学习网络 算法fasterrcnn深度

论文信息 论文标题：Semi-Supervised Domain Adaptation by Similarity based Pseudo-label Injection论文作者：Abhay Rawat, Isha Dua, Saurav Gupta, Rahul Tallamraju 论文来源： ......

机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来让计算机自主学习数据并做出预测和决策。这种技术正在被广泛应用于各种领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、医学诊断和金融预测等。在本篇博客中，我们将介绍机器学习的基本概念、算法和应用，并提供一些代码和分析。 机器学习基本概念 机器学习是一种基 ......

题目： 设计四层BP网络，以g(x)=sigmoid(x)为激活函数， 神经网络结构为：[4，10，6, 3]，其中，输入层为4个节点，第一个隐含层神经元个数为10个节点；第二个隐含层神经元个数为6个节点，输出层为3个节点 利用训练数据iris-train.txt对BP神经网络分别进行训练，对训练后 ......

在力扣上做题，经常出现这种话： /** * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free(). */ 应该是这样翻译的：返回的数组必须被malloced，假设调用者调用了free() 我看了书，关于malloc ......

Markdown学习 标题 "#+空格"：一级标题 "##+空格"：二级标题 最多六级标题（六个#） 字体 Hello,World! 两边加两个*粗体： Hello,World! 两边加一个*斜体: Hello,World! 两边加三个*斜体加粗: Hello,World! 两边加两个波浪号~：~~ ......

隐式：PISO 半隐式：SIMPLE 组合式：PIMPLE（PISO + SIMPLE） PISO算法 PISO算法是一种常用于求解不可压缩流体流动问题的数值方法，它在OpenFOAM中被广泛应用。PISO算法的全称为Pressure Implicit with Splitting of Opera ......

附录： 机器学习的特征工程-图片 Caffe ：快速的神经网络框架 CCV ：以C语言为核心的现代计算机视觉库 mlpack ：可扩展的C++机器学习库 OpenCV：开源计算机视觉库 Recommender：使用协同过滤进行产品推荐/建议的C语言库。 SHOGUN：Shogun 机器学习工具 so ......

在实际项目上，虽然通过掩码可以让网段变大，让网络的配置和调试变的简单，但往往还是不用大网段。原因就在于[广播域] 什么是广播域，顾名思义，就是1个主机发出的广播包，可以到达的范围。 如果一个网段大，那么广播域就大，就像我们再嘈杂的环境里，会收到大量和自己无关的数据，这些数据将占用我们的带宽，以及消耗 ......

本期题目：热点网络统计 题目 企业路由器的统计页面，有一个功能，需要动态统计公司访问最多的网页URL topN 请设计一个算法，可以高效动态统计TopN的页面 输入 每一行都是一个URL或一个数字 如果是URL代表一段时间内的网页访问 如果是一个数字N 代表本次需要输出的TopN个URL 输入约束: ......

CPEN400D: Deep LearningProgramming Assignment 2Released: 2023 Mar. 24In this assignment, you will implement a Transformer [1] architecture from scratc ......

案例1：使用K-近邻算法分类爱情片和动作片 1. 案例要求 创建一个应用，应用K-近邻算法，将样本分到以下三种类别。 1. 不喜欢的人 2. 魅力一般的人 3. 极具魅力的人 2. 案例的执行流程 示例：在约会网站上使用k-近邻算法 （1）收集数据：提供文本文件。 （2）准备数据：使用Python解 ......

导读 表征学习的目标是从数据中提取足够但最少的信息。传统上，该目标可以通过先验知识以及基于数据和任务的领域专业知识来实现，这也被称为特征工程。特征工程是利用人类的现有知识的一种方式，旨在从数据中提取并获得用于机器学习任务的判别信息（比如从音频中通过傅立叶变换提取出mel频谱）。 特征工程的缺点： 需 ......

摘要 图表征学习的目的是将图中的节点嵌入低维的表征并有效地保留图的结构信息。 导读 许多复杂的系统具有图的形式，如社交网络、生物网络和信息网络。为了有效地处理图数据，第一个关键的挑战是找到有效的图数据表征方法，也就是如何简洁地表征图，以便在时间和空间上有效地进行高级的分析任务，如模式识别、分析和预测 ......

导读 传统的深度学习技术已经在图像等欧式数据或文本和信号等序列数据上取得巨大的成功。但也有很多领域数据需要用复杂的图结构来表达，这些图结构的数据可以编码复杂的点对关系，以学习更丰富的信息表征；另一面，原始数据（图像或连续文本）的结构和语义信息中纳入特定领域知识可以捕捉数据之间更细粒度的关系。 当GN ......

