学习网络 算法 深度 图像
在任意代数结构上的多项式乘法 学习笔记
前言 Stop learning useless algorithms, go and solve some problems, learn how to use binary search. 以下内容大多是作者看完《如何在任意代数结构上做多项式乘法》[1] 后口胡的，所以可能和原文章不太一样。如果 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
各种二端口滤波器网络仿真遇到的问题
各种滤波器网络仿真遇到的问题 目录各种滤波器网络仿真遇到的问题1、仿真的前置问题研究2、电路1仿真3、电路2仿真4、电路3仿真 使用软件：LTspice （ADI推荐的仿真软件） 1、仿真的前置问题研究 为什么在LC谐振点会产生大于0的增益？ 问题比较突兀，以简单的例子来验证： 上图添加了一个简单L ......
从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路
在本文中，我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译（NMT）的发展，分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时，我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。 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 ......
35.基于图像匹配的自动化测试
图像匹配的自动化测试 介绍技术 价值与用途 解决特殊场景的自动化测试问题 不可识别控件，自定义控件、图片控件、滑块 安全性较高控件，比如安全键盘 特殊渲染引擎，比如游戏 app 作为常规自动化测试的补充 图像识别速度较慢 游戏控件通过自定义可以实现控件识别 基于图像匹配的自动化测试框架 airtes ......
vmware vmnat1和vmnat8在真机网络适配器中消失
在真机的网络适配器中，发现只有两张网卡。缺少vmnat1和vmnat8 一，查看虚拟网络编辑器是否连接 二，如果没有连接，勾选连接就好了。 三，如果连接了，真机网络适配器仍然只有两张网络适配器。 1.右键此电脑，管理 2.在左侧导航栏选择系统工具，设备管理器。在中间选择展开网络适配器。 3.查看1和 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归改进方法。和上一篇用基于最小二乘法的线性回归相比，它通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价来获得更实际和可靠性更强的回归系数。 1. 概述 岭回归的模型对于存在大量相关特征（这些特征之间存在很高的相关性）的 ......
Salesforce LWC学习(四十七) 标准页面更新以后自定义页面如何捕捉？
本篇参考： https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.platform_events.meta/platform_events/platform_events_subscribe_lc.htm https://developer.salesf ......
Unity Shader学习随笔
阴影： 光源看不到，但相机看得到的地方，就是阴影 变体： 一个普通的Shader可能会有很多种效果 例如一个火焰溶解效果，写在Shader里，但其实在未触发之前我们不需要去计算该效果 因此需要在未触发前，将火焰溶解的效果计算关闭 这就用到了变体，把火焰溶解的效果计算变成变体 无论如何都会被编译的变体 ......
【电压和电流基础知识学习理解】
电压: 表示电路中某两个节点的电势差（电场中两点之间电势的差值）。 电流: 表示单位时间内通过导体的电荷的量，电荷定向移动形成电流（从高电势流向低电势）。 电压电流关系: 有了电压，才有可能产生电流，但是有电压，未必就会产生电流。 电压必须加在导体的两端，这样导体中才会产生电流，如果加在不导电的东西 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （165）-- 算法导论13.1 5题
五、用go语言，证明：在一棵红黑树中，从某结点 x 到其后代叶结点的所有简单路径中，最长的一条至多是最短一条的 2 倍。 文心一言： 首先，我们要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它满足以下性质： 每个节点或是红色，或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点（NIL或空节点）是黑色。 如 ......
PacBio长读纠错算法主要包括以下几种：
PacBio长读纠错算法主要包括以下几种： 1. LoRDEC：该算法使用短读序列对长读进行纠错，通过比对短读到长读上，利用短读的高质量信息对长读中的错误进行校正[10]。 2. Proovread：Proovread算法通过比对短读到长读上，利用短读的高质量信息对长读中的错误进行校正，同时还利用长 ......
以下是几种常见的PacBio长读纠错算法分类
PacBio长读纠错算法可以根据不同的方法和策略进行分类。根据已有研究文献的描述，以下是几种常见的PacBio长读纠错算法分类： 1. 基于短读段的纠错算法：这类算法将同物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上的、且错误率低的短读段来进行错误纠正[5]。 2. 基于短读段组装的纠错算法：这类算法 ......
<学习笔记> 后缀树(数)组
后缀排序 倍增+基数排序 code bool cmp(int x,int y,int k){ // 常数优化，使访问连续 if(oldrk[x]==oldrk[y] && oldrk[x+k]==oldrk[y+k]) return 1; else return 0; } void get_sa() ......
关于密码哈希算法BCrypt的编码结果各部分意义分析及其他注意事项
找到一个英文的解析: The bcrypt standard makes storing salts easy - everything it needs to check a password is stored in the output string. The prefix "$2a$" or ......
