学习网络 算法fasterrcnn深度
二分查找算法题3
/** * https://leetcode.cn/problems/search-in-rotated-sorted-array/description/ * 找到旋转的点 * 判断target的值是在旋转点的那一边 * 在在这个区间内使用二分查找 * */ public static void ......
二分查找算法题4
/** * https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix/description/ * * @return*/ public static boolean hanShu3(int[][] matrix, int target){ int m = ma ......
前缀和算法题1
/** * https://www.nowcoder.com/practice/acead2f4c28c401889915da98ecdc6bf * * 本题采用前缀和的思想（用来快速的得到数组某一段区间里的值的和） * 首先录入数组arr * 创建一个dp数组用来存放数组的前缀和 * dp[i]就 ......
前缀和算法题2
/** * https://leetcode.cn/problems/subarray-sums-divisible-by-k/description/ * 1.同余定理：如果(a-b)/p=k k为整数，则a%p=b%p * 2.C++和Java中对[负数%正数]的结果以及修正： * 负%正=负 ......
Matlab决策树、模糊C-均值聚类算法分析大学教师职称学历评分可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34203 原文出处：拓端数据部落公众号 本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。 背景 随着高等教育的快速发展，教师队伍的素质和能力成为了影响高校发展的重要因素。职称 ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
Python学习心得
1.学习资源： 2.开始学习Python之前，选择一些适合初学者的学习资源，如在线教程、教科书和视频课程。一些常用的学习资源包括Python官方文档、Coursera、edX、Udemy等在线学习平台。 3.安装和环境设置： 4.安装Python解释器。你可以从Python官方网站下载最新的Pyth ......
linux-常用网络命令
1、ping ping 命令用于测试与目标主机之间的连接。它向目标主机发送一个ICMP回显请求，并等待它的回应。如果目标主机正常工作并且连接畅通，则会收到一个回显响应。如果没有收到响应，则说明有问题，需要进一步排除故障。 2、traceroute traceroute 命令用于跟踪数据包从本地主机到 ......
【操作系统学习笔记03】
以下是下面链接中教程的笔记，如有侵权请联系我删除。随便学学可能不严谨，但如果有离谱错误烦请指正。 https://www.bilibili.com/video/BV1YE411D7nH?p=3&vd_source=febdc1a8028af6b442667407286a2750 操作系统引导 —— ......
Docker容器间的网络设置
1、构建自定义docker网络 docker network create -d bridge docker_Net#其中，-d指定了docker的网络类型为bridge类型，并自定义docker网络的名称为docker_Net 创建成功后，用docker network ls查看系统的docker ......
世界上最全面的elasticsearch学习之路，祝你早日学成归来
开胃菜，核心知识篇 elasticsearch安装和使用 elasticsearch 索引curd ,mapping映射, query DSL elasticsearch分词器 character filter ,tokenizer,token filter elasticsearch聚合查询 El ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
form表单 数组中对象校验 深度校验
<el-form ref="dataFormRef" :model="form" :rules="dataRules" formDialogRef label-width="100px" v-loading="loading"> <el-form-item label="负责人" prop="dir ......
11.8算法
题目 二叉树的中序遍历 给定一个二叉树的根节点 root ，返回 它的 中序 遍历 。 示例 1： 输入：root = [1,null,2,3] 输出：[1,3,2] 示例 2： 输入：root = [] 输出：[] 示例 3： 输入：root = [1] 输出：[1] 提示： 树中节点数目在范围 ......
学习进度日志
2023 7.14-9.1 学术： 动手学深度学习，ChatGLM部署使用与微调 9.1-11.8 学术： 玩转 Pytorch，环境配置，需求分析 就业： 一刷《代码随想录》 ......
Java学习之路（五）
Java学习之路（五） 1.Debug模式 1.1 什么是Debug模式 是供程序员使用的程序调试工具，它可以用于查看程序的执行流程，也可以用于追踪程序执行过程来调试程序。 1.2 Debug介绍与操作流程 如何加断点 选择要设置断点的代码行，在行号的区域后面单击鼠标左键即可 如何运行加了断点的程序 ......
