梯度 算法 深度
深度学习--可视化、过拟合
深度学习--可视化、过拟合 cmd运行命令：python -e visdom.server 用法: from visdom import Visdom viz = Visdom() viz.line([0.],[0.],win='train_loss',opts=dict(title='train ......
深度学习入门系列之doc
这周老师让把深度学习的名词过一遍，小玛同学准备在过一遍Deep Learning名词的同时把基本的模型也过一遍。 感谢杰哥发我深度学习入门系列能让我有机会快速入门。 下面就来doc一些学到的东西 感知器（线性单元）有个问题就是当面对的数据集不是线性可分的时候，“感知器规则”可能无法收敛，这意味着我们 ......
深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速
深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速 MSE均方差 Cross Entropy Loss：交叉熵损失 Entropy 熵： 1948年，香农将统计物理中熵的概念，引申到信道通信的过程中，从而开创了信息论这门学科，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”。香农定义的“熵”又被称为香农熵或信 ......
深度神经网如何通过从数据中学习特征来帮助避免人工提取特征
深度神经网络（dnn）通过从数据中直接学习特征，无需人为干预或专业知识，可以帮助避免需要手动提取特征的繁琐过程。 深度神经网络由许多层组成，每个层都包含许多神经元。这些神经元组合成了一系列权重和偏差来映射输入特征到输出目标。通过反向传播算法，模型可以更新权重和偏差以优化其预测效果。 在训练dnn时， ......
06：基础入门-加密编码算法
前言：在渗透测试中，常见的密码等敏感信息会采用加密处理，其中作为安全测试人员必须要了解常见的加密方式，才能为后续的安全测试做好准备，本次课程将讲解各种加密编码等知识，便于后期的学习和发展。 1、知识点 #常见加密编码等算法解析 MD5， SHA， ASC，进制，时间戳， URL， BASE64， U ......
5.深度学习计算
除了庞大的数据集和强大的硬件， 优秀的软件工具在深度学习的快速发展中发挥了不可或缺的作用。 从2007年发布的开创性的Theano库开始， 灵活的开源工具使研究人员能够快速开发模型原型， 避免了我们使用标准组件时的重复工作， 同时仍然保持了我们进行底层修改的能力。 随着时间的推移，深度学习库已经演变... ......
图像梯度
图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度 对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散） Sobel算子 1 #Sobel ......
八大排序算法（c语言实现）
title: 八大排序算法（c语言实现） 小知识： 1）八大排序算法皆是内部排序。 2）稳定的算法在排序的过程中不会改变元素彼此的位置的相对次序。反之不稳定的算法会经常改变这个相对次序。 | 排序方法 | 时间复杂度（平均） | 时间复杂度（最坏） | 时间复杂度（最好） | 空间复杂度 | 稳定性 ......
[tarjan强连通分量算法] 目的，图解，思路，伪代码，实例
强连通分量算法（Tarjan's Strongly Connected Component Algorithm) 利用深度优先算法找到一个非强连通的有向图中的所有强连通子图。无向图可以被认为是同时具备u->v和v->u的图。 一些概念 强连通：在有向图中，任意点u与v之间存在有来回两个方向的通路，类 ......
如何配置一个用于深度学习的 GPU 服务器 [Ubuntu 18.04 LTS 为例]
一、硬件配置 CPU of Intel i9-9980XE (18-core 36-thread, @3.0-4.4 GHz), RAM of 128 GB (DDR4), GPU of NVIDIA RTX 2080 Ti*4 (11 GB GDDR6*4), and M.2 NVMe SSD o ......
文章学习：基于AVX-512指令集的同态加密算法中大整数运算性能优化与突破
学习文章：英特尔×同态科技 | 基于AVX-512指令集的同态加密算法中大整数运算性能优化与突破 文章 人工智能的安全隐患 ChatGPT的成功大部分来源于海量的数据支撑和丰富的数据维度，基于13亿参数量的庞大模型，随着用户的不断涌入，ChatGPT不断迭代进化新的“知识”，而在模型表达能力的增强之 ......
02-目录---数据结构与算法
第01章：数组（即顺序表）的基本实现 数组头文件定义：链接 初始化、清空、销毁数组：链接 输入元素创建数组、打印数组：链接 数组扩容：链接 在数组尾部追加若干元素：链接 插入元素x：链接 按位置删除元素：链接 删除元素x：链接 定位元素x：链接 第02章：数组其他算法实现 合并数组：链接 1：链接 ......
代码随想录算法训练营第三天 | 203.移除链表元素
📋 目录 203.移除链表元素 203.移除链表元素 ⏰ 1.解题思路 链表：A->B->C 删除的节点分为两种：在链表中间部分的节点和头节点，两种节点删除思路不同。 头节点：将头节点向后移动一个位置，删除原来的头节点。 链表中间部分的节点：A节点的next指针指向C节点，从而从链表中删掉B节点， ......
基于smo算法的数据分类matlab仿真,对比线性分类和非线性分类
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 SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。2、可以方便地引入核函数，求解非线性SVM。求解对 ......
基于GA遗传优化的flog任务调度算法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 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染 ......
m基于混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应视频背景提取算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 混合高斯模型背景提取: 利用混合高斯模型处理这段视频，黑车已经运动离开画面左下角时，左下角仍然有黑车，这种现象我们称为“鬼影”。其产生的原因是由于混合高斯模型是对图像每个像素建立模型，所以算法的更新速度跟不上物体的变化，产生了滞留情况，这就是“ ......