图的基本概念 中心度：用来衡量图中节点的重要性。中心度的基本假设是：如果其他重要的节点也连接到该节点，则认为该节点是重要的。常见的中心度度量包括度数中心度、特征向量中心度、间隔性中心度和接近性中心度。 邻域：一个节点的邻域一般是指与该节点相近的其他节点的集合（距离为1）。一个节点的k阶邻域内的所有节 ......

受人类大脑内部复杂的神经元网络的启发，深度学习模拟生物神经网络，构建出包括输入层和输出层在内的人工神经网络。 下图，左边是视觉系统大致的通路，信息从视网膜到LGN的大细胞层到脑皮层；中间是听觉皮层，信息从耳蜗一直传到听觉皮层；右边是典型的人工神经网络。以上三种均属于层次化的结构。 当将数据输入该网络 ......

集合 数组的弊端： 长度开始时必须指定，而且一旦指定不能更改； 保存的必须为同一类型的元素； 使用数组进行增加元素的示意代码-比较麻烦； package com.study; import java.util.Arrays; /** * @author jay * @version 1.0 * @d ......

前端运行环境搭建 node安装 注意自己需要的node版本即可 npm配置 npm默认安装的路径在C盘，如果介意可以修改配置 npm config set prefix "X:\XXX\node_global" npm config set cache "X:\XXX\node_cache" 墙的原 ......

日期类 第一代日期类 public class Date01 { public static void main(String[] args) { //默认输出国外的方式，通常需要转化 Date date = new Date(); System.out.println(date); Date da ......

1.表和创建的实体类不一致比如： 表名t_user 实体类是User 解决：User类上加@TableName("t_user") 或者，全局表统一加： # 设置mybatis-plus的全局配置：global-config: db-config: #设置实体类对应的前缀 table-prefix: ......

一.多维数组元素的地址 #include<stdio.h> int main() { int arr[3][4] = {{11,22,33,44},{12,13,15,16},{22,66,77,88}}; int i; int j; for(i=0;i<3;i++){ for(j=0;j<4;j+ ......

日期 2023-4-7 任务列表 速过C++ primer第一章【100%】 速过STL源码剖析第一章、第二章【难度过大，放弃】 **调整学习计划：**向ha1vk师傅请教以后，选择优化学习路线，以思维导图为主。 明天计划 C++ primer part2，记得写导图 C primer plus C ......

Docker 是一个开源的应用容器引擎，它可以让开发者将应用程序及其依赖项打包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何支持 Docker 的环境中，以消除“在我电脑上可以运行，在你电脑上不能运行”的问题。以下是 Docker 的基本使用方法： 安装 Docker： 首先，您需要在您的系统上安装 ......

页面置换算法 1、最佳置换算法(OPT) 2、先进先出置换算法(FIFO) 3、最近最久未使用置换算法(LRU) 4、时钟置换算法(CLOCK) 5、改进的时钟置换算法 知识回顾 ......

删边最短路 前言 删边最短路是一种科技，用于解决一类问题： 给定非负权图 $G = (V, E)$。设 $n = |V|$，保证 $1$ 可达 $n$。 设 $\Delta(e)$ 为图 $G' = (V, E \setminus {e})$ 上 $1 \rightsquigarrow n$ 的最短 ......

##SQL学习 — DQL — 常见函数 — 单行函数 4. 常见函数（附加） /* 概念：类似于java的方法，将一组逻辑语句封装在方法体中，对外暴露方法名。 好处：1.隐藏了实现细节 2.提高代码的重用性 调用语法：select 函数名(实参列表) 【from 表】; 特点： 1.叫什么（函数名 ......

1.1. 简介 强化学习（reinforcement learning）是机器学习的一个重要分支，其具有两个重要的基本元素：状态和动作。类似于编译原理中的自动机，或数据结构中的AOE图，强化学习研究的就是怎样找到一种最好的路径，使得不同状态之间通过执行相应动作后转换，最终到达目标状态。先介绍几个名词 ......

内存马介绍 webshell的变迁过程大致如下所述： web服务器管理页面——> 大马——>小马拉大马——>一句话木马——>加密一句话木马——>加密内存马 内存马是无文件攻击的一种常用手段，传统的文件上传的webshll或以文件形式驻留的后门越来越容易被检测到，内存马使用越来越多。 传统的Websh ......

1. 项目包结构 一共有6个包，common包下的主要是常量和返回结果的结构。 ##2. 创建实体类 将sql语句复制过来，按住ALT+鼠标左键竖直选中删除，按HOME和END到所有行的头和尾同时编辑。 ##3. 三层开发规范 分别是Controller/Service/Dao，顺序：前端浏览器-> ......

扩展欧几里得算法 题目描述 给定 $a$ 和 $b$，求出一组 $x$ 和 $y$，使得 $a \cdot x + b \cdot y = \gcd(a, b)$。 样例输入输出 8 18 -2 1 $8 \times (-2) + 18 \times 1 = \gcd(8, 18) = 2$ 欧几 ......