图像处理 物体 算法 深度
从数据库查询权限信息与自定义失败处理
从数据库查询权限信息 代码实现 我们只需要根据用户id去查询到其所对应的权限信息即可。 所以我们可以先定义个mapper，其中提供一个方法可以根据userid查询权限信息。 package com.example.qinghuatokendemo.Mapper; import com.baomi ......
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤 1.感知机算法求解 采用whi ......
pid算法函数实现，c语言版
#include <stdio.h> float pid(float setpoint, float process_variable, float kp, float ki, float kd, float dt, float* integral, float* last_error) { // ......
C#使用SnsPictureBox.dll显示图像，自带缩放和平移功能，带预览图调整显示区域。
下载地址： SnsPictureBox.dll图像显示样例-C#文档类资源 使用SnsPixtureBox显示图像具有以下三大优势： 一、便捷性： 1、输入接口多，支持的输入类型有Bitmap（图像），byte[]（图像数据）, Intptr（图像数据地址）等。 2、可直接在线程里执行图像显示，不需 ......
分治算法：剑指 Offer 36. 二叉搜索树与双向链表
题目描述： 输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的循环双向链表。要求不能创建任何新的节点，只能调整树中节点指针的指向。 为了让您更好地理解问题，以下面的二叉搜索树为例： 我们希望将这个二叉搜索树转化为双向循环链表。链表中的每个节点都有一个前驱和后继指针。 对于双向循环链表，第一个节点的前 ......
滑动窗口算法实现分布式第三方请求限频
一. 业务背景 第三方服务接口存在频率调用限制（例如，1s5次，超过5次返回超出频率），己方服务存在并发处理的情况，为了保证服务的成功率，且达到第三方限制的最大吞吐量，故需要一个限频调用的算法 二.实现思路 常见限频算法一般有五种，漏桶算法、令牌桶算法、固定窗口算法，滑动窗口算法，漏斗算法，五种算各 ......
FIT2004 python算法
FIT2004 S1/2023: Assignment 1 DEADLINE: Friday 28th April 2023 16:30:00 AEDT. LATE SUBMISSION PENALTY: 10% penalty per day. Submissions more than 7 ca ......
并行算法的设计 评估并行程序的性能
5. 如何设计一个并行程序 — python-parallel-programming-cookbook-cn 1.0 文档 https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter1/05_H ......
简述PHP中trait的使用和同时引入多个trait时同名方法冲突的处理
PHP的类是单一继承模式，也就是每个类只能继承一个父类（基类）。 但有时需要引入更多通用（共用）的方法，同时这些方法又不适合集成到基类。 那么这时，就需要使用其他方法来引入这些方法。其中trait，就是方法之一。 trait是PHP5.4之后出现的一种代码复用方法，形式和Class非常相似，同时可以 ......
基于ICP配准算法的三维点云数据的匹配仿真
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 ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中，首先是找到一个可用的变换，配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换。ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法。该算法重复进行选择对应关系 ......
m基于LOC-PCA算法的人脸重建算法matlab仿真,给定人物侧脸实现正脸重建
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 提出了一种有效的图像姿态合成方法。姿势合成用于预测在给定姿势的期望姿势处具有最小误差的面部图像。在许多情况下，这是经常需要的例如动画电影的制作、法医学和3D人脸几何的生成等应用，它使用主成分分析（PCA）和线性对象类（ ......
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
深度研究：接连创造高估值、高增长神话的PLG
组织架构不匹配、权责分配不清晰以及团队协作无机制是推进PLG业务面临的三大核心挑战，而安全软件公司Snyk以其指数级营收和估值增长的成功实践证明，构建合适且高效团队是助力PLG创新实现高速增长的关键，其经验值得借鉴。本文将通过分析Synk如何构建起全能型跨职能团队，如何定义PLG团队核心权责，以及如 ......
决策树算法总结
决策树（Decision Tree） 决策树是一种树形结构，以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，它每个内部节点表示在某个特征上的分割使得分割前后熵值下降最快，到叶子结点处的熵值为零，此时每个叶结点中的样本都被归为同一类（训练时叶结点中数据的真实类别未必为同一类）。 决策树算法递归的选择最优特征， ......
Midjourney v4 | 如何结合参考图像来生成AI艺术图
网址：midjourney.com 首页展示 首页如下图： 编辑 第一步：进入社群 点击首页右下角“Join the Beta”，进入如下页面： 编辑 点击“接受邀请”，验证之后进入 编辑 可以点击认证账号，进行注册： 编辑 应该不注册也能用，注册之后，左下角有个人信息： 编辑 在输入 ......
快速上手Linux核心命令（五）：文本处理三剑客
@(文本处理三剑客) 剑仙镇楼~ O(∩_∩)O 前言 上一篇中已经预告，我们这篇主要说Linux文本处理三剑客。他们分别是grep、sed、awk 。既然能被业界称为三剑客，可见其在Linux命令中占有举足轻重得地位。所以呢，这里也专门写一篇文章说一说其用法。 正则表达式 三剑客一般会配合着正则表 ......