在只基于长读段的算法中，通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上，采用何种策略进行错误纠错？
基于长读段的算法可以通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上来进行错误纠错。在这种算法中，可以采用以下策略进行错误纠错： 1. 比对路径评判：通过比对长读段到de Bruijn图上的路径，可以得到多条比对路径。为了找到正确的比对路径用于纠错，可以采取两种规则来评判比对路径的可信 ......
Power BI - 5分钟学习合并查询
每天5分钟，今天介绍Power BI合并查询。 什么是合并查询？合并查询操作基于一列或多列的匹配值将两个现有表联接在一起。可以选择使用不同类型的联接，具体取决于所需的输出。 举例： 导入Sales表和Product表，请看样例内容。 (Excel数据源导入请参考每天5分钟第一天)。 操作步骤：1, ......
进程调度算法--引阿秀学习笔记
1.先来先服务 First-come First-serverd（FCFS） 按照请求顺序进行调度，利于长作业，不利短作业，短作业等待前面长作业执行完毕才可执行，造成短作业等待时间长。 2.短作业优先 shortest job first（SJF） 按估计运行时间最短的作业顺序进行调度，长作业可能会 ......
基于短读段的算法中de Bruijn图在错误纠正中的应用
## 基于短读段的算法中de Bruijn图在错误纠正中的应用 在基于短读段的组装和纠错方法中，de Bruijn图被广泛应用于错误纠正过程中[1]。de Bruijn图是一种基于k-mer的图结构，通过将短读段分割成等长的k-mer序列，将每个k-mer作为图中的节点，将相邻k-mer之间的连接关 ......
基于短读段的算法在将短读段比对到长读段上并进行错误纠正时，主要采用以下几种方法
基于短读段的算法在将短读段比对到长读段上并进行错误纠正时，主要采用以下几种方法： 1. 比对和纠错：将同一物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上的、且错误率低的短读段来进行错误纠正[6]。这种方法通过比对短读段和长读段之间的相似性，识别出长读段中的错误位置，并进行错误纠正。 2. 组装和纠错： ......
神经网络优化篇：如何理解 dropout（Understanding Dropout）
理解 dropout Dropout可以随机删除网络中的神经单元，为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？ 直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效 ......
长读段纠错算法综述
长读段纠错算法综述 长读段纠错算法主要分为三种类型[6]： 基于短读段的算法：将同一物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上且错误率低的短读段进行错误纠正。 基于短读段组装的算法：将长读段比对到同一物种的短读段组装后的de Bruijn图上，以此进行错误纠正。 只基于长读段的算法：采用不同策略， ......
【算法】【线性表】Trapping Rain Water（接水量）
1 题目 Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it can trap after raining. I ......
【算法】【思想】做算法题中的一些思想总结
1 小技巧 // 数字 char 怎么得到它的 int char c = '5'; int num = c - '0' + 1; 2 思想 2.1 给定数的下一个接近的数 比如 241532 的下一个数 242135，主要是思想，从右往左找到第一个出现降序的，找到 15，然后从右边找到第一个比 1 ......
算法学习Day13单调队列和优先级队列
Day13单调队列和优先级队列 By HQWQF 2023/12/25 笔记 239.滑动窗口最大值 给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。 进阶： 你能在线 ......
机器学习-无监督机器学习-图聚类-21
目录1. AP聚类算法2. Spectral Clustering 谱聚类 1. AP聚类算法 affinity 相似度 propgaption 传播 exemplars 模范 代表 Affinity Propagation Clustering特别适合高维、多类数据快速聚类，相比传统的聚类算法，该 ......
Go常见限流算法代码
计数器法：https://gitee.com/lymgoforIT/golang-trick/tree/master/08-count-limit-rate令牌桶算法：https://gitee.com/lymgoforIT/golang-trick/tree/master/09-token-buc ......
代码随想录算法训练营第二天 | 239. 滑动窗口最大值，347.前 K 个高频元素
一、239. 滑动窗口最大值 题目链接： LeetCode 239. 滑动窗口最大值 学习前： 思路： 无 学习后： 自定义双端队列，实现push、pop、peek方法，使得队列单调非增。peek方法不变；当入队时，若当前元素比队尾元素大，则pop队尾，直到队列为空或当前元素不大于队尾元素；当出队时 ......
Maven学习笔记 - git-commit-id-plugin插件
转载自：https://blog.csdn.net/mytt_10566/article/details/100116670 参考： 插件GitHub地址：https://github.com/git-commit-id/maven-git-commit-id-plugin git-commit-i ......
网络 - 什么是 CIDR
什么是 CIDR？ 无类别域间路由 (CIDR) 是一种 IP 地址分配方法，可提高互联网上的数据路由效率。每台连接到互联网的计算机、服务器和最终用户设备都有一个与之关联的唯一编号，称为 IP 地址。设备通过使用这些 IP 地址相互查找和通信。组织使用 CIDR 在其网络中灵活高效地分配 IP 地址 ......