图像处理 物体 算法 深度
在C#语言里对NULL的技术处理
在 C# 中，null 是一个特殊存在，表示缺少值。Null 可以分配给引用类型和可为 null 的值类型，但不能分配给不可为空的值类型。在 C# 中处理 null 值是编写可靠且可靠的代码的一个重要方面。在本文中，我将讨论一些在 C# 中处理 null 值的最常用技术。 1 、NULL合并操作符（ ......
分布式一致性算法Raft
raft算法之所以容易理解，其一是他将一致性问题划分成几个子问题，这几个子问题都是独立、可理解和解释的。从传统的思维来讲，对于一个复杂的系统或者工程，都是大化小，分解实现，然后去尝试融合解决整体逻辑。 一、Raft详解 Raft算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行Etcd、Consul、 ......
Mybatis自定义TypeHandler完成字段加解密And枚举数据处理
Mybatis自定义TypeHandler完成字段加解密And枚举数据处理 新增And查询对枚举数据处理 定义枚举 @Getter public enum UserEnum { HOLD_A_POST("在职", 10), RESIGN("离职", 20); private String name; ......
算法分析与设计大课程报告
问题描述 问题背景： 输入法自动更正：当我们输入了一个不正确的词时，输入法就可能自动给我们更正。例如下面的例子： 图 1 提出问题：为什么输入法能够选到正确的那个词呢？ 我们的猜想是，可能输入法会找“长得像”的词作为他推荐给用户的，也就是更正的词。那么如何让计算机知道什么叫长得像呢？具体来讲，如何衡 ......
[算法分析与设计] 3. 并查集分析与反阿克曼函数
Union-Find 问题：给定 \(n\) 个元素，最初每个元素在一个集合中，有两种操作，union 表示合并两个集合，find 表示查询某个特定元素所在的集合。 并查集是一种数据结构。其为每个集合寻找一个代表元，代表元可以是任意的，也可以随操作变化，但需要满足任何时刻一个集合的代表元是确定且唯一 ......
java和c#里的TOTP统一算法
基础说明 本文根据 RFC4226 和 RFC6238 文档，详细的介绍 HOTP 和 TOTP 算法的原理和实现。 两步验证已经被广泛应用于各种互联网应用当中，用来提供安全性。对于如何使用两步验证，大家并不陌生，无非是开启两步验证，然后出现一个二维码，使用支持两步验证的移动应用比如 Google ......
自然语言处理中的分词问题总结 原创
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。本文转载自明略研究院的技术经理牟小峰老师讲授的语言处理中的分词问题。 如何界定分词 中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个 ......
树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类
一、介绍 树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H ......
WPF3D关于HelixToolkit-3D呈现的交互处理
关于HelixToolkit-这个3D呈现的交互处理推荐使用，因为功能比较强大 一个开源3D库，根据MIT许可证获得许可。MIT许可证非常宽松，允许在专有软件中使用。该库基于 .NET，目前专注于 WPF 平台。 HelixToolkit是.NET Framework的一个开源3D图形库，它主要用于 ......
TUXEDO宣布Nano Pro Gen12迷你Linux PC搭载AMD Ryzen 7000U处理器
导读 这款迷你PC还配备了AMD Mediatek Wi-Fi 6E三频带芯片，为坚定的AMD粉丝提供了更多选择。 TUXEDO Computers今天宣布了Nano Pro迷你PC的第12代（Gen12），内部配置升级，连接性改进，计算效率提高。 与2021年11月宣布的Nano Pro Gen1 ......
吴恩达深度学习笔记
B站看的视频，课太长了，180多节，但搬运的没有作业练习，最好找个能练习的 1，假设模型时，以前（2011版机器学习）用西塔代表参数组成的向量，现在用w代表参数组成的向量，b代表西塔0，x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w，进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数，是损失函数 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
[算法学习笔记] ST表
学习时间：2023/10/15 CSP-S 2023 倒计时 5 days 我竟然才会ST表 简述 ST表主要用于解决 静态RMQ问题。实际上，凡是具备 可重复贡献和结合律的问题，都可以用 ST表 来解决。 ST表 的优化方式和前缀和差分类似，采取预处理，每次可以做到 \(O(1)\) 时间复杂度的 ......
