梯度 算法 深度

从机器学习到深度学习知识体系梳理

这几天看到一本书《从机器学习到深度学习(基于scikit-learn与Tensorflow的高效开发实战)》 感觉非常适合AI知识架构的搭建,在这里记录一下,其实里面还有非常棒的细节,比如: 把Numpy、Pandas、Matplotlib 作为了Python基础工具,感觉这个思路非常好可以用自己的 ......
深度 机器 体系 知识

10.10算法

爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 示例 1: 输入:n = 2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶2. 2 阶示例 2: 输入:n = 3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1. ......
算法 10.10 10

SWUST 排序算法性能研究实验报告

一、 实验内容及目的 实验内容: 分析合并排序、快速排序、堆排序在不同规模数据、不同数据下的性能。 实验目的: 深入理解合并排序、快速排序、堆排序的思想,掌握三种排序的排序方法,对三种排序进行算法分析,通过与算法比较,体会三种排序算法的优缺点,进而了解在何种情况下使用何种算法。 分析的指标: 在相同 ......
算法 性能 报告 SWUST

js之基础算法案例

1 判断是闰年还是平年 算法:能被4整除且不能整除100的为闰年 或者能够被 400 整除的是闰年 // 接收用户输入 var year = prompt('请您输入年份:'); if (year % 4 == 0 && year % 100 != 0 || year % 400 == 0) { a ......
算法 案例 基础

算法戴高乐计划-03篇-题目

LCP 07. 传递信息 小朋友 A 在和 ta 的小伙伴们玩传信息游戏,游戏规则如下: 有 n 名玩家,所有玩家编号分别为 0 ~ n-1,其中小朋友 A 的编号为 0 每个玩家都有固定的若干个可传信息的其他玩家(也可能没有)。传信息的关系是单向的(比如 A 可以向 B 传信息,但 B 不能向 A ......
算法 题目 03

C++算法之旅、09 力扣篇 | 常见面试笔试题(上)算法小白专用

算法学习笔记,记录容易忘记的知识点和难题。详解时空复杂度、50道常见面试笔试题,包括数组、单链表、栈、队列、字符串、哈希表、二叉树、递归、迭代、分治类型题目,均带思路与C++题解 ......
算法 试题 常见 之旅

m基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统matlab仿真,带GUI界面

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 基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统是一种利用深度学习技术进行图像分类的方法,可以自动学习图像中的特征,并根据这些特征对图像进行分类。该系统的原理和数学公式如下: 深度神经网络模型:在宠物狗种类识别系统中,使用深度神经 ......
学习网络 宠物狗 深度 种类 界面

[算法分析与设计] 2. 斐波那契堆及其应用

一个优先队列需要支持的操作有 insert 插入元素 \(x\)。 find-min 返回最小的元素。 delete-min 删除最小的元素。 decrease-key 将一个元素 \(x\) 减小 \(k\)。\(k \geq 0\)。 常用于实现优先队列的数据结构是堆。 需要注意的是,小根堆需要 ......
算法

深度学习(cudnn加速)

cudnn为网络每一卷积层选最优实现方法,加速网络训练。 设置如下: torch.backends.cudnn.benchmark = True 加速条件如下: 1. 输入数据在训练过程中一般不变化。 2. 数据量较大,并可以同时加载到GPU内存中。 3. 训练次数比较多。 ......
深度 cudnn

C#堆排序算法

前言 堆排序是一种高效的排序算法,基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆:将待排序数组构建成一个最大堆,即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换:将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位 ......
算法

搭建Pytorch2.1+CUDA12.1+Anaconda+Pycharm深度学习环境

环境: Win11 22H2 需要的安装包: Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe Python 3.11. pycharm-professional-2021.2.1.exe CUDA12.1与CUDNN V8.9.5 pytorch 2.1 选择性安装Open ......
深度 Pytorch2 Anaconda Pytorch Pycharm

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.3 语言模型和数据集

8.3.1 学习语言模型 依靠在 8.1 节中对序列模型的分析,可以在单词级别对文本数据进行词元化。基本概率规则如下: \[P(x_1,x_2,\dots,x_T)=\prod^T_{t=1}P(x_t|x_1,\dots,x_{t-1}) \]例如,包含了四个单词的一个文本序列的概率是: \[P( ......
深度 模型 Pytorch 语言 数据

深度学习(判断cuda是否可用)

安装完pytorch、cuda和cudnn之后,可以先判断是否可用。 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torc ......
深度 cuda

.net C# 流量限制令牌桶算法工具类

流量限制令牌桶算法工具类 using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ......
令牌 算法 流量 工具 net

Tarjan算法求强连通分量 <笔记与补充>

pecco大佬的博客 其中有Tarjan算法的正确性证明。 对求有向图强连通分量的tarjan算法原理的一点理解by naturerun 讲解视频:形象的例子,基础 先贴Tarjan的板子: vector<int> G[MAXN]; int n; int dfn[MAXN], low[MAXN]; ......
分量 算法 笔记 Tarjan lt

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (109)-- 算法导论10.1 7题

七、用go语言,说明如何用两个队列实现一个栈,并分析相关栈操作的运行时间。 文心一言: 在Go语言中,我们可以用两个队列(queue1和queue2)实现一个栈。以下是实现代码: package main import "fmt" type Queue struct { items []int } ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

