梯度 算法 深度

八、可以扩展我们的记号到有两个参数n和m的情形，其中的n和m可以按不同速率独立地趋于无穷。对于给定的函数g(n, m)，用O(g(n, m))来表示以下函数集： O(g(n, m)) = { f(n, m): 存在正常量c、和，使得对所有n>=n0或m>=m0，有 0<=f(n,m)<=cg(n,m ......

#算法和算法分析 算法的定义 对特定问题求解方法和步骤的一种描述，它是指令的有限序列。其中每个指令表示一个或多个操作。 算法的描述 自然语言：英语、中文 流程图：传统流程图、NS流程图 **伪代码：类语言：**类C语言 **程序代码：**C语言程序、Java语言程序 算法与程序 算法是解决问题的一种 ......

算法介绍 算法（Algorithm）：⼀个计算过程，解决问题的⽅法 Niklaus Wirth: “程序=数据结构+算法” 时间复杂度 简单总结 时间复杂度是⽤来估计算法运⾏时间的⼀个式⼦（单位）。 ⼀般来说，时间复杂度⾼的算法⽐复杂度低的算法慢。 常⻅的时间复杂度（按效率排序）：O(1)<O(lo ......

系统ssh服务器和xshell版本不匹配 解决： 1、升级ssh 2、更换xshell ......

前言 近十年，深度学习获得长足发展，大量的研究论文和想法铺天盖地。本文回顾历年来突出的深度学习理念，总结了若干个经得起时间考验的方法，它们已经被反复使用，被广泛证明是有效的。 本文转载自幻方AI 作者 | Denny 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技 ......

如何将你的AI算法迅速分享给别人，让对方体验，一直是一件麻烦事儿。 首先大部分人都是在本地跑代码，让别人使用你的模型，以往有这三种方案： 上github 将代码打包或者封装成docker后，用QQ/百度云/U盘传输 学习前后端知识，写个前端界面，买个域名，用flask这样微服务框架快速部署，看情况结 ......

本文使用OpenCV加载深度学习模型，实现了对传入的单张图像或多张图像进行预测。 步骤： 首先读入Caffe框架训练好的模型，然后对输入图像进行预处理操作，并将其传入已构建的网络模型，最后对得到的预测结果进行排序，找到概率最大的，通过标签文件得到最终预测的结果并进行输出展示。 1.单张图像 (1)构 ......

#基本术语 ##1.数据（Data） 数据 是能输入计算机且能被计算机处理的各种符号的集合 信息的载体 是对客观事物符号化的表示 能够被计算机识别、存储和加工 包括： 数值型的数据：整数、实数等 非数值型的数据：文字、图像、图形、声音等 ##2.数据元素 数据元素 是数据的基本单位，在计算机程序中通 ......

因为前一部分创新点用的是人体姿态估计，所以输出必定是关键点坐标，因此跟踪部分必须是关键点跟踪。 方法一：对前一帧和后一帧比较，进行相似度匹配。这样是无法解决遮挡问题的。看过多篇文章都是基于这个思路。 方法二：选取一个关键点去表示人体去跟所有帧所有人进行相似度估计。 ......

整数二分 二分与单调性的关系: 如果有单调性, 一定可以二分; 可以二分的题目, 不一定非得有单调性 二分的本质: 边界 在区间上定义了某种性质, 该性质在区间右半边满足, 左半边不满足, 使整个区间一分为二 二分可以寻找性质的边界(既可以寻找边界 i , 也可以寻找边界 j ) ① 寻找边界 i ......

欧几里得算法基本原理和证明 代码实现： #include<iostream> using namespace std; int gcd(int a,int b){ return b?gcd(b,a%b):a; } int main(){ int x,y; cin>>x>>y; cout<<gcd(x ......

快速排序 //快速排序算法模板 void quick_sort (int q[],int l,int r) { if(l>=r)return; int i=l-1,j=r+1,x=q[l]; //x=q[r] while(i<j) { do i++; while(q[i]<x); do j--; w ......

引子 博主很长一段时间都没有发文，确实是在忙一些技术研究。 如标题所示，本篇博文主要把近段时间的研究工作做一个review。 看过各种相关技术的公关文章，林林总总，水分很多。 也确实没有多少人能把一些技术细节用一些比较通俗的语言阐述清楚。 故此，再一次冠以大话为题，对AI绘画主要是stable di ......

/* 一: 赋值 二: 浅拷贝 二: 深拷贝 */ 一: 赋值 # 赋值 if __name__ == '__main__': dict1 = {'user':'Tom','num':[1,2,3]} # 直接赋值: 引用对象 dict2 = dict1 print("dict1: 0x%x" %i ......

