梯度 算法 深度
【深度学习基础】使用libtorch部署pytorch训练的网络
下载安装配置：https://pytorch.org/cppdocs/installing.html 小例程：https://pytorch.org/cppdocs/frontend.html 官方：https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_To ......
Gusfield算法学习
算法详解 感觉最小割树是个很神奇的东西。 最小割树有一个性质：原图上的两点间的最小割大小和方案正好有一种是树上对应两点间的最小割大小和方案。 那么怎么建出这样的树呢？可以用到Gomory-Hu Tree。但我们通常只需要用到大小，这时候我们可以建出等价流树。 Gusfield算法就是建等价流树的一种 ......
[ML&DL] 深度学习的实践层面
深度学习的实践层面 训练集 验证集 测试集 过程 神经网络的训练是一个需要不断迭代的过程，一般先提出idea，然后编码实现、测试，根据测试结果再次调整思路...... 分组与比例 数据集通常分为3个部分：训练集、验证集和测试集。 训练集用于训练模型的参数。 验证集用于选择最好的模型。 测试集用于评估 ......
JAVA AES 加密算法实现
import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.spec.IvParameterSpec; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import java.nio.charset.StandardCharsets ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......
关于深度思考
对任何领域要达到专家水平境界是一个非常困难的事情。对多数人而言，首要的是理解摆在他们面前的大量工作，并通过学习并获得直觉感悟，这些感悟促成了见识、格局的增长。 自我境界（含见识、格局）的提升是一个漫长的过程，且是一个无法自我衡量的过程。但从大部分的生涯中总一下，其过程符合一下曲线： 但，本次我想讨论 ......
二分查找算法讲解及其C++代码实现
二分查找算法是一种常用的查找算法，也被称为折半查找。它可以在有序的数组或列表中快速查找需要的元素。 算法描述： 首先确定数组的中间位置mid=(left+right)/2； 然后将要查找的值key与中间位置的值进行比较； 如果key等于中间位置的值，则查找成功，返回mid； 如果key小于中间位置的 ......
C# 卡车装车算法2
1. 创建一个货物类，包含长、宽、高、重量、颜色、标签等属性，并定义一个列表用于存储所有货物对象。 public class Cargo { public float length; public float width; public float height; public float weig ......
深度了解group分组查询
使用group by的简单例子 group by 工作原理 group by + where 和 group by + having的区别 group by 优化思路 group by 使用注意点 一个生产慢SQL如何优化 1. 使用group by的简单例子 group by一般用于分组统计，它表 ......
《啊哈 算法》读书笔记 附PDF #C2
《啊哈算法》这本书是由Northeastern大学的教授哈林顿（Harrrington）所著，是一本在自学算法中十分有用的工具书。阅读完此书后，我颇有感触，下面就来谈谈我的读后感体验。 首先，本书的内容非常易懂。作者通过通俗易懂的语言和生动形象的图片，将复杂的算法理论一步步讲解，使人们能够轻松理解难 ......
Redis+lua 实现令牌桶限流算法
使用 lua := redis.NewScript(script) args[0] = strconv.Itoa(fillInterval) args[1] = strconv.FormatInt(time.Now().Unix()*1000, 10) res, err := lua.Run(con ......
【动手学深度学习】第五章笔记：层与块、参数管理、自定义层、读写文件、GPU
为了更好的阅读体验，请点击这里 由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。 5.1 层和块 事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152 架构就有数百层，这些层是由层组（groups of layers）的 ......
关于深度学习中的两个概念weights和checkpoint
WEIGHT和checkpoint都是深度学习中的概念，但它们的含义和作用有所不同。 WEIGHT通常指的是神经网络中的参数。在训练过程中，神经网络的参数会不断更新以提高模型的准确性。这些参数通常被存储在称为“权重”的数组中。因此，当我们保存模型的权重时，我们实际上是将神经网络的参数保存到文件中，以 ......
一棵广度和深度都未知的树，存储于数据库的表中，节点存储顺序随机...
public class DeleteNode { public static void main(String[] args) { Node node = new Node(1, 1, "aa"); Node node1 = new Node(2, 3, "bb"); Node node2 = n ......
深度学习--GAN实战
深度学习--GAN实战 DCGAN import torch from torch import nn, optim, autograd import numpy as np import visdom import random #用python -m visdom.server启动服务 h_di ......
