梯度 算法 深度

在现代工业生产中，安全生产是每个企业都必须重视的问题。其中，工人是否正确佩戴安全帽是一个重要的环节。为了解决这个问题，羚通视频智能分析平台推出了一款安全帽佩戴检测识别系统，通过智能监控安全帽识别算法，实现了对工人是否佩戴安全帽的自动检测和识别。 一、羚通视频智能分析平台安全帽佩戴检测识别系统 羚通视 ......

​在当今社会，安全问题日益突出，尤其是火灾安全问题。传统的火灾检测方式主要依赖于人工巡查，效率低下且存在漏检的风险。然而，随着科技的发展，一种新型的火灾检测方式正在崭露头角，那就是羚通视频智能分析平台的火焰检测识别预警系统。该系统采用了先进的智能识别火焰检测烟火检测算法，能够实时、准确地检测出火灾隐 ......

裴蜀定理 在数论中，裴蜀等式（英语：Bézout's identity）或裴蜀定理（Bézout's lemma）（或称贝祖等式）是一个关于最大公约数（或最大公约式）的定理。裴蜀定理得名于法国数学家艾蒂安·裴蜀，说明了对任何整数 \(a\) 和 \(b\) 和 \(m\)，关于未知数 \(x\) 和 ......

在当今社会中，安全问题已经成为人们关注的焦点。无论是家庭、企业还是公共场所，都需要有一套完善的安全防范系统来保障人们的生命财产安全。随着科技的不断发展，视频监控系统已经从传统的模拟监控升级为数字化、网络化的智能监控系统。其中，羚通视频智能分析平台的人员闯入算法检测和人员入侵识别检测报警系统，是其中的 ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于UWB和IMU融合的三维空间定位算法是一个结合了无线脉冲波（UWB）和惯性测量单元（IMU）各自优势的定位方法。UWB通过测量信号的传输时间来计算距离，具有精度高、抗干扰能力强等优点，但易受多径效应和环境噪声 ......

羚通视频智能分析平台是一种先进的烟火识别系统，它利用深度学习技术进行智能算法检测。通过对大量样本数据的学习和训练，该系统能够准确地识别出烟雾和火焰的特征。它具有高精度检测、实时性强、可扩展性强、智能分析和预警等优点，能够满足安防监控领域中对烟火检测的需求，提高监控效率和安全性。 在实际应用中，羚通视 ......

羚通视频智能分析平台自动识别反光衣穿戴的检测系统是一种高效的安全监控工具，它利用先进的人工智能技术，特别是深度学习和计算机视觉技术，对工地上的安全帽和反光背心穿戴情况进行实时分析和识别。 这个系统通过实时视频监控工作人员的反光衣穿戴情况，对未穿反光衣的危险行为进行实时监测和预警。当系统检测到有人时， ......

二、用go语言，二叉搜索树性质与最小堆性质(见 6.1 节)之间有什么不同?能使用最小堆性质在 O(n)时间内按序输出一棵有 n 个结点树的关键字吗?可以的话，请说明如何做，否则解释理由。 文心一言： 在二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）和最小堆（Min Heap）中，元素 ......

Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。八年过去了，在生产环境中使用 Kubernetes 仍然需要面临许多挑战。 Spectro Cloud 刚刚与 Dimensio ......

本文全面解析了BIRCH（平衡迭代削减聚类层次）算法，一种用于大规模数据聚类的高效工具。文章从基础概念到技术细节，再到实战应用与最佳实践，提供了一系列具体的指导和例子。无论你是数据科学新手，还是有经验的实践者，这里都包含了深入理解和成功应用BIRCH算法所需的关键信息。 关注TechLead，分享A ......

在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......

在任务指派问题（如n项工作由n个人承担，每个人完成不同工作所花时间不同，那如何分配使得花费的时间最少）以及一些多目标检测任务中的数据关联部分（如一个目标有多个特征点，有多个目标时检测到的特征点属于哪一个目标的问题）常常会看到Munkres算法，这里从原理及实现上简单介绍一下Munkres算法。 一、 ......

1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......

强连通分量 Tarjan 抽象难懂的算法 第一次接触链式前向星，本算法储存方式为链式前向星，用vector不香吗 神犇的blog 通俗易懂的讲解 通俗题解 抽象难懂的讲解 P1656题解-生动形象讲解割边 这个算法很多什么low啊，dfn啊，把你搞得很晕…… 其实整个算法就是基于DFS然后再加上玄学 ......

