概论 深度week1 week
Week 17
Week 17 目录Week 17代码源每日一题605 优美！最长上升子序列（线性dp）606 巨大的牛棚（二维dp）607 高利贷（算利率）（二分法）701 背包702 三回文序列（二维前缀和）703 简单的异或问题704 子序列的循环挪动705 弗拉德和糖果 II（插空）706 上帝的集合（差分 ......
Week 18
Week 18 目录Week 18801 喵喵序列（线段树）802 漂亮数803 真假字符串804 走不出的迷宫805 最长同于子数组806 互质（欧拉筛）807 排队901 最短路径计数902 最后的舞会903 倒数第n个字符串 801 喵喵序列（线段树） 没太看懂、、这周刷一下线段树专题再来、、 ......
week5
Week 5 P8604 [蓝桥杯 2013 国 C] 危险系数 知识点：图的vector存储和+dfs 思路：用一个数组来记录每个节点被访问的次数，如果起点和终点之间有点的访问次数和终点的访问次数一样，那么它就是关键点。 #include<bits/stdc++.h> using namespac ......
week7
Week 7 动态规划 P1048 [NOIP2005 普及组] 采药 思路：跟背包问题的思路差不多，for循环遍历所有情况，把选该草药和不选该草药的价值情况比较大小，选大的。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 10 ......
week16
Week 16 目录Week 16div2 代码源每日一题501 RSA503 A-B 数对504 数位计算505 新国王游戏506 完美数507 Lusir的游戏601 BFS练习1（广度优先）602 01序列 2603 整除光棍604 碰撞刷题P4913 二叉树深度 div2 代码源每日一题 5 ......
week 19
Week 19 目录Week 19代码源每日一题904 排队（并查集）洛谷题库P1003 [NOIP2011 提高组] 铺地毯P1008 [NOIP1998 普及组] 三连击P3853 [TJOI2007]路标设置 代码源每日一题 904 排队（并查集） 两种情况无法排成一排 一个人需要和三个及以上 ......
week2
week 2 二分法应用 P2249 【深基13.例1】查找 二分查找函数：lower_bound() 快读：原理：读入字符比数字快 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN=1e6+10; int read()//快读 ......
【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】
更新截止到 2023.10.16 1.要素： linux（ubuntu 22.04） nvidia-driver（也叫做 cuda driver）：英伟达GPU驱动，命令：nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道 文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？ 许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（ ......
NewStarCTF 2023 公开赛道 Week2
官方WP NewStarCTF 2023 Week2 官方WriteUp NewStarCTF 2023 Week2 官方WriteUp.html Web include 0。0 <?php highlight_file(__FILE__); // FLAG in the flag.php $fil ......
吴恩达深度学习笔记
B站看的视频，课太长了，180多节，但搬运的没有作业练习，最好找个能练习的 1，假设模型时，以前（2011版机器学习）用西塔代表参数组成的向量，现在用w代表参数组成的向量，b代表西塔0，x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w，进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数，是损失函数 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
20231407陈原《计算机科学与概论》及《C语言程序设计》第三周学习情况
[2022-2023-1-计算机基础与程序设计] 2023-2024-1计算机基础与程序设计第三周作业https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2022-2023-1-CFAP [2022-2023-1计算机基础与程序设计第一周作业] (https://www.cnb ......
Week 1
AC： [NOIP1999 提高组] 邮票面值设计 P1032 [NOIP2002 提高组] 字串变换 B3614 【模板】栈 P3372 【模板】线段树 1 P2118 [NOIP2014 普及组] 比例简化 P1873 [COCI2011-2012#5] EKO / 砍树 P3374 【模板】树 ......
shctf week1 wp
RE ez_asm 程序的逻辑大概是把输入的数据flag按字节 ^ 0x1E - 0x0A一遍，然后输出，所以只需要置反一下先 + 0x0A 然后再 ^ 0x1e就能求出flag .text:0000000000401566 loc_401566: ; CODE XREF: main+65↓j .t ......
Easysearch压缩模式深度比较：ZSTD+source_reuse的优势分析
引言 在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
Week 5
week 5 本周工作是搭建项目框架： 前后端配置完成，可以本地启动 mybatis 多数据源配置成功 一个mapper对应多个mapper，根据配置选择 sql建库表语句改造，sqlserver文件夹xml的sql语法改造 数据库切换到sqlserver，并在页面上完成所有页面测试 页面动态配置定 ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
图渲染示例-几何深度学习图分割
图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分，节点或边进行分类的任务，如图1所示。 从较大的语义分段数据集中，提取出了四足数据集，并显示了此任务的真实标签。在这种情况下，每一部分都有属于五种可能类别之一的标签：耳朵，头部，躯干，腿和尾巴。根据此局部级别的信息，生成节点或 ......
基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别matlab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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
Java 深度优先搜索 and 广度优先搜索的算法原理和代码展示
111. 二叉树的最小深度 题目：给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 方法1：深度优先搜索 原理：深度优先搜索（Depth First Search）是一种遍历图的算法，它从图中的某个顶点出发，沿着一条路径不 ......
动手学深度学习--卷积神经网络
from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......
深度学习模型的基础
DL与其他模型：深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络，每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意：“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理： DL方法基于多层（“深度”）的人工神经网络。 不同的节点（“神经元”）从下一层 ......
深度学习在多个领域的应用
这段文字主要描述了深度学习（DL，Deep Learning）在多个领域中的应用，并提供了其实用性的实证证据。 深度学习的广泛应用：深度学习是一种强大的工具，已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。 高科技产品的应用：许多现代技术产品，如自动驾驶 ......
几何深度学习技术杂谈
几何深度学习技术杂谈 计算机视觉的最新进展，主要来自于新颖的深度学习方法，以及基于大量数据来执行特定任务的分层机器学习模型，随之而来的性能提升，引发了其他科学领域类似应用的淘金热。 https://arxiv.org/pdf/1611.08097.pdf 随着深度学习技术的发展，人们已经不满足于将深 ......
全网最细-深度解析 Istio Ambient Mesh 流量路径
本文旨在对 Istio Ambient Mesh 的流量路径进行详细解读，力求尽可能清晰地呈现细节，以帮助读者完全理解 Istio Ambient Mesh 中最为关键的部分。 ......