2. 例子--深度学习
构建一个简单的网络，先从线性函数开始： 1. 从输入 >输出的映射 图片（32*32*3=3072） 经过 f(xi|W)+b 映射 每个类别的得分 我们来解析一下这个映射函数：f(xi|W)=Wx+b a: xi 是输入的参数，在此例中就是图片像素点矩阵（32*32*3=3072），根据计算机的存 ......
部分排序算法总结
1.冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端 思路： 将相邻的元素进行比较，如 ......
基于肤色空间建模+连通域处理的人脸检测算法的MATLAB仿真
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 在过去的几年里，人脸识别受到了广泛的关注，被认为是图像分析领域最有前途的应用之一。人脸检测可以考虑人脸识别操作的很大一部分。根据其强度将计算资源集中在持有人脸的图像部分。图片中的人脸检测方法很复杂，因为人脸存在可变性， ......
m十字路口多功能控制交通系统,包括基于遗传算法优化的红绿灯时长模糊控制器和基于BP神经网络的车牌识别算法
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 单十字路口： 其中第一级控制为两个并行模块：绿灯交通强度控制模块与红灯交通强度控制模块。绿灯交通强度控制模块的输入为绿灯相位的排队长度与入口流量，输出绿灯相位的交通强度；红灯相位模块的输入为红灯相位的排队长度，输出为红 ......
初识--深度学习
所谓深度学习，其实也是机器学习中的一部分，而且更加突出了“学习”的概念，去学习什么样的特征组合是最合适的。 机器学习的流程是：数据获取，特征工程，建立模型，评估应用。所谓深度学习，不要把他当成一种算法，你要把他当成一种提取特征的工具，由于特征之间不同的组合，所以造成了神经网络的计算量十分庞大。机器学 ......
m基于背景差法与GMM混合高斯模型结合的红外目标检测与跟踪算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 普通视频： 红外视频： 2.算法涉及理论知识概要 在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的 ......
利用pytorch深度学习框架验证骰子的合格性
利用pytorch深度学习框架验证骰子的合格性 骰子生产的合格性可以用概率来表达，比如每个面出现的概率大概都是1/6。 import torch from d2l import torch as d2l from torch.distributions import multinomial # 多次 ......
深度学习网络fine-tune原理研究 - 以卷积神经网络为例
一、什么是预训练模型（pre-trained model） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型，这里的数据集一般指大型数据集。比如 VGG16/19 Resnet Imagenet COCO 正常情况下，在图像识别任务中常用的VGG16/19等网络是他人调试好的优秀网络，我们无需再修改其网络结 ......
极客时间「大师课·深度剖析 RocketMQ5.0」上线啦，欢迎免费领取！
从初代开源消息队列崛起，到 PC 互联网、移动互联网爆发式发展，再如今 IoT、云计算、云原生引领了新的技术趋势，消息中间件的发展已经走过了 30 多个年头。 目前，消息中间件在国内许多行业的关键应用中扮演着至关重要的角色。随着数字化转型的深入，客户在使用消息技术的过程中往往同时涉及交叉场景，比如同 ......
java排序算法3(冒泡排序、)
冒泡排序 稳定 冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 f ......
1.ORB-SLAM3论文重点导读及整体算法流程梳理
摘要 ORB-SLAM3是第一个能够执行纯视觉、视觉-惯导以及多地图的SLAM系统，可以在单目，双目以及RGB-D相机上使用针孔以及鱼眼模型。 本文主要新颖之处在于基于特征的VIO紧耦合系统，该系统完全依赖于最大后验估计，即使在IMU初始化阶段也是如此。本系统在小型和大型、室内和室外环境中实时稳定运 ......
深度学习--初识GAN
深度学习--GAN网络 GAN是一种深度学习模型，全称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）。它由两个神经网络组成：一个生成器网络和一个判别器网络。 生成器网络通过学习训练数据的分布，生成新的数据。而判别器网络则尝试区分生成器生成的数据和真实的训练数据。在训 ......
[ML&DL] 线性回归的梯度下降
前言 这篇笔记记录了线性回归的梯度下降相关公式的推导。 符号说明： $h$ ：假设函数，是学习算法对线性回归问题给出的一个解决方案。 $J$ ：代价函数，是对 $h$ 和实际数据集之间的误差的描述。 $m$ ：数据集的大小。 $x^{(i)},y^{(i)}$： 第 $i$ 个数据。（$1\le i ......
python与java 对应的加密算法
python与java 对应的加密算法 1.gzip 加密 java的gzip加密: import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.util.Arrays; import ......
动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量
动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量 创建数据 在当前目录的上一级目录创建csv文件，然后写入数据 import os os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) # '..'表示上一级目录路径 data_file ......