图像处理 物体 算法 深度
BM 算法学习笔记
$\text{Berlekamp-Massey}$ 算法 模板题 考虑维护这个序列 $a$ 前缀的递推序列 $f$。 不妨假设当前考虑到 $a_1,a_2,a_3\dots a_n$，当前的递推序列为 $f_1,f_2,f_3\dots f_m$，那么接下来分为两种情况： $a_n= \sum {i ......
自动驾驶-预瞄-Pure pursuit纯跟踪算法-MATLAB实现
有空把引入、逻辑、原理介绍给写了，目前先给大家看看代码。 将来写大概会分成这么几块： 汽车运动学自行车模型 跟踪算法主流模型及特点 纯跟踪算法原理推导 代码介绍 代码原创，来之不易，请勿不注明转载。 喜欢点个赞吧！网上许多代码都跑不起来hh clc; clear; % form road cx = ......
由数据范围反推算法复杂度以及算法内容
由数据范围反推算法复杂度以及算法内容 1、一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。 C++里面如果题目的时间限制是1s的话，这个1s是指每一个测试数据都有1s的时间限制，如果一个题有十几个测试数据，每一个测试数据都有1s的实现，正常比赛的话，比如蓝桥杯比赛的话，如果有10个测试数据，时间限制是1 ......
AcWing算法提高课-1.1.1摘花生
题目描述 Hello Kitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。 她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图)，从西北角进去，东南角出来。 地里每个道路的交叉点上都有种着一株花生苗，上面有若干颗花生，经过一株花生苗就能摘走该它上面所有的花生。 Hello Kitty只能向东或向南走，不能向西或向北走。 ......
STAB算法
SATB算法思想简介 SATB算法的基本思想，可以概括为如下三句话： 并发标记之前先给Region内存打个快照，标记线程基于这个快照独立进行标记。应用线程不会直接修改这个快照中的对象，也就是说应用线程不会干扰标记线程的工作。 应用线程新分配的对象都认为是活跃对象，实际在下一个并发标记周期进行标记。 ......
yaml-cpp YAML格式处理库的介绍和使用（面向业务编程-文件格式处理）
yaml-cpp YAML格式处理库的介绍和使用（面向业务编程-文件格式处理） YAML格式介绍 YAML的格式介绍，有关ini、json和xml或许很多人已经很了解了，但是关于YAML，还有许多人不了解。YAML被设计成更适合人类阅读（我想正因为如此，所以相对来说更灵活，就导致到使用的时候很多人会 ......
JVM的垃圾收集算法
介绍分代收集理论和几种垃圾收集算法的思想及其发展过程。 分代收集理论 当前商业虚拟机的垃圾收集器，大多数都遵循了 “分代收集”（Generational Collection）的理论进行设计，分代收集名为理论，实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则，分代收集理论它建立在两个分代假说之上： 弱 ......
树：剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
题目描述： 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索 ......
笔记1. O(NlogN)的排序算法
准备工作 打印数组 void PrintfNums(int *nums, int numsSize) { for (int i = 0; i < numsSize; i++) { printf("%d ", nums[i]); } printf("\n"); } 交换元素 void Swap(int ......
m基于多核学习支持向量机MKLSVM的数据预测分类算法matlab仿真
1.算法描述 20世纪60年代Vapnik等人提出了统计学习理论。基于该理论,于90年代给出了一种新的学习方法——支持向量机。该方法显著优点为根据结构风险最小化归纳准则,有效地避免了过学习、维数灾难和局部极小等传统机器学习中存在的弊端,且在小样本情况下仍然具有良好的泛化能力,从而该算法受到了广泛的关 ......
欧几里得算法与更相减损法复习
（1）欧几里得算法（辗转相除法），用于求两个整数的最大公因数 解释： 两个整数 a 和 b，假如a = b * x + y a 和 b 的最大公因数是 d， 那么 a % d == 0，b % d == 0，也有 (b * x + y) % d == 0 ∴ y % d == 0 即 a 和 b 的 ......
动手深度学习pytorch
<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一：过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014)，有助于减轻过拟合的危 ......
2023.4.5 网络最大流 Dinic算法
网络最大流 Dinic算法 ~~省选爆了qwq~~ 题目描述 给出一个网络图，以及其源点和汇点，求出其网络最大流。 网络流，就像水在一个水渠构成的网络中流一样，源点有无限的水，每条边有最大流量限制，求流到汇点的最大流量。 更菜一点的EK算法自行了解，此处我们用dinic算法解决问题。 这些网络流算法 ......
MA323财经数学pytho算法
MA323 Computational Methods in Financial MathematicsAssessed Coursework (2023)02/03/20231 Guidelines1.1 SubmissionYour coursework must be submitted by ......