扎实打牢数据结构算法根基，从此不怕算法面试系列之010 week02 01-01 最简单的排序算法-选择排序法的设计思想
#1、基础排序算法 接下类，我们学习另外一类非常基础的算法，即排序算法。 排序算法是计算机科学领域研究的非常深入的一类算法，排序这个动作本身也是非常重要的， 很多时候面对无需的数据，首先需要做的就是对他们进行排序。 排序算法——目的：让数据有序。 排序算法——种类：种类也非常多，适用于不同的情景。 ......
跟姥爷深度学习4 从数学计算看神经网络
一、前言 我们前面简单的做了一个气温预测，经过反复调试，效果还不错。实际上在这个方向上我们还可以更进一步优化，但因为我们是学习嘛，主要还是看广度而不是深度。考虑到后面要开始学习卷积网络，我们必须把更基础的内容搞明白才行，比如神经网络到底是如何工作的，如果不搞明白后面卷积就只能说用法而不明白原因了。所 ......
图片的腐蚀，膨胀，开丶闭运算，梯度计算，礼帽与黑帽
1 腐蚀操作 用于图片的去毛刺，内容削减 1 #腐蚀操作 2 #cv2.erode(src,kernel,iterations) 3 #src是图片数字化数组 4 #kernel则是一个盒，对该盒内的像素进行复试操作，值越小腐蚀能力越狠 5 #iterations是一个迭代次数，就是说你对这个图片进 ......
递推与递归和DFS深度优先搜索
递推与递归和DFS深度优先搜索 跳台阶 递归实现指数级枚举 递归实现排列型枚举 递归实现组合型枚举 P1036 选数 习题课 递推/ 递归 / DFS P2089 烤鸡 指数 P1088 火星人 全排列 P1149 火柴棒等式 指数 + 预处理 P2036 PERKET 指数 P1135 奇怪的电梯 ......
wsl2+docker跑深度学习
wsl(ubuntu20.04)+docker安装paddle 1.中文显示设置 安装语言包 sudo apt install language-pack-zh-hans 设置locale sudo vi /etc/locale.gen 找到 zh_CN.UTF-8 UTF-8 并取消注释，然后保存 ......
查找算法
查找算法 1. 线性查找 线性查找（Order Search）是最简单的一种查找算法，直接从头到尾遍历，直至找到要查找的值为止。 1.1 代码实现 package com.algorithm; /** * @author SnkrGao * @create 2023-04-20 19:52 */ p ......
算法学习day01数组part02-209、59、977
package LeetCode.arraypart02; /** * 209. 长度最小的子数组 * 给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数 target 。 * 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组[numsl, numsl+1, ..., numsr-1, num ......
快速幂算法——求a^b % p的一种快速方法
先想暴力怎么求解 可以循环b次，每次从而求出a^b % p，时间复杂度为O(b)，而这里的b是很大的，达到了2 * 10 ^ 9数量级，所以这么做会TLE 1 #include <iostream> 2 using namespace std; 3 int main() { 4 int a, b, ......
算法、一个数组中有10个数字，把这组数数据分在div上，每个div上最多只能有4个数字，用for循环怎么实现
来自chartGPT的写法： const arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; const divNum = 4; // 每个div上最多只能有4个数字 for (let i = 0; i < arr.length; i += divNum) { const ......
基础算法-快速排序
思路 快速排序是一种常见的排序算法，它的基本思路是通过分治的方法将一个大的问题分解成小的问题进行解决。具体而言，快速排序的核心思路是选取一个枢轴元素，将序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素都比枢轴元素小，而另一个子序列的所有元素都比枢轴元素大，然后对这两个子序列分别进行递归排序，直到子序列的 ......
基础算法-堆排序
思路 堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值，被称为“大根堆”；或者每个节点的值都小于或等于其子节点的值，被称为“小根堆”。在堆排序中，我们使用的是大根堆，即根节点的值是最大的元素。 堆排序的基本思路是： 建立一个大根堆。将待排序的序列构建成一个大根堆，即所有非叶子节点的值都大 ......
基本算法-基数排序
思想 当我们需要对一组数据进行排序时，常规的排序算法（如快速排序、归并排序等）通常是比较排序，即通过比较元素之间的大小关系来进行排序。但有时候我们需要对一组数据按照它们的“数字位”进行排序，此时比较排序并不是最优的选择，这时候基数排序就显得非常有效了。 基数排序是一种非比较排序算法，它根据元素的每个 ......
深度学习--统计与数据映射
深度学习--统计与数据映射 范数 import torch #范数norm 第一范数：绝对值求和 第二范数：平方和后求根号 norm使用要求是浮点数 a=torch.full([8],1.) #tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]) b=a.view(2,4 ......
基于RL(Q-Learning)的迷宫寻路算法
强化学习是一种机器学习方法，旨在通过智能体在与环境交互的过程中不断优化其行动策略来实现特定目标。与其他机器学习方法不同，强化学习涉及到智能体对环境的观测、选择行动并接收奖励或惩罚。因此，强化学习适用于那些需要自主决策的复杂问题，比如游戏、机器人控制、自动驾驶等。强化学习可以分为基于价值的方法和基于策 ......