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用Python学人工智能_学习日志
## 学习中国MOOC"用Python学人工智能"整理的笔记—— risingwaves@foxmail.com 欢迎交流 ### 20230805 - 在python中，函数和方法很像又有不同 ```python 'hello'.upper() #得到'HELLO' int(10.5) #得到10 ......
关于读者阅读“改良版雪花算法”后提出的几个共性问题的回复
你好呀，我是歪歪。 周一的时候不是发了《在开源项目中看到一个改良版的雪花算法，现在它是你的了。》这篇破文章嘛。 然后有好几个读者都提出了几个类似的问题，再写个续集，给大家解答一下。 我就喜欢这种和读者有来有回，相互拉扯的感觉。 突出一个“相互学习，共同进步。” 超前消费 首先大家都在纠结的一个点是， ......
maddpg学习
模仿的是PARL的example修改成基于torch的模型： ``` import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MAModle: ''' 提供的代码是用Python编写的，并使用PyTorch库定 ......
学习Linux，要把握哪些重点？
不知道有没有想学习Linux，但又把握不住学习重点，找不到合适的学习方法的小伙伴，反正我刚开始学习Linux时就像无头苍蝇似的“乱撞”，没有把握住学习重点，不知道怎么去学，差点要放弃了，还好在慢慢的摸索中逐渐步入了正轨，找到了适合自己的学习方法。从Linux菜鸟一路到现在，当然也不是说现在有多厉害， ......
用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结
医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d ......
网络管理各状态转换
详细说一下各个状态之间是如何转换的，以及节点处于每个状态时要做哪些工作。 ① 初始化 节点上电或复位后，经初始化函数 CanNm_Init()默认进入总线睡眠状态，在总 线睡眠状态 CanNm_Sleep 下应停发所有应用报文和网络管理报文，但要可以接收 网络管理报文，以使得其它节点能够唤醒当前节点 ......
前端开发_6-Flutter-组件学习1
[TOC](组件学习) # 前言 # 一、Text ```c Text Text( String data, //文本 {Key? key, TextStyle? style,//文本样式 StrutStyle? strutStyle, TextAlign? textAlign,//文本对齐方式 T ......
前端开发_6-Flutter-组件学习2
[TOC](文章目录) # 前言 # 一、10 Flutter 页面布局 Paddiing Row Column Expanded ## 一、Column ```c (new) Column Column({ Key? key, MainAxisAlignment mainAxisAlignment ......
前端开发_6-Flutter-Dart学习1
# 系列文章目录 @[TOC](Dart学习) # 前言 # 一、Dart是什么？ ## Dart介绍： Dart是由谷歌开发的计算机编程语言,它可以被用于web、服务器、移动应用 和物联网等领域的开发。 Dart诞生于2011年，号称要取代JavaScript。但是过去的几年中一直不温不火。直到F ......
前端开发_6-Flutter-Dart学习2
# 系列文章目录 @[TOC](Dart学习) # 前言 继续继续 # 一、方法 ## 普通方法 ```c 返回类型 方法名称（参数1，参数2,...）{ 方法体 return 返回值; } void printInfo(){ print('我是一个自定义方法'); } int getNum(){ ......
C++系列二：STL教程-常用算法
[TOC](常用算法) # 前言 还有一些我在尝试中迷惑不解的，有点玄幻。 # 算法列举： 1. 排序算法： ```cpp sort(first, last); stable_sort(first, last); partial_sort(first, middle, last); partia ......
智能投放算法笔记（S/X-Learner & Uplift tree）
[toc] ## 1 S/X-Learner ### 1.1 S/X-Learner算法概述 S/X-Learner是一种基于强化学习的算法，用于在线广告的智能自动投放。其包含两个组成部分: - S-Learner: 评估每个广告的预期点击率(CTR) - X-Learner: 评估每个广告的真实商 ......
前端开发_6-Flutter学习总结
[TOC](组件学习) # 前言 # 一、Text ```c Text Text( String data, //文本 {Key? key, TextStyle? style,//文本样式 StrutStyle? strutStyle, TextAlign? textAlign,//文本对齐方式 T ......
c#学习笔记-------------------GDI+绘图编程入门
GDI+概述 参考文章：https://www.cnblogs.com/funiyi816/p/17122625.html https://www.cnblogs.com/xiaowie/p/8819684.html 编写图形程序时需要使用GDI（Graphics Device Interface， ......