读SQL进阶教程笔记08_处理数列
1. 处理有序集合也并非SQL的直接用途 1.1. SQL语言在处理数据时默认地都不考虑顺序 2. 处理数据的方法有两种 2.1. 第一种是把数据看成忽略了顺序的集合 2.2. 第二种是把数据看成有序的集合 2.2.1. 首先用自连接生成起点和终点的组合 2.2.2. 其次在子查询中描述内部的各个元 ......
[算法] 线性筛
我搞了一个下午和一个晚上，网上的博客、视频讲得不清不楚，真的感觉很难！！！下面是自己的理解，不保证没问题！ 以下代码按照该题来写：模板题：204. 计数质数。 埃氏筛算法中，同一个合数会被多个质数标记（例如 45 这个数，它会同时被 3,5 两个数标记为合数），线性筛则保证每个合数只会被其最小质数因 ......
JsonCpp JSON格式处理库的介绍和使用（面向业务编程-文件格式处理）
JsonCpp JSON格式处理库的介绍和使用（面向业务编程-文件格式处理） 介绍 JSON是一种轻量级的数据交换格式，它是一种键值对的集合。它的值可以是数字、字符串、布尔值、序列。 想知道更多有关JSON格式的介绍，可以到JSON的官网json.org学习 JsonCpp是一个c++库，允许对JS ......
深度学习-情感分析
title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据（IMDB 数据集），影评被分为两类：正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型，对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题，研究对象是电影评论类的文本，我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB（I ......
洛谷4113（树状数组+离线处理）
[HEOI2012]采花 题目描述 萧薰儿是古国的公主，平时的一大爱好是采花。 今天天气晴朗，阳光明媚，公主清晨便去了皇宫中新建的花园采花。 花园足够大，容纳了 $n$ 朵花，共有 $c$ 种颜色，用整数 $1 \sim c$ 表示。且花是排成一排的，以便于公主采花。公主每次采花后会统计采到的花的颜 ......
C语言——字符串处理函数str()
1、strtok和strtok_s 1 /* 2 * strtok_s ： 根据标识符将一个长字符串截断成数个小字符串，原标识符被设置为'\0'（该函数写了原始字符串）。 3 若再次调用此函数，并且_string不变，那么截断到的字符串还是上次调用该函数截断到的字符串。 4 因为上次调用把第一个标志 ......
ExtJS-Data Package (数据处理包) - Model间关系
更新记录 2023年3月9日 发布。 ExtJS教程汇总：https://www.cnblogs.com/cqpanda/p/16328016.html 官方文档：https://docs.sencha.com/extjs/7.6.0/classic/Ext.data.schema.Associat ......
四种语言刷算法之重排链表
力扣143. 重排链表 1、C /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * struct ListNode *next; * }; */ void reorderList(struct ListN ......
navicat 导入问题处理
在navicat 导入时提示： 1. 中文乱码 2. 日期默认成为1900 3.解决方法： 乱码问题：csv文件导入时 编码由65001 修改为1008 将 4.日期问题 ......
深度学习-pytorch模型构建
title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题，使用 PyTorch，自己构建并训练一个线性回归模型，来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y，具体代码如下： import nump ......
sealos 添加node NotReady 处理
问题说明: 生产环境 K8s 1.24.0 版本 sealos 4.0.0 版本 操作系统 Centos 7.6 内核 5.4 出现问题: (prod 环境需要增加节点来应对线上业务的压力. 截止目前所有节点资源内存使用均在70%左右) 执行: sealos add --nodes 10.0.0.1 ......
06-信道、互斥锁、异常处理、Gin框架beego的使用
1 goroutine 协程 //1 并发和并行 并发：同一时间段内，多个任务在执行（单个cpu，执行多个任务） 并行：同一时刻，多个任务在执行（多个cpu的支持） //注： 编程语言中，因为Python有GIL全局解释器锁，导致同一时刻，同一个进程中只能运行一个线程 > 延伸出开启多进程，解决利用 ......
111. 二叉树的最小深度
给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度学习基础-pytorch1
DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步，首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合，来得到数据迭代器。在训练或预测时，数据迭代器能够输出每一批次所需的数据，并 ......
INS-41881处理
GI升级时，跑完 dryRunForUpgrade 后再执行gridSetup.sh时候出现下面异常--/u01/app/19.0.0/19grid/gridSetup.sh -dryRunForUpgrade [INS-41881] Installer has detected that the ......
图像向量化_向量存储以及向量搜索和匹配
###图像数据向量化 PyTorch pip install -i transformers transformers包又名pytorch-transformers或者pytorch-pretrained-bert。 它提供了一些列的STOA模型的实现，包括(Bert、XLNet、RoBERTa等) ......