图像处理 物体 算法 深度

使用SetDynamicTimeZoneInformation设置时区返回false，设置失败。 使用PowerShell设置Set-TimeZone成功。 /// <summary> /// 设置本地时区 /// 参数取值"China Standard Time"，即可设置为中国时区 /// </ ......

一、问题报错 Failed to connect to MySQL: Access denied for user 'root' @'localhost' (using password: YES)Unable to connect to the database: security 二、问题解决 ......

一、问题报错 Fatal eror: Uncanght Emror Calto mdened fmction mysg,.comect m Cphpstndy pro WWW sgh-abs-master sgh-labs-master'sg-comections sg-comect php;6 S ......

深度优先搜索（DFS） 我们以二叉树的遍历为例子。 先序遍历 遍历过程 访问根节点 先序遍历其左子树 先序遍历其右子树 中序序遍历 遍历过程 中序遍历其左子树 访问根节点 中序遍历其右子树 后序遍历 遍历过程 后序遍历其左子树 后序遍历其右子树 访问根节点 我们使用数组来模拟二叉数，使用代码实现如下 ......

前言 一共八章 基本算法 基本数据结构 搜索 数学知识 数据结构进阶 动态规划 图论 综合技巧与实践 前置要求：简单熟悉C++这门语言。 学习算法，算法的门槛不像AI门槛那么高，每个人皆可学习。正如谚语所说：熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。 练习达到3000左右的题量，那你便可轻易Accepted一 ......

本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中，我们将使用一个经典的数据集，包含24000张猫狗图片（12000张猫的图片和12000张狗的图片），提取2000张用于训练和验证，1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型，然后... ......

一、问题报错 主要有三个报错，图片展示如下： 二、问题解决 2.1问题分析 遇到问题，我们需要先分析问题。 第一个问题1130 - Host "11.0.1.1' is not allowed to connect to this MySQL server 大概可以看出是因为IP没在登录范围，类似设 ......

本文全面而深入地探讨了AdaBoost算法，从其基础概念和原理到Python实战应用。文章不仅详细解析了AdaBoost的优缺点，还通过实例展示了如何在Python中实现该算法。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕， ......

请求与响应 - 处理请求数据 request 对象 当浏览器去访问一个地址时，HTTP 协议会向后台传递一个 request 对象。这个 request 对象包含请求头、请求参数、以及请求方式。后台可以取到 request，然后进行逻辑处理。 在 Flask 中，可以使用 request 对象来处理 ......

原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......

为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......

我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......

#囚徒4.0_11_基于python的风云算法 #关于昨天数据不同的问题：是因为IDL和Python的逻辑不同而导致的，数据读取没问题，我表示错了。 #换语言好麻烦，现在都不知道什么语法对应什么语言了，一团糟。 #从上午十点写到现在，测试的时候发现python他的读取逻辑和IDL不一样，他的循环也不 ......

function mask = code(ref_b2,ref_b3,ref_b4,ref_b5,tmp_7,tmp_9,tmp_13,tmp_15,SC,height,mask_lan) %算法实现 % 此处提供详细说明 sz=size(ref_b2); temp=ref_b4*0; temp(t ......

删除有序数组中的重复项 题目: 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。 考虑 nums 的唯一元素的数量为 k ，你需要做以下事情确保你 ......

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/链表理论基础.html ● 454.四数相加II var fourSumCount = function(nums1, nums2, nums3, nums4) { let count = 0 let map = n ......

在 14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......

在英语中，“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同，“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他 ......

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/哈希表理论基础.html 242.有效的字母异位词 var isAnagram = function(s, t) { if(s.length !== t.length) return false let map = ......

数组中移除指定元素 题目: 给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 解题源码: ......

基于web.xml的Spring web应用程序少不了以下这个配置： <!-- 监听器：启动Web容器时，自动装配ApplicationContext的配置信息，完成容器的初始化--> <listener> <listener-class>org.springframework.web.contex ......

自然语言处理与词嵌入 词嵌入 one-hot向量表示了每个词在词汇表中的位置，但是每个one-hot向量的内积为0，不能表示出每个词之间的相互关系。 I want a glass of orange juice. I want a glass of apple __. 例如，对于上述的这样一句话，通 ......

深度卷积模型：案例探究 为什么要学习一些案例呢？ 就像通过看别人的代码来学习编程一样，通过学习卷积神经模型的案例，建立对卷积神经网络的（CNN）的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去，他们往往也表现得很好。 接下来要学习的神经网络： 经典模型：LeNet5、AlexNe ......

一、概况 平时我们安装完数据库，需要进行对应的密码或者密码策略修改，此时需要mysql的密码验证插件。MySQL可能没有这个插件，就需要进行相应的处理。 二、问题描述 mysql> set global validate_password_policy=0;ERROR 1193 (HY000): U ......

一、任务要求 [ 1 ] 知识点归纳以及自己最有收获的内容，选择至少2个知识点利用chatgpt等工具进行苏格拉底挑战，并提交过程截图，提示过程参考下面内容 （4分） 我在学****知识点，请你以苏格拉底的方式对我进行提问，一次一个问题 核心是要求GPT：请你以苏格拉底的方式对我进行提问 然后GPT ......

在 Go 语言中，panic、recover 和 defer 是用于处理异常情况的关键字。它们通常一起使用来实现对程序错误的处理和恢复。 1. defer 语句 defer 用于在函数返回之前执行一段代码。被 defer 修饰的语句或函数会在包含 defer 的函数执行完毕后执行。defer 常用于 ......

优化算法 机器学习是一个高度依赖经验的过程，需要在成千上万的数据上迭代多次来得到最小化损失函数的目的。所以对于如此大规模的数据，需要通过对算法进行优化来提高训练模型的效率。 mini-batch梯度下降法 此前，我们通过向量化，一次迭代就可以在所有的训练样本上进行梯度下降的运算，对此我们称之为bat ......

读/写文件前请保证文件存在。 InputStream InputStream是基本的输入流，它是一个抽象类（不是接口） 最基本的方法是int read()，作用是读取输入流的下一个字节，并返回字节的int值，返回-1代表已读到结尾。 按字节读取一个文件流： public void readFile( ......

1、前期工作 需要将代码块处理成要求的格式，即变量用$开头标记，每一个tab缩进用\t替换，代码中的双引号用转义字符\"替换，每一行放双引号中，行末加逗号。。。 具体操作及截图如下： （1）、代码中的变量用“$1”，“$2”，“$3”....等替换 （2）、在文本编辑器或者vscode中将缩进用\t ......

深度学习的实用层面 数据集：Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train ......