梯度 算法 深度

在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比 在标准的梯度下降中，参数的更新公式是： θ=θ−η∇θJL(θ)\theta = \theta - \eta \nabla_\theta JL(\theta)θ=θ−η∇θ​JL(θ) 其中，η\etaη 是学习率，∇θJL(θ)\nabla ......

嵌入式深度学习引论 博主序 这一系列博客，是以Bert Moons的《Embedded Deep Learning》为蓝本进行翻译得到的。考虑到中文互联网上资源较少，才决定写成公开博客发布至互联网的。 此系列博客选择性地做了一些翻译和梳理的工作。书中涉及的部分实例可能不会被摘录，过于基础的内容也会被 ......

Pytorch环境深度学习环境 1、安装minicoda 下载地址：Miniconda — miniconda documentation 设置环境变量： 安装路径\Miniconda3 安装路径\Miniconda3\Scripts 安装路径\Miniconda3\Library\bin 测试：打 ......

一、用go语言，仿照图 10-1，画图表示依次执行操作 PUSH(S，4)、PUSH(S，1)、PUSH(S，3)、POP(S)、PUSH(S，8)和 POP(S)每一步的结果，栈 S初始为空，存储于数组 S[1..6]中。 文心一言： 图 10-1 展示了在执行一系列栈操作后栈的状态。我会用文字描 ......

各种常见算法 & 数据结构模板 1. 最长不下降子序列（LIS） 1.1 \(O(n^2)\) 做法 点击查看代码 for (int i = 1;i <= n;i++) { cin >> a[i]; dp[i] = 1; } for (int i = 1;i <= n;i++) { for (int ......

挑战最通俗的KMP算法讲解 什么是 \(KMP\) KMP是一种用于模式串匹配问题的算法。 给出一个文本串和模式串，查询模式串在文本串中的(出现次数、出现位置等等)的问题称为“模式串匹配问题”。 KMP算法的本质是：针对模式串构建一个特定的数组，用于在匹配失败时减少后续匹配过程中的无用比较，可以将时 ......

防溺水已经成为青少年安全教育的重要内容，同时也是社会各界共同承担的安全管理责任。特别是在夏季，随着天气逐渐转热，溺水事故也进入了危险期、易发期和高发期。传统的预防和管理方法主要通过日常宣传演讲和人工巡逻来提醒人们溺水的危害，但存在一些问题： 1）缺乏有效的安全预警设施：当人员接近危险区域时，缺乏警示 ......

目录裁剪算法Cohen-Sutherland线段裁剪算法基本思想具体步骤计算分析程序代码 裁剪算法 计算机内部存储的图形数据量通常较大，而屏幕只显示其中一部分，因此需要确定哪些部分在显示区域内，哪些在显示区域外。这个过程称为裁剪（clipping）。裁剪是二维观察（三维观察）的重要部分，参见计算机图 ......

from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲：我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设，线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子： 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开，如果只用一条"线性"，我们会发现我们是做不到的，起码要两条及以上的"线性" ......

1、区间合并 以AcWing.803为例，题目要求如下： 给定n个区间 [li,ri]，要求合并所有有交集的区间。 注意如果在端点处相交，也算有交集。 输出合并完成后的区间个数。 例如：[1,3] 和 [2,6]可以合并为一个区间 [1,6]。 输入格式第一行包含整数 n。 接下来 n 行，每行包含 ......

前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！ 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......

算法模板 1.排序 (1)快速排序(No STL) #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long int n,a[100010]; void dfs(int l,int r) { if(l >= r) retu ......

在Go语言中，结构体是核心的数据组织工具，提供了灵活的手段来处理复杂数据。本文深入探讨了结构体的定义、类型、字面量表示和使用方法，旨在为读者呈现Go结构体的全面视角。通过结构体，开发者可以实现更加模块化、高效的代码设计。这篇文章旨在为您提供关于结构体的深入理解，助您更好地利用Go语言的强大功能。 关 ......

超参数和模型参数 超参数是指运行机器学习算法之前要指定的参数 KNN算法中的K就是一个超参数 模型参数：算法过程中学习的参数 KNN算法没有模型参数 调参是指调超参数 如何寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 寻找最好的K 数据准备 from sklearn.neighbors import ......

