学习网络 算法fasterrcnn深度
KMP算法笔记
1.概念解析 前置： 将原串称之为 文本串，匹配串称之为 模式串。 KMP的实质其实就是：利用已经匹配的信息，来加速查找的过程。 对于暴力解法而言，当我进行模式串匹配时，遇到一个不匹配的字符，那么只能一步一步往下滑动，然后重新匹配。 但是对于KMP算法而言，利用到了 前缀子串和后缀子串的匹配信息。 ......
反向传播和逻辑回归（分类算法）
Backpropagation(反向传播) Cn为计算得出值与实际值的差距 如何算出Cn对z的微分：由微分形式的不变性得，Z’为a的线性函数，可以得出Z’对a微分为w3 由于C(Z’，Z’’,…)是多元函数，链式求导法则得： 由反向计算，从右向左表示为： 计算微分时就从最右侧输出层反向向前求微分，每 ......
异常处理学习
在学习DWARF Expression这个概念的时候，我们需要知道异常处理、栈展开等概念 ## 异常处理 所谓的异常就是在应用程序正常执行过程中的发生的不正常的事件，如溢出，除数为0等不正常程序的之星，就会引发异常。 由CPU引发，而不是程序员自己定义的异常叫做硬件异常，例如用指针指向一个非法地址， ......
010 学习笔记--SQL优化
插入数据 主键优化 order by 优化 group by 优化 limit 优化 count 优化 update 优化 插入数据 原始操作：insert into tablename values('','')；insert into tablename values('','')...... ......
最短路之dijkstra算法
**dijkstra比之上次介绍的的bellman-ford算法的用途上最大的区别就是dijkstra只可用于求无负权边图中的最短路，堆优化后的dij比bellman-ford的复杂度（mn）更小（mlogn)** ###代码源关于dijkstra的解释  例如输入语音，输出语音中的文字 输入：向量，矩阵（图片辨识。一张图片），序列（语音辨识，一段音频） 输出：数值，类别（分类），一段话/文章 机器学习的过程 1.猜测函数的大致形式为模型(带有未知参数的函数)：Y ......
【学习记录】2023年暑期ACM训练
# 学习记录 ## 7月16日 集训正式开始前一天，搬东西到了机房，在我的老古董笔记本上配置好了环境。这半个月来基本没有写代码，目前非常生疏。 晚上在VJudge上拉了个热身赛，做了些简单的签到题，稍微找回了些手感。有一道计算几何的题目有思路，但是卡在了代码实现上，毕竟还没有系统学过。 ## 7月1 ......
【安全学习之路】Day35
  # 1. 什么是面向对象 ## 1.1 面向过程与面向 ......
html 学习 day3 css 的层叠 父子size 的继承
今天遇到一个问题， css 的父子继承关系在一种case 下不生效。 ：子节点 无法 继承 父节点的 width 和 height 的设定 下面代码的原始版本 img 无法继承 div 的 宽和高的设定。 当 img 的 css 设定为： img { height: 100%; width: 100 ......
最短路之 Bellman-ford 算法
###bellman-ford算法的思想 ： 若有向图有n个点，m条边 。 扫描所有边，对每条边进行一次松弛（即对a,b为端点 ， 权重为w的边，dist[b] = min(dist[a] , dist[a] + w ）） 重复此流程（最多重复n次）直到没有更新操作发生 ### 例题1 bellma ......
（转）Overlay和Underlay网络协议区别及概述讲解
原文：https://www.cnblogs.com/fengdejiyixx/p/15567609.html 本文分别介绍Overlay网络模型和Underlay网络模型。 （一） Overlay网络模型 跨主机网络意味着将不同主机上的容器用同一个虚拟网络连接起来。这个虚拟网络的拓扑结构和实现技术 ......
Web前端学习笔记
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>welcome t ......
网络流
费用流 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAX=210010; const int inf=1<<28; int n,m,s,t,tot,head[410],x,y,z; int dis[MAX],pre[MAX],vis ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 07
## 1.值类型和引用类型 ### 1.1 什么是值类型和引用类型 * 值类型：包括简单类型，枚举类型，结构体类型等，值类型通常被分配在线程的堆栈上，变量保存的内容就是实例数据本身 * 引用类型：引用类型实例则被分配在托管堆上，变量保存的是实例数据的内存地址，引用类型主要包括类类型、接口类型、委托类 ......
字典树（trie） 算法笔记
## P1 字典树是什么 顾名思义就像一个字典一样，可以查询某单词是否出现，也可以查找同一前缀的单词的个数等等操作。 ## P2 字典树的实现 字典树是用树来实现的（这不废话吗），如果从根节点走到一个已标记过的节点（后面我们会称它为单词节点）的一条路径就是一个单词。 我们定义一下变量（或数组）的表示 ......
llvm pass pwn 入门学习
# llvm pass pwn 入门学习 > 对于没有学习过C++的人来说很不友好，仿佛让我回到学习java的时候(java烂的一批)，各种包，函数，实现类，什么迭代器，红黑树什么的，看来抽点时间学习一下c++是有必要的 ## 环境 > 说实话这个环境搞了两天，老是报Error opening 'L ......
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解 ......
大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别
# 大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 # 1.指示学习的定义 Instruct ......
一文带你走进机器学习
本项目用于整合作者机器学习方面的笔记，将持续更新各种算法，欢迎关注 关于作者：华中科技大学本科生，正在学习人工智能方向。欢迎互相关注，交流学习。个人主页 整合内容： KNN算法 knn一般指邻近算法。邻近算法，或者说K最近邻（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最 ......
代码随想录算法训练营第三十三天| 1049. 最后一块石头的重量 II 494. 目标和 474.一和零
1049. 最后一块石头的重量 II 思路： 因为含有两个石头的相撞，所以需要把dp的目标值改成sum/2， 然后取得这个目标值的最大值，然后对sum-2*target 代码： 1 // 要求：有多个石头，两两撞击，取得剩下的石头的最小值 2 // ——》一定要碰到最后一个 3 // 注意： 4 / ......
学习vTESTstudio(一）
在网上找教程，第一步都是创建一个新的工程，但是我就卡在这久久不能前进，因为我没有license。 "打开的vTESTstudio只有读取的功能，无法进行编辑和创建，如果想编辑和创建，必须要在电脑上插入Vector提供的license" 所以我无法进行下这一步 下面就纯粹看视频进行学习感悟（难啊)(k ......
基于Gym Anytrading 的强化学习简单实例
近年来强化学习(RL)在算法交易领域受到了极大的关注。强化学习算法从经验中学习并基于奖励优化行动使其非常适合交易机器人。在这篇文章，我们将简单介绍如何使用Gym Anytrading环境和GME (GameStop Corp.)交易数据集构建一个基于强化学习的交易机器人。 强化学习是机器学习的一个子 ......
无需学习Python，一个公式搞定领导想看的大屏
> 摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/)，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 **不要让“做不了”成为数字化转型的障碍** 随着数字化的脚步加快，越来越多的企业开始注重数 ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 06
本文介绍了 C# 中委托的定义、使用、为什么引入委托以及委托的本质。同时，还介绍了委托链的使用，即将多个委托链接在一起，提高程序的可扩展性。 ......