算法修养--广度优先搜索BFS
广度优先算法（BFS） 广度优先算法（Breadth-First Search）是在图和树领域的搜索方法，其核心思想是从一个起始点开始，访问其所有的临近节点，然后再按照相同的方式访问这些临近节点的节点，这种访问方式类似涟漪泛起，一层一层的扩散。 广度优先算法解决的问题： 从A点出发，有没有一条路径可 ......
【高级机器学习算法】7.决策树
决策树模型 决策树定义 决策树是一种基本的分类与回归方法，是一种树形结构，其中每个非叶子节点表示一个特征属性上的测试， 每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，每个叶子节点存放一个类别。 决策树学习算法的任务是在所有可能的决策树中选择一个表现良好的决策树，即在训练集上表现良好且能很好地泛化到新数 ......
Easysearch压缩模式深度比较：ZSTD+source_reuse的优势分析
引言 在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （113）-- 算法导论10.2 5题
五、用go语言，使用单向循环链表实现字典操作 INSERT、DELETE 和 SEARCH，并给出所写过程的运行时间。 文心一言： 在Go语言中，我们首先需要定义一个Node结构体来表示单向循环链表的节点，然后再定义一个LinkedList结构体来表示单向循环链表。接下来，我们可以实现INSERT、 ......
bat批处理，无限循环，类似while
bat 批处理，没有 while 这样的循环，那就要自己创建了。 一、用 :loop :loop echo %num% set /a num+=1 if %num% lss 10 goto :loop 二、用 for FOR /L %N IN () DO @echo Oops 三、 四、 免责声明： ......
车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型
一、介绍 车辆车型识别系统。本系统使用Python作为主要开发编程语言，通过TensorFlow搭建算法模型网络对收集到的多种车辆车型图片数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。并基于该模型搭建Django框架的WEB网页端可视化操作界面。实现用户上传一张车辆车型图片识别其名称。 二、系 ......
搜索与图论2.2-Floyd算法
一、简述 \(Floyd\) 算法是一种可以快速求解图上所有顶点之间最短路径的算法。 \(Bellman-Ford\) 和 \(Dijkstra\) 算法求解的都是从一个起始点开始的最短路。如果想要求解图中所有顶点之间的最短路，就需要枚举每个点做为起点，这样十分低效。\(Floyd\) 算法(也称 ......
排序算法
排序算法 1、冒泡排序 冒泡排序是一种非常直接，但是性能比较低的排序方法，其时间复杂度为$\mathcal{O}{n^2}$，它通过两两比较数组中的元素，若第一个元素大于第二个元素，则将两个元素交换位置，逐步将元素中的最大值归位。其排序过程如下图所示： C++代码如下： template<typ ......
10-多比特信号的跨时钟域处理
1.两级触发器的问题 2.多比特跨时钟域的处理方法 FIFO是处理跨时钟问题的最常用问题 3.格雷码编码处理跨时钟域 4.异步FIFO 5.多比特跨时钟域的握手处理 ......
【高级机器学习算法】6.机器学习应用建议
模型评估 模型评估是机器学习中非常重要的一部分，它可以帮助我们评估模型的好坏，从而选择最优的模型。 评估方式 在机器学习中，我们通常会将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的好坏。 评估指标 训练误差：模型在训练集上的误差，用于衡量模型在训练集上的拟合程度，训练误差越小 ......
09-单比特信号的跨时钟域处理
1.慢时钟域信号同步到快时钟域的处理方法 快时钟信号采用慢时钟域信号 -- 两级触发器同步器 慢时钟域信号电平比较长,快时钟域的多个周期内都可以采样到慢时钟域信号 -- 只对信号的上升沿/下降沿/双沿检测 握手处理 -- Bus传输中使用,单bit信号使用较少 2.信号上升沿检测 -- 边沿检测同步 ......
Snowflake算法生成分布式ID实现Go、C++
Snowflake 算法是一种用于生成全局唯一 ID 的分布式算法。它在分布式系统中被广泛应用，用于解决多节点同时生成 ID 的冲突问题。 Snowflake 算法的核心思想是将一个64位的长整数（Long）分解成多个部分，每个部分代表不同的信息，例如时间戳、节点ID和序列号。通过这种方式，Snow ......