 在项目开发中，习惯去设计一些自定义的异常类来处理各层的异常。比如： DAO层会有对应的DAOException.java Service层有对应的ServiceException.java Controller层有对应的ControllerException.java 当程序遇到不可忽视的错 ......

## 数据结构起源 早期人们都把计算机理解为数值计算工具，就是感觉计算机当然是用来计算的，所以计算机解决问题，应该是先从具体问题中抽象出一个适当的数据模型，设计出一个解此数据模型的算法，然后再编写程序，得到一个实际的软件。 可现实中，我们更多的不是解决数值计算的问题，而是需要一些更科学有效的手段（比 ......

如何看懂一个程序，分三步： 1. 流程2. 每个语句的功能3. 试数 如何学习一些需要算法的程序【如何掌握一个程序】： 1. 尝试自己去编程解决它 但要意识到大部分人都是自己无法解决的，如果解决不了，这时不要气馁，如果十五分钟还想不出来，此时我建议您就可以看答案了 2. 如果解决不了，就看答案 关键 ......

[TOC] ​ 卡尔曼滤波算法（Kalman Filtering Algorithm）是一种用于估计系统状态的数学方法，它具有广泛的应用范围，包括控制系统、导航系统、机器人、信号处理等领域。本文将从原理、概念、方法、代码和应用几个方面详细介绍卡尔曼滤波算法。 # 第一部分：原理和概念 ​ 卡尔曼滤波 ......

1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......

得分函数 W：权重参数，对结果起着决定性的影响因素，权重的大小指的是这个像素的影响程度的大小，权重的正负表示对结果起着促进作用还是抑制作用 b：偏置参数，对结果进行微调操作 W矩阵是优化得来的 损失函数 这个损失函数是大于0的，数值越大表明我们求得的权重矩阵越不好，在计算损失函数之前我们知道我们的输 ......

前言 概念 树、决策树、二叉树、随机森林、随机蕨、CART分类回归树； GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树。 简介 One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regressio ......

239. 滑动窗口最大值 （一刷至少需要理解思路） 卡哥建议：之前讲的都是栈的应用，这次该是队列的应用了。本题算比较有难度的，需要自己去构造单调队列，建议先看视频来理解。 题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0239.%E6%BB%91%E5%8A%A ......

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>不定高度的虚拟列表 ......

本文是想利用AI赋能服装设计师，设计好看、好穿、好卖的服装，利用GPT+数据洞察、柔性快反+数智化供应链以及AIGC降低设计门槛和库存成本，快速反应市场时尚流行趋势，并进行落地实践 ......

2023年8月7日13:59:31 因为最近开发自己的一些常用系统，所以为了自由度较高一点，经常分类都是无限层级，所以递归用的比较多，但是发现当分类大于三层，数据1万以上递归就会很慢，所以一直在寻求优化算法，使用使用chagpt优化的算法，基本无法使用，后续想到用php原生函数来使用，结果性能飙升 ......