算法学习day07哈希表part02-454、383、15、18
package LeetCode.hashpart02; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 454. 四数相加 II * 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多 ......
算法学习day06哈希表part01-202、349、1、242
package LeetCode.hashpart01; import java.util.HashSet; import java.util.Set; /** * 202. 快乐数 * 编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。 * * 「快乐数」定义为： * 对于一个正整数，每一次将该数替换为 ......
排序算法之详解选择排序
引入 选择排序顾名思义是需要进行选择的，那么就要问题了，选择到底是选择什么呢? 选择排序的选择是选择数组中未排序的数组中最小的值，将被选择的元素放在未排序数组的首位 如果你对 ‘未排序数组’ ， ‘选择’ 的概念不理解，那么你可以看看下面的图 思路 有了上面的一些基础之后，我们再来说说选择排序算法的 ......
lazarus - Free Pascal 之 文件处理
今儿来写写如何使用Free Pascal处理文件，感觉挺有用的 任务一：写hello world到文件 procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); var f: TextFile; begin AssignFile(f, 'hello.txt'); ......
python实现排序算法
python实现排序算法 算法的时间复杂度\空间复杂度\稳定性 冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序是一种简单的排序算法.它重复地遍历待排序的序列,依次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来.算法的名字由来就是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端. 算法特点 什么时候最快 ......
【动手学深度学习】第四章笔记：多层感知机、权重衰减、暂退法、数值稳定性和模型初始化、环境和分布偏移
为了更好的阅读体验，请点击这里 4.1 多层感知机 4.1.1 隐藏层 由于仿射变换中的线性是一个很强的假设，因此导致了线性模型可能会不适用。线性意味着单调假设：任何特征的增大都会导致模型输出的增大或者模型输出的减小。 但是违反单调性的例子比比皆是。除此之外，分类任务中，仅依托像素强度分类也很不合理 ......
深度学习--RNN实战与存在问题
深度学习--RNN实战与存在问题 时间序列预测 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from matplotlib import pyplot as plt #数量 num ......
研究生论文处理的数据
数据的特征是反射率每一个波长代表一个维度。 数据的横轴代表像素数，纵轴代表不同频率，里面的内容表示不同频率的反射率。 物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，称为反射率。不同物体的反射率也不同，这主要取决于物体本身的性质(表面状况），以及入射电磁波的波长和入射角度，反射率的大小范围总是小于等于1，利 ......
深度学习--RNN基础
深度学习--RNN基础 RNN（Recurrent Neutral Network，循环神经网络），主要应用于自然语言处理NLP。 RNN表示方法 1.编码 因为Pytorch中没有String类型数据，需要引入序列表示法(sequence representation)对文本进行表示。 表 ......
KMP算法学习笔记
总算把这个东西搞懂了...... KMP是一个求解字符串匹配问题的算法。 这个东西的核心是一个$next$数组，$next_i$表示字符串第$0\sim i$项的相同的前缀和后缀的最大长度。 这里的前缀和后缀概念略有不同，如 DUCK的前缀为 D,DU,DUC,后缀为 K,CK,UCK，不包含 DU ......
代码随想录算法训练营第六天 | 242.有效的字母异位词 、349. 两个数组的交集 、 202. 快乐数 、 1. 两数之和
📋目录 ✅ 242.有效的字母异位词 ➡️ 349.两个数组的交集 ➡️ 202.快乐数 ➡️ 1.两数之和 242.有效的字母异位词 ⏰ 1.解题思路 创建一个新数组，用来记录字符串中字符出现的次数 相当于将字符映射到数组也就是哈希表的索引下标上 遍历第一个字符串，将出现的字符次数记录+1，关键 ......
基于平均哈希算法（aHash）+汉明距离的相似图片识别方案
# demo示例import cv2 import numpy as np from PIL import Image # 计算平均哈希值 def ahash(image): # 缩放为8*8 image = cv2.resize(image, (8, 8), interpolation=cv2.I ......
未解决bug，处理不了，记录20230425
父组件有一个按钮和子组件a。 子组件a有一个失焦事件，会通知父组件我变更了值， 当父组件点击按钮的时候，就会把当前页面上所有的值存储起来。业务上一定要让这个失焦时间先完成然后再执行按钮的click事件。 但，现在问题就是：我光标还在子组件a里面的时候，直接鼠标点击父组件的按钮，会导致不一定每次都是子 ......
pod lib create 报错 Could not find 'rexml' (~> 3.2.4) among 38 total gem(s) (Gem::MissingSpecError) 处理
先分享一下我遇到的问题、我的pod是通过homebrew 安装的 brew install cocoapods 然后我在使用pod去创建自己的pod 库报错 pod lib create testlib 原因 本地使用的ruby版本不对 不应该使用系统的ruby 要使用自己安装的ruby 解决方案 ......