有趣的Shell脚本学习
有趣的Shell脚本学习 倒计时脚本 #!/bin/bash echo 20秒倒计时开始: tput sc # 循环40秒 for count in `seq 0 20` do tput rc tput ed echo -n `expr 20 - $count` sleep 1 done echo ......
JUC并发编程学习笔记（十六）Volatile
Volatile 保证可见性 private volatile static Integer num = 0; 使用了volatile关键字，即可保证它本身可被其他线程的工作内存感知，即变化时也会被同步变化。 不保证原子性 原子性：不可分割 线程A在执行任务时是不可被打扰的，也不能被分割，要么同时成 ......
Oracle 专用模式与共享模式的学习与思考
Oracle 专用模式与共享模式的学习与思考 说明 Oracle数据库中的专用模式和共享模式是两种不同的数据库运行模式，它们在应用场景和权限管理上有所不同。 专用模式（Dedicated Mode）：专用模式是指一个Oracle数据库实例中的每个用户连接都拥有独立的进程来处理请求。 每个用户连接都有 ......
神经网络基础篇：详解logistic 损失函数（Explanation of logistic regression cost function）
详解 logistic 损失函数 在本篇博客中，将给出一个简洁的证明来说明逻辑回归的损失函数为什么是这种形式。 回想一下，在逻辑回归中，需要预测的结果\(\hat{y}\),可以表示为\(\hat{y}=\sigma(w^{T}x+b)\)，\(\sigma\)是熟悉的\(S\)型函数 \(\sig ......
算法笔记 - 拉格朗日插值
用 \(k + 1\) 个点可以唯一确定一个 \(k\) 次多项式，很好证明，我们可以用这 \(k + 1\) 个点列出一个 \(k + 1\) 元一次方程，其中未知数为多项式的每项系数。 如果我们想要求出多项式 \(f(x)\) 在某一点 \(x'\) 上的值，我们大可以直接将方程列出，高斯消元即 ......
声源定位算法的输入和输出
基于波束形成 DeaySum 输入： x : 输入信号，样本*通道 fs : 采样率 N : FFT 长度，频率分量数目 frameLength : 帧长度，通常与 N 相同 inc : 步进增量 r : 阵元半径 angle : 入射角度 输出： DS : 延迟和输出 x1 : 预导向信号，与 x ......
基于改进的MUSIC的声源定位算法
目的：针对MUSIC其分辨率低且在麦克风数目较少时DOA估计精度较差的问题。 方法：利用广义互相关算法估计出声源信号到达各 麦克风之间的时间差，并据此构建出对应的矢量信号，最后通过计算谱函数确定DOA估计值。 结果：优化后的ＭＵＳＩＣ 算法可以得到更加尖锐的指向性波束，更低的旁瓣，并且能使方位角的定 ......
快速SRP-PHAT多声源定位算法
目的：相位变换加权指向响应功率（SRP-PHAT）算法在低信噪比和强混响环境下具有较好的鲁棒性，但是空间遍历带来的海量计算给其声源实时定位带来了挑战。 方法：提出了一种适用于多声源的随机区域收缩SRP-PHAT算法，通过最小描述长度（MDL）准则确定声源数量，利用 K-means聚类算法进行空间区域 ......
感谢算法博弈论让我领略了线性规划之美！！！！！！！
期中寄，人已疯 \(\mathbf{LP}\)： \(A\) 是 \(m\times n\) 的矩阵，\(c\) 是 \(n\) 维向量，\(b\) 是 \(m\) 维向量，以下优化问题被称为 \(\mathbf{LP}\) 问题： \(x\) 是 \(n\times 1\) 维向量，在满足限制 \ ......
Unity 自定义Postprocess 最优秀的模糊算法 Dual Blur
前言 本篇将介绍如何通过添加RenderFeature实现自定义的postprocess——Dual Blur 关于RenderFeature的基础可以看这篇https://www.cnblogs.com/chenglixue/p/17816447.html Dual Blur介绍 因为毛神对于十大 ......