颜色段均摊 反正 ODT！ 对于 ODT 来说，其区间推平的复杂度是 \(O((n + m) \log n)\) 的，十分的优秀，但是对于查询来说，我们需要通过分块或者线段进行辅助，从而达到正确的复杂度。 有一种特殊情况例外： 如果推平和查询同时发生，意味着推平时对于每一段查询的复杂度是没有问题的！ ......

views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......

题目 有个需求，我有4种类型，每种类型又有自己的数列，问我如何用一个数字来表示它们 思路 可以看一下java里的线程的实现，它是将一个int64的数字进行分区，每个区间代表一种状态，如运行中，挂起，暂停等，我们也可以通过这个方法来实现。 实现 在int32中，我找一个范围，存储我的运行中状态的数列， ......

3.5 动态调度的例子与算法 Tomasulo算法优势 分布式危险检测逻辑。分布式保留站和CDB实现，如果多个指令正在等待单个结果，并且每个指令已经有了它的其他操作数，那么可以通过在CDB上广播结果来同时释放这些指令。如果使用集中式寄存器文件，当寄存器总线可用时，这些单元必须从寄存器中读取它们的结果 ......

北京理工大学2022年大数据应用算法期末考试A卷 一、请简要回答为什么需要设计可合并的 \(Sketch\) 算法？可合并的 \(Sketch\) 算法主要是用于什么场景？ 解答：我谔谔 二、给定数据流 \(D=(1,2,5,1,4,2,3,3,2,4,5,2)\)，假设 \(k=3\)，请详细描述 ......

一、用go语言，对于关键字集合(1，4，5，10，16，17，21)，分别画出高度为 2、3、4、5和6的二又搜索树。 文心一言： 以下是用Go语言为给定的关键字集合(1, 4, 5, 10, 16, 17, 21)生成的高度为2、3、4、5和6的二叉搜索树。 由于二叉搜索树的形状对于不同的生成方式 ......

分析积水的位置、深度等信息，并进行实时监测。当检测到道路上出现积水，并且超过预设的阈值时触发预警，并将告警消息上传至EasyCVR视频监控平台，通知管理人员及时采取措施。 ......

循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......

羚通视频智能分析平台抽烟打电话识别系统是一种先进的技术，旨在通过算法检测来识别和监控人们在特定场所是否抽烟或打电话。该系统利用先进的计算机视觉和深度学习算法，对视频流进行实时分析和处理，以准确识别出抽烟和打电话的行为。 首先，该系统通过摄像头或其他视频设备获取实时的视频流数据。这些视频流数据被传输到 ......

前言 似乎洛谷上的题解和AT官方都给的 \(O(TD^2)\) 算法？ 这里给出乱搞搞出的一种 \(O(TD)\) 算法。 题解 首先发现 \(D\) 虽然没给出固定上界，但显然不超过 \(log_2 10^{18}=60\)。 再接下来可以发现删边等价于先选一颗子树，再删掉这颗子树内部的子树。 先 ......

算法策略 Dijkstra 算法是求一个图中一个点到其他所有点的最短路径的算法，先了解图的数据结构「邻接矩阵」 Dijkstra 算法是一个基于「贪心」、「广度优先搜索」、「动态规划」求一个图中一个点到其他所有点的最短路径的算法，时间复杂度 O(n2) B站视频：https://www.bilibi ......

算法的定义：解决问题的过程中用到的所有方法和步骤。 算法的描述方法：自然语言、流程图、计算机语言。 算法的三大结构： 顺序结构、选择结构、循环结构。 算法的特点： 1、有穷性。（算法的操作步骤应是有限的。生活算法与程序算法都是有穷的，没有永远完不成任务的生活算法。） 2、确定性。（算法的每一步都应是 ......

前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......

向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......

本文深入探讨了CART（分类与回归树）算法的核心原理、实现方法以及应用场景。文章首先介绍了决策树的基础知识，然后详细解析了CART算法的工作机制，包括特征选择和树的构建。接着，通过Python和PyTorch的实例代码展示了CART算法在实际问题中的应用。最后，文章评价了该算法的优缺点，并讨论了其在 ......

1) 射线起点为O, 方向向量为D; 假设射线与三角形ABC的交点为P, 设P=O+t*D 2) 根据向量三点共线定理可知：AP=u*AB+v*AC，且u+v=1 因为向量AP=P-A, AB=B-A, AC=C-A, 所以P-A=u*(B-A)+v*(C-A) >> P - A = u*B - u ......