决策树算法
## 决策树算法核心是要解决两个的关键问题 1、如何从数据表中照出最佳节点和最佳分支 2、如何让决策树停止生长防止过拟合 > 就是说假如我有一张数据表，数据表中有成千上万个特征，我要把他们都提问完吗？ ## sklearn中的决策树模型 。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
代码随想录算法训练营第十天|力扣232.用栈实现队列、力扣225.用队列实现栈
# 栈与队列 ## 理论知识 栈提供push 和 pop 等等接口，所有元素必须符合先进后出规则，所以栈不提供走访功能，也不提供迭代器(iterator)。 不像是set 或者map 提供迭代器iterator来遍历所有元素。 **栈是以底层容器完成其所有的工作，对外提供统一的接口，底层容器是可插拔 ......
代码随想录算法训练营第十四天| 理论基础 递归遍历 迭代遍历
理论基础 卡哥建议：需要了解 二叉树的种类，存储方式，遍历方式 以及二叉树的定义 文章讲解：https://programmercarl.com/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 补充的知识点： ......
点云分割学习路径
1. 传统点云分割 点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征。点云的有效分割是许多应用的前提，例如在三维重建领域，需要对场景内的物体首先进行分类处理，然后才能进行后期的识别和重建。传统的点云分割主要依赖聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法，在很多技术上 ......
【学习笔记】线段树分治
定义 线段树分治是一种解决一类有插入、删除和整体查询操作的问题的方法。它是一种离线做法，通过在线段树上记录操作的时间区间来处理修改对询问的影响。每个操作被看作一个时间区间的修改，并在线段树上进行标记。然后通过深度优先搜索（DFS）依次执行这些操作，直到根节点来回答查询，并在离开时将其撤销。 题目 # ......
单源最短路径算法
# 单源最短路径算法 ## 1. 原理 单源最短路径算法是一种用于在有向图或无向图中找到从指定源节点到其他所有节点的最短路径的算法。常用的单源最短路径算法有Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和Bellman-Ford算法。 ## 2. Dijkstra算法 Dijkstra算法是 ......
计算机基础学习
## 什么是计算机 1. 有软件和硬件组成 2. 硬件一般由cup、主板，硬盘、内存、显卡、电源、机箱等组成，最少由cpu，主板、硬盘、IO（输入输出设备） 3. 现代计算机组成体系为冯·诺依曼体系 ,力扣459.重复的子字符串
## KMP算法(没掌握) - 主要功能：字符串匹配 - 理论：检测文本串中是否出现过模式串 - 前缀就是包含首字母不包含尾字母的所有子串 - 后缀就是包含尾字母不包含首字母的所有子串 - 最长相等前后缀：对子串分别分析，从左向右 - **前缀表是用来回退的，它记录了模式串与主串(文本串)不匹配的时 ......
Floyd 算法
# Floyd 算法：动态规划中的最短路径问题 ## 一、简介 Floyd 算法是一种用于求解图中所有顶点对之间最短路径的动态规划算法。它是由 Robert W. Floyd 在 1965 年提出的，因此得名 Floyd-Warshall 算法。该算法的核心思想是使用动态规划来避免重复计算已经计算过 ......
HCIP学习（1）——基础路由
一. 路由基础 当路由器收到一个IP数据包，路由器会根据数据包的目的IP地址查找FIB（Forwarding Information Base，转发信息库）表，找到“最匹配”的路由条目后，将数据包根据路由条目所指示的出接口或下一跳转发出去。 路由器获取路由的方式有三种，分别是动态路由（例如OSPF） ......
MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832 最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了 ......
【专题】2022年中国企业数字化学习行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32263 多变，不确定性，复杂，模糊不清的新业务图景，加快了公司人才发展模式的数字化转变；疫情冲击离线运输与公司现金流量，消费者支出减少，机构表现受压，数字化学习突破；行业数字化水平不断提高，商业体系和学习体系之间的关联性不断加强，企业学情图谱不断 ......
LeetCode从算法到算命—1749.任意子数组和的绝对值的最大值
# 1749.任意子数组和的绝对值的最大值 ## 题目信息 给你一个整数数组 `nums` 。一个子数组 `[numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr]` 的 **和的绝对值** 为 `abs(numsl + numsl+1 + ... + numsr-1 + nums ......