梯度 算法 深度

#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int N = 100010; const int M = N * 2;//可能多次节点重复，所以开大 int n; int e[M], ne[M], h[N], idx ......

Problem - A - Codeforces 题意： 给你一个n/2个元素的b数组，然后让你构造出一个n个元素的排列数组 其中这些p数组里的数有以下要求 注意这个p数组要求你搞字典序最小，也就是最好小的元素在前面 如果b = [4,3,6]，那么可以从中得到的词法最小排列是p = [1,4,2, ......

Miller-Rabin 素性检测 部分内容摘自 题解 P4718/论 Miller-Rabin 算法的确定性化 - It's LUNATIC time!) 根据费马小定理，若 \(p\) 为素数，那么对于 \(1 \leq a < p\)，都有 \(a^{p-1} \equiv 1 \pmod p ......

一、行业背景 当前高速公路视频联网运行监测体系的建设思路，主要是改变过去烟筒式的建设模式，搭建以视频数据为核心的视频综合管理云服务中台，在全面汇聚基础数据的基础上通过数据智能支撑各部门和公司的应用需求。当前面临的建设需求如下： 1）交通流量大：日常交通流量大，尤其是重大节假日的交通流量已超过设计流量 ......

头图 引言 标识符命名，一个 OIer 每天都在做，却基本从未在意过的操作。 好的命名，既可以提高自己的调试效率，也可以提高代码可读性。 方便自己，也方便别人。 如果你觉得自己的代码不是很美观，又觉得码风已经定型，不如继续往下看，说不定可以让你的码风更进一步。 欢迎 @ 你身边有需要的朋友。 （注： ......

1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始，并基于TensorFlow搭建算法网络模型，对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架，开发一个网页端的可视化操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......

5 STL- 常用算法 概述: 算法主要是由头文件<algorithm> <functional> <numeric>组成。 <algorithm>是所有STL头文件中最大的一个，范围涉及到比较、 交换、查找、遍历操作、复制、修改等等 <numeric>体积很小，只包括几个在序列上面进行简单数学运算 ......

智能分析网关V1版本和智能分析网关V2版本相比，不仅在硬件外观上有所改变，而且在算法类别上也增加了一些新的内容。因此，今天我们将重点介绍智能分析网关V2版本的相关特性。 智能分析网关V2是一种先进的数据处理设备，它融合了云计算、物联网和人工智能技术，主要应用于工业生产环境中的数据采集、预处理、分析和 ......

快速求解 \[f(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n\left \lfloor \frac{ai+b}{c} \right \rfloor \]若 \(\max(a,b)\ge c\) \[设 s_0(n)=n+1,s_1(n)=\frac{n(n+1)}{2},s_2(n)=\frac{n ......

1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单 ......

买卖股票的最佳时机给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任 ......

谈谈"求线段交点"的几种算法(js实现,完整版) "求线段交点"是一种非常基础的几何计算, 在很多游戏中都会被使用到. 下面我就现学现卖的把最近才学会的一些"求线段交点"的算法说一说, 希望对大家有所帮助. 本文讲的内容都很初级, 主要是面向和我一样的初学者, 所以请各位算法帝们轻拍啊 嘎嘎 引用 ......

摘要：本文由葡萄城技术团队原创。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 机器人碰撞 问题： 现有 n 个机器人，编号从 1 开始，每个机器人包含在路线上的位置、健康度和移动方向。 给你下标从 0 开始的两个整数数组 positions、health ......

①动态规划 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、 ......

加密算法常见问题（一）：ECB和CBC模式的区别 加密算法常见问题（一）：ECB和CBC模式的区别_sm4 ecb和cbc_Liaqi333的博客-CSDN博客 ......

2023年10月10日 更新于2023年10月10日 一、前言 本栏，为线性DP，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到线性DP的题目，也能加进来，不断完善。 二、线性DP 2.1 目前的模型： 数字三角形模型 最长上升子序列模型 2.2 目前解决的问题： 可以解决路径上 ......

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 在MPEG压缩标准中，数据流是以多路复合流的格式存储和传输的。多路复合流由音频流和视频流复合组成。多路复合流的基本单位时包，而一个包由三个组组成。组分为视频组和音频组，在此只介绍视频组。它采用分层的语法定义，每一 ......

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 路径规划在机器人、自动驾驶等领域中具有重要应用。Q-learning是一种经典的强化学习算法，可以用于解决路径规划问题。本文介绍了基于Q-learning的路径规划算法，该算法可以在未知环境中学习最优路径，具有广 ......

8.4.1 无隐状态的神经网络 对于无隐藏装态的神经网络来说，给定一个小批量样本 \(\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\times d}\)，则隐藏层的输出 \(\boldsymbol{H}\in\mathbb{R}^{n\times h}\) 通过下式计算： \[\bo ......

算法时间复杂度分析 各位\(CnBlogs\)的朋友们大家好, 我是蒟蒻\(Algo-3F\), 这是我的第一篇\(Blog\), 请多指教. 什么是算法时间复杂度 在不同的机器上, 代码运行时间是不同的, 比如说我手里这个去年的\(i9\)拯救者, 可能很快就跑出来了, 但是放在跟我一样大的\(i ......

学习道路： 通过第一学期的算法学习，顺利成为一名算法竞赛选手。 学习目标 ：通过科学的方式学习算法，向 ACM-ICPC（是计算机类竞赛最有含金量的比赛）奖牌冲锋 在第二学期参加比赛，比赛中学习，学习中比赛，其中每年能够有多次外出比赛的机会 参加的主要赛事（A类赛事或企业认可度高的赛事）： 比赛 日 ......

中心化 去相关 数据变化：减去均值，0中心化； 去相关，通过旋转；Scaling：每个维度上的方差都一样； 转换之后： 0均值； 协方差矩阵为单位矩阵 https://blog.csdn.net/seasermy/article/details/50898438 https://blog.sina. ......

梯度消失和梯度爆炸 2 神经网络梯度消失与梯度爆炸 2.1 简介梯度消失与梯度爆炸 层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网 ......

搜索算法：1.线性搜索：循环遍历，判断是否等于目标值2.二分法：（需要有序）先定一个起点和终点left,right，当left<right时，取中间值mid，如果目标值小于mid，则right=mid-1,反之亦然 # 线性搜索 def action1(arr, target): for i in ......

https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672 深度学习目标检测：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码) 目录 深度学习目标检测：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码) 1. 前言 2. 车辆检测数 ......

​ 深度学习在机器视觉中的应用与优势已经引领了该领域的巨大进展，它基于深度神经网络的方法在图像处理和分析方面取得了卓越的成就。以下是深度学习在机器视觉中的一些应用和优势： 图像分类： 深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。它们可以自动学习和提取图像中的特征，从而在识别和分类图 ......

我们的AI边缘计算网关硬件 —— 智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的 AI 检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行 ......

一、用go语言，单链表上的动态集合操作 INSERT 能否在 O(1)时间内实现？DELETE 操作呢？ 文心一言： 在单链表中，INSERT 和 DELETE 操作的时间复杂度通常是 O(n)，其中 n 是链表中的元素数量。这主要是因为当你插入或删除元素时，你需要遍历链表来找到正确的插入或删除位置 ......

一、方案背景 现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题，建立健全的森林防火风险预警体系，实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警，及时发现森林火灾并辅助决策，是当前林业管理的重要任务。 二、方案概述 旭帆科技基于视频监控技术、AI ......

在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......