简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据 ......

分别使用Go、Rust、Java学习实现各种算法 冒泡排序 Go package main import "fmt" func bubbleSort(arr []int) { n := len(arr) for i := 0; i < n-1; i++ { for j := 0; j < n-i-1 ......

在数字化时代，由于大众对出行要求的提升，汽车数量不断增加，给城市和交通管理带来了很多挑战。为了应对这些问题，旭帆科技开发了一套AI智能车辆检测与车牌识别算法，为交通管理和车辆安全提供高效的解决方案。 AI车辆检测和车牌识别算法集成了多种技术，如光学字符识别（OCR）和云计算等，能够从复杂的背景中提取 ......

我国是农业大国，随着新兴技术如AI的迅猛发展，大数据和互联网等技术已应用于农业生产中的各个环节，以提高土地利用率、降低成本、提高生产效率。智慧农业因此而兴起。 智慧农业解决方案是根据农业生产的需求与现代网络发展状况而设计的。它利用人工智能技术，结合农业物联网、移动互联网、AI智能分析、视频监控与处理 ......

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43227036/article/details/100336234 OK,前面已经讲了很多判断素数的方法，在判断一个数是否为素数时我们可以采用试除法，但如要求1-n的范围那么时间复杂度很高，所以有了线性的筛法求素数。 但如果为了判断一个大 ......

深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成，还有其他一些应用。 图像超分辨率重建：深度学习技术可以用于提高图像的分辨率，例如通过使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术，可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，从而提高了图像的清晰度和 ......

排序 Quick_Sort void Quick_Sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x = q[(l + r) >> 1]; while (i < j) { do i ++ ; wh ......

排序 Quick_Sort void Quick_Sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x = q[(l + r) >> 1]; while (i < j) { do i ++ ; wh ......

1：快慢指针 （1）涉及到快慢指针的算法，基本都是满指针维护符合条件的合法数据，快指针去寻找符合条件的元素将其归并入满指针维护的区间中，所以在写该类算法时，快指针维护的元素归并入慢指针维护的区间的判别条件基本都来自于与慢指针维护区间内的元素有关。 （2）举例 删除数组中的重复元素，归并条件是，快指针 ......

80道高频算法题来源于牛客网，这些答案都经过了我验证，可以复制粘贴后提交通过： 掌握这80道题，99%的测试岗位算法考试都能通过。建议收藏后反复练习。本文为Python版本答案，对于Java版本答案，请在电子书《算法挑战》目录中查看。 1、NC1 大数加法：中等 # 计算两个数之和 # @param ......

当业务要处理大量的定时任务时，如果每个任务都创建一个Golang原生的timer的话，会占用较多的cpu资源，这类场景，可以用时间轮算法优化timer的资源消耗。本次介绍一款多级时间轮库antlabs/timer（以下timer特指antlabs/timer库），处理类似场景的优化。 ## **功能 ......

1.d3.shuffle D3.shuffle() 方法用于将数组中的元素随机排序。它使用 Fisher–Yates 洗牌算法，该算法是无偏的，具有最佳的渐近性能（线性时间和常数内存）。 D3.shuffle() 方法的语法如下： d3.shuffle(array, [start, end]) 其中 ......

Geohash GeoHash是目前比较主流实现位置服务的技术，Geohash算法将经纬度二维数据编码为一个字符串，本质是一个降维的过程。 一个例子 地点 经纬度 Geohash 鸟巢 116.402843,39.999375 wx4g8c9v 水立方 116.3967,39.99932 wx4g8 ......

从今年(2023)三月份开始，Github开始强制用户开启两步验证2FA(双因子)登录验证，毫无疑问，是出于安全层面的考虑，毕竟Github账号一旦被盗，所有代码仓库都会毁于一旦，关于双因子登录的必要性请参见：别让你的服务器(vps)沦为肉鸡(ssh暴力破解)，密钥验证、双向因子登录值得拥有。 双因 ......

QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率，颜色深度和刷新率。具有命令行工具，无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......

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 语音合成是计算机生成自然人类语音的过程，广泛应用于语音助手、语音导航、无障碍通信等领域。基于Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）特征提取和隐马尔可 ......