学到了,原来 gzip 是种`连续分块`的压缩算法

作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 我想要表述的是:假设有 10 mb的数据使用 gzip 算法来压缩。 有这样可能的做法: 分配 10mb 的缓冲区,一次压缩 10mb 分配 1mb 的缓冲区 ......
算法 gzip

算法笔记-生成树

概念定义 图:由点和边组成的集合 生成图:图中删去若干个点和若干条边后剩下的子图 生成树:恰好为树的生成图 最小生成树:边权总和最小的生成树 严格次小生成树:边权总和严格大于最小生成树且最小 最小生成树 Kruskal Kruskal 是通过贪心法选边加入集合来求最小生成树的算法 算法过程 把所有的 ......
算法 笔记

SWUST 算法分析与设计 实验报告2

合并排序实验报告 一、 实验内容及目的 实验内容: 对合并排序算法进行算法描述、效率分析、实验结果分析。 实验目的: 深入理解分治法的思想,学习合并排序的排序方法,对合并排序进行算法分析,通过与其他排序算法比较,体会分治思想的优点。 分析的指标: 在相同数据规模的情况下的插入排序算法和合并算法代码运 ......
算法 报告 SWUST

深度解析集成服务云的多重启动机制:数据集成更智能,业务流畅畅行无阻

集成方案的“点火”时刻!花式启动数据集成 在这篇文章中,我们将探讨轻易云集成服务云的集成方案启动机制,以助您在企业数据集成中灵活应对各种需求,确保数据自由流动。 启动方案是什么 启动方案是指集成方案启动执行的方式。轻易云集成服务云提供了四种启动方式,包括人工启动、定时启动、事件触发、消息启动,允许在 ......
深度 机制 业务 智能 数据

C#归并排序算法

前言 归并排序是一种常见的排序算法,它采用分治法的思想,在排序过程中不断将待排序序列分割成更小的子序列,直到每个子序列中只剩下一个元素,然后将这些子序列两两合并并排序,最终得到一个有序的序列。 归并排序实现原理 将待排序序列分割成两个子序列,直到每个子序列中只有一个元素。 将相邻的两个子序列合并,并 ......
算法

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.2 文本预处理

import collections import re from d2l import torch as d2l 解析文本的常见预处理步骤: 将文本作为字符串加载到内存中。 将字符串拆分为词元(如单词和字符)。 建立一个词表,将拆分的词元映射到数字索引。 将文本转换为数字索引序列,方便模型操作。 ......
深度 文本 Pytorch 8.2

10.9算法

第一个错误的版本你是产品经理,目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是,你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的,所以错误的版本之后的所有版本都是错的。 假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。 你可以通过 ......
算法 10.9 10

监控汇聚/视频监控系统EasyNVRAI智能分析网关:持刀检测算法场景汇总

安防视频监控平台EasyCVR是一个具有强大拓展性、灵活的视频能力和轻便部署的平台。它支持多种主流标准协议,包括国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,还可以支持厂家的私有协议和SDK接入,例如海康Ehome、海大宇等设备的SDK。该平台不仅拥有传统安防视频监控的功能,还具备接入AI智 ......
网关 监控系统 算法 EasyNVRAI 场景

KMP算法

根本原理 有限状态机 资料链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83334559 注:大小设置为256是因为Java的英文采用8位ASCII码,最大值为256 ......
算法 KMP

算法训练day29 LeetCode 39.40.131

算法训练day29 LeetCode 39.40.131 39.组合总和 题目 39. 组合总和 - 力扣(LeetCode) 题解 代码随想录 (programmercarl.com) class Solution { private: vector<vector<int>> result; ve ......
算法 LeetCode day 131 29

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.1 序列模型

到目前为止,我们遇到的数据主要是表格数据和图像数据,并且所有样本都是独立同分布的。然而,大多数的数据并非如此。比如语句中的单词、视频中的帧以及音频信号,都是有顺序的。 简言之,如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息,那么本章的循环神经网络(recurrent neural network,RNN) ......
序列 深度 模型 Pytorch 8.1

Python信贷风控模型:梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量的类别,拖欠还款的概率如何变 ......
信贷 模型 梯度 Adaboost 森林

基于OFDM通信系统的低复杂度的资源分配算法matlab性能仿真

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OFDM通信系统中,资源分配是一项关键任务,它涉及将可用的频谱资源和功率分配给不同的子载波,以实现高效的数据传输。为了降低计算复杂度并提高系统性能,低复杂度的资源分配算法成为研究的焦点之一。OFDM(正交频分复 ......
复杂度 资源分配 算法 性能 matlab

Tarjan 算法求强连通分量 学习笔记

前言 何为强连通分量? 在一个有向图中,若这个图的子图中,任意两点间可以相互到达,那么这个子图就叫做强连通分量。 Tarjan 算法求强连通分量 模板题:Luogu P2863 [USACO06JAN] The Cow Prom S 思想 Tarjan算法过程: 以下图为例做演示。 我们定义两个数组 ......
分量 算法 笔记 Tarjan