C++ STL（标准模板库）提供了一组丰富的容器和算法，使得开发者能够更加高效地编写程序。本文将介绍STL中的一些常用容器和算法。 容器 vector vector是一个动态数组，可以在运行时调整大小。它的优点在于可以快速地访问元素，缺点是在插入和删除元素时需要移动后面的元素。 #include < ......

所有主要的区块链共识算法解释 区块链技术席卷全球，提供了一种去中心化且安全的信息存储和传输方式。它还彻底改变了交易的执行方式，随之而来的是广泛的共识算法。在这里，共识算法在确保区块链网络的完整性方面发挥着关键作用。在本文中，我们将探讨所有主要类型的区块链共识算法、它们的含义、优点、缺点，以及为什么它 ......

本文主要记录从.netframework迁移到.net6后，加解密算法的跨平台测试，如AES和RSA算法。因为RSA使用了BouncyCastle类库提供的实现，所以并没有遇到什么问题。 完成加解密算法跨平台测试，迁移工作算是告一段，也标志着从.netframework迁移.net6工作完毕。 迁移 ......

KMP算法用于解决字符串匹配问题, str1 某个字符串是否与 str2 一样, 如果一样, 返回 str2 开始的位置 //KMP算法模板 int n,m; char s[N],p[M]; int ne[M]; //s[]是长文本,p[]是模式串(短串),n是s的长度,m是p的长度 //读入字符串 ......

最近需要设计一个分布式系统，需要一个中间件来存储共享的信息，来保证多个系统之间的数据一致性，调研了两个主流框架Zookeeper和ETCD，发现都能满足我们的系统需求。其中ETCD是K8s中采用的分布式存储，而其底层采用了RAFT算法来保证一致性，之前已经详细分析了Raft算法的原理，今天主要仔细分 ......

FCN：Fully convolutional Networks for Semantic Segmentation — CVPR2015 ResNet：Deep Residual Learning for Image Recognition — CVPR2016 FPN：Feature pyram ......

89. a^b 题目大意 给 $a,b,p$ 求 $a^b \mod p$。 思路 可以直接快速幂。当模数 $p$ 为 $1$ 的时候特判一下。 代码 ll a, b, mod; ll qpow(ll a, ll b) { ll res = 1; while (b) { if (b & 1) res ......

分块 复杂度$O(n \sqrt n)$ 主要目的是解决一些区间操作问题 把区间拆分成 $\sqrt{n}$ 大小的块 每次碰到修改的操作，对于散块，直接暴力操作，对于整块，那么用一个 $tag$ 进行标记即可 也就是说对于一个操作 $[l,r]$ 来说 我们需要进行操作主要分三步： 暴力操作头散块 ......

算法详解 等价流树正如其名，树上两点间的路径上的边权最小值为图上两点间的最小割。 Gusfield算法就是建等价流树的一种算法。设当前正在处理的集合为 $S(|S|\ge 2)$，从 $S$ 中任选两个点 $x,y$，求出 $x,y$ 间的最小割也就是最大流 $flow$，此时在最小割树中加入一条从 ......

神秘算法，模拟赛对着死磕了3.5h 然后发现是高科技，大家都不会，但是大家都会 T3 ，输麻了。 这个算法是一个增量构造的过程，我们尝试维护前 $i-1$ 项的递推式，然后对于加入 第 $i$ 项后调整。 具体的，假设我们有一个数列 $1,2,4,10,24,50$，最初我们的递推式是 ${}$。 ......

原理 采集深度图像：使用深度相机采集场景深度信息，并将其转换为深度图像。 点云生成：根据深度图像，将场景中的点云数据进行生成。 点云滤波：对于采集到的点云数据进行滤波处理，去除无效数据点。 点云配准：如果需要将多个点云数据融合为一个完整的点云模型，需要进行点云配准操作，使得各个点云数据之间能够对齐。 ......

动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门 计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可 ......

``` const status = [ "left:0px;", "left:10px;", "left:20px;", "left:30px;", "left:40px;", ]; const list = $("#carousel > ul > li"); const len = list.l ......

引言 上一篇文章我们介绍了 SMO 算法，作为其姊妹篇，本文将对 SMO 算法的收敛性进行扼要地分析，同时，希望能为读者提供新的角度去理解 SMO 算法的原理。 证明思路来自于《Convergence of a Generalized SMO Algorithm for SVM Classifier ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 优化目标: 最小平均流动时间 粒子数:100 循环代数:500 变异率:0.35 变异变换对数:3 模拟退火初始值:1000 模拟退火终值:0 最小平均流动时间:43 最大完工时间:61 最小间隙时间:60 最优粒子3 1 3 6 4 5 3 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提 ......