序列seq机器seq2seq

代码随想录 day18 找树左下角的值 路径总和 从中序与后序遍历序列构造二叉树

找树左下角的值 最简单就是想到层序遍历之后取第一个位置元素就是了 递归的话需要先判断哪里最深的节点 至于最左 保持中左右的遍历顺序 第一次得到最大深度处就是最左的 路径总和 有点像查找子树路径 所以递归回溯是比较好的选择 在求路径的适合,targetSum - node->val 是否为0的判断比一 ......
随想录 总和 序列 随想 路径

【LeetCode 2701. 连续递增交易】MySQL用户变量编程得到严格递增连续子序列的开始位置,结束位置,长度等统计信息

题目地址 https://leetcode.cn/problems/consecutive-transactions-with-increasing-amounts/ 代码 # Write your MySQL query statement below with t1 as( select * # ......
位置 序列 变量 长度 LeetCode

实验七:Spark机器学习库Mtlib编程实践

1、数据导入 导入相关的jar包: import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器 Spark Mtlib

python经典有序序列的list列表推导式

生成一个数据列表 # 初始化一个列表 list_1 = [] # 使用循环生成一个列表数据 for val in range(0,20,1): # 加入集合 list_1.append(val) # 打印列表数据 print(list_1) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, ......
序列 经典 python list

【Leetcode 2474. 购买量严格增加的客户】MySQL用户变量编程解决严格递增连续子序列问题

题目地址 https://leetcode.cn/problems/customers-with-strictly-increasing-purchases/description/ 代码 # Write your MySQL query statement below with t1 as( se ......
购买量 序列 变量 Leetcode 客户

解题报告P2501 [HAOI2006] 数字序列

P2501 [HAOI2006] 数字序列 题目描述 现在我们有一个长度为 \(n\) 的整数序列 \(a\)。但是它太不好看了,于是我们希望把它变成一个单调严格上升的序列。但是不希望改变过多的数,也不希望改变的幅度太大。 输入格式 第一行是一个整数,表示序列长度 \(n\)。 第二行有 \(n\) ......
序列 数字 报告 P2501 2501

机器视觉 - YoloV8 命令行安装

创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
命令 视觉 机器 YoloV8 YoloV

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

数据科学 机器学习 (训练营)

地址: https://offerbang.io/ ......
训练营 机器 科学 数据

简易机器学习笔记(十一)opencv 简易使用-人脸识别、分类任务

前言 前段时间摸了下机器学习,然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的,现在也正在写一篇有关yolo的博客,不过感觉理论偏多,所以在学yolo之前先摸一下opencv,简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了,下载在haarcascades 这里 ......
简易 人脸 机器 任务 笔记

matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类,可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
数据 神经网络 序列 长短 神经

【机器学习】逻辑回归

目录感知器的种类sigmoid(logistics)函数代价/损失函数(cost function)——对数损失函数(log loss function)梯度下降算法(gradient descent algorithm)正则化逻辑回归(regularization logistics regres ......
逻辑 机器

【机器学习】多元线性回归

目录多元线性回归模型(multiple regression model)损失/代价函数(cost function)——均方误差(mean squared error)批量梯度下降算法(batch gradient descent algorithm)特征工程(feature engineerin ......
线性 机器

【问题记录】【Fastjson】Fastjson 反序列化失败,syntax error, position at 0, name value

1 问题现象 今儿调 webservice 的一个接口, 他们有一个 json 字符串,我反序列话的时候,发现报错: // 返回json字符串 {"rs":"false","value":"JSONObject["dbilldate"] not found."} 看字符串觉得没啥毛病。 2 解决办法 ......
Fastjson 序列 position syntax 问题

深度学习之机器学习理论

(一)机器学习(Machine Learning):就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法,统计学家也称之为统计学习,但本质上起源于计算机科学的人工智能。 (二)机器学习的分类:机器学习主要分为两类,即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
深度 机器 理论

机器学习如何改变缺陷检测的格局?

​ 机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色,它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征,改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势: 自动化检测:机器学习技术可以自动化处理大量的数据,通过学习和识别缺陷的模式和特征,实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性,减少了人工干 ......
格局 缺陷 机器

机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容,采用概率论的思想,从样本里面学到知识(训练模型),并对新来的样本进行预测。 主要算法:贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习,掌握NLP自然语言处理的一些基本算法,本阶段的理解对于后续完成 ......
概率 算法 模型 机器 29

System.ArgumentException: 使用 JSON JavaScriptSerializer 进行序列化或反序列化时出错。字符串的长度超过了为 maxJsonLength 属性设置的值。

这次一次.NET Framework MVC中的报错 猜测是框架默认会先将post请求中body携带的json进行解析,然后将解析后得到的参数填入对应接口的参数中 但是JavaScriptSerializer默认只能序列化2M内的json字符串,超过2M就会报错 解决方法1:修改maxJsonLen ......

机器学习-梯度下降法

1、名称解释 (1)什么是无约束优化问题? 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下,寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值,而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说,无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式: 最小化 f(x),其中 x 是 n 维向量,f(x) 是一个实值函数,称为目标函 ......
梯度 机器

机器学习-半正定规划

1、概念解释 (1)什么是半正定规划? 半正定规划(Semi-Definite Programming,简称SDP) 是一类凸优化问题,其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式,且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 (2)什么是对称矩阵? 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器

机器学习-二次规划

1、概念解释 (1)什么是半正定矩阵? 半正定矩阵是指一个方阵(即行数等于列数的矩阵),满足以下条件之一: 对于任意非零向量x,都有x^T * A * x ≥ 0,其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值(eigenvalue)都大于或等于零。 简单来说,一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负,或 ......
机器

机器学习-拉格朗日乘子法

1、概念解释 (1)什么是拉格朗日乘子法? 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子,可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
乘子 机器

机器学习-奇异值分解

1、概念介绍 (1)什么是线性无关的行? 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说,如果一个矩阵中有两个或多个行,且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量,则这些行就是线性无关的。 例如,考虑一个包含三行的3x3矩阵: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
机器

delphi JSON序列化(五)

关于TJSONConverters的使用 unit Unit1; interface uses Winapi.Windows, Winapi.Messages, System.SysUtils, System.Variants, System.Classes, Vcl.Graphics, Vcl.C ......
序列 delphi JSON

P4093 [HEOI2016/TJOI2016] 序列 题解

题目链接:序列 对于 LIS 问题,很显而易见的有 dp方程为: \[dp_i=\max{dp_j}+1 \ (j<i,a_j \le a_i) \text{ dp表示以某个位置结尾的最长 LIS} \]本题考虑到对于转移的两位置,如果能从 \(j \rightarrow i\),那么在以上条件成立 ......
题解 2016 序列 P4093 4093

delphi JSON序列化(四)

涉及的重要类 REST.Json,REST.JsonReflect,REST.Json.Interceptors, REST.Json.Types单元中。 一、TJson类 最简单的一个类,提供了JSON -> OBJECT和OBJECT -> JSON几个方法,方法有TJsonOptions参数, ......
序列 delphi JSON

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分布式机器学习的故事:Docker改变世界

分布式机器学习的故事:Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望,以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker,需要了解不少工具及其设计思路;而这些工具的文 ......
分布式 机器 故事 Docker 世界

如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面,但在同一局域网中的另一台机器上无法访问

以下是一些可能的解决步骤: 1 检查网络连接: 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网,并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具,如traceroute或telnet,来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置: ......
局域网 端口 局域 浏览器 机器
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