深入浅出 算法 森林

public class Solution { public IList<IList<int>> Permute(int[] nums) { var rtItem = new List<int>(); var visited= new Dictionary<int, bool>(); IList<I ......

深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。在过去几年中，深度学习技术取得了许多突破性的成果，如在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域中。 本文将简要介绍深度学习的基本原理，并使用Python中的TensorFlow库演 ......

在本篇文章当中主要给大家介绍在 cpython 当中一些比较常见的字节码，从根本上理解 python 程序的执行。在本文当中主要介绍一些 python 基本操作的字节码，并且将从字节码的角度分析函数装饰器的原理！ ......

典型拥塞控制算法思路 在互联网发展的过程当中，TCP 算法也做出了一定改变，先后演进了 Reno、NewReno、Cubic 和 Vegas，这些改进算法大体可以分为基于丢包和基于延时的拥塞控制算法。 基于丢包的拥塞控制算法以 Reno、NewReno 为代表，这类基于 AIMD 的算法只要未检测到 ......

1.算法描述 蛙跳算法是基于种群进化的元启发式算法之一，通过模拟自然界中青蛙觅食过程中种群所体现出的交流与合作行为，以实现对问题的求解。在一片湿地中，分布着一群青蛙，每只青蛙有自己的想法，每只青蛙的想法则被定义为一个解。每只青蛙找到食物时，都会向其周围的青蛙传递信息，从而影响周围青蛙向其靠近，形成一 ......

最小生成树 在无向图中选出$|V|-1$条边，使得生成树的边权和最小，这就是最小生成树问题。 我们有一个看上去有些草率的做法：给所有边按照权值从小到大排序，假设所有边都消失了，那么以从小到大的顺序加边（如果这条边对应的两点间已经有路径就跳过不加），等到加完第$|V|-1$条边时，我们会得到一棵“生成 ......

为什么C4.5会出现？ 因为ID3算法节点的分支越多，信息增益也就越大，这会出现过拟合的现象，因此提出C4.5算法。 图1 C4.5的属性选择方法——获利比例 获利比例=信息增益/分支度IV 分支度IV与各分支下的类别数目之比成负相关： 假如14个样本一共分4支: 划分方法1为：分支1数目：分支2数 ......

转载 深入剖析三维几何内核(1)--基础 本文将对几何内核涉及的专业术语，设计理念，应用领域，以及现状做进一步的介绍。 计算机中表示三维形体的模型，按照几何特点进行分类，大体上可以分为三种：线框模型、表面模型和实体模型。如果按照表示物体的方法进行分类，实体模型基本上可以分为分解表示、构造表示CSG（ ......

一、简介 回溯法（backtracking）是优先搜索的一种特殊情况，又称为试探法，常用于需要记录节点状态的深度优先搜索。通常来说，排列、组合、选择类问题使用回溯法比较方便。 二、从全排列问题开始理解回溯算法以数组 [1, 2, 3] 的全排列为例。 先写以 1开头的全排列，它们是：[1, 2, 3 ......

随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）算法，由于其优秀的表现在数据挖掘、机器学习等领域得到广泛应用。随机森林通过同时使用多个决策树对数据集进行训练，并通过投票机制或平均化方式来得出最终的预测结果。本文将对随机森林算法的基本原理、优点和缺点以及实现过 ......

承接上文 承接上一篇文章【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上手把手教你针对层级时间轮（TimingWheel）实现延时队列的开发实战落地（上）】我们基本上对层级时间轮算法的基本原理有了一定的认识，本章节就从落地的角度进行分析和介绍如何通过Java进行实现一个属于我们自己的时间轮服务组件，最后，在 ......

递归算法 1. 何为递归 简而言之，就是方法自己调用自己，在每一次调用时传入不同的变量。递归有助于编程者在解决复杂问题的同时，让代码变得更加简洁。 2. 递归的应用场景 各种数学问题，eg.8皇后问题、汉诺塔、阶乘问题、迷宫问题、球和篮子的问题等； 各种算法中也经常用到递归的思想，eg.快排、归并排 ......

思路： 多维递归，深度有限遍历加减乘除四种情况。 知识点： 1、多维递归不能对传递的变量进行修改，否则无法回溯。 应该传递一个新地址的变量，如代码所示，传递切片的列表，不修改列表 2、搜索遗漏。两括号比如（（9-4）-1）*6 选取任意一个数作为第一个运算数与24运算，不能找出所有24点的计算方法。 ......

（绝大部分都是贺的，来自 OI-WIKI 和 洛谷题解 ，自己抄一遍印象深刻一点，部分代码未编译，不保证正确性，但大体是对的） 一、DFS 生成树 注意可能有多棵，因为图可能不联通。 树边（tree edge）：示意图中以黑色边表示，每次搜索找到一个还没有访问过的结点的时候就形成了一条树边。 反祖边 ......

原文：http://inventwithpython.com/beyond/chapter13.html 对于大多数小程序来说，性能并不那么重要。我们可能会花一个小时编写一个脚本来自动执行一个只需要几秒钟就能运行的任务。即使需要更长的时间，当我们端着一杯咖啡回到办公桌时，这个项目也可能已经完成了。 ......

案例2：使用K-近邻算法实现手写数字系统 1. 案例要求 编写一个程序，应用K-近邻算法，实现手写数字系统。 通过画图生成一个32*32的数字图像，再将图像转化为代表数字的0-1文本文件。之后往程序输入代表数字的0-1文本文件，程序便可以输出相应的数字。 2. 案例的执行流程 示例：使用k-近邻算法 ......

#region 二分查找法 public static int BinarySertch(int[] arr, int startIndex, int endIndex, int result) { if (startIndex > endIndex) { return -1; } int midI ......

机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来让计算机自主学习数据并做出预测和决策。这种技术正在被广泛应用于各种领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、医学诊断和金融预测等。在本篇博客中，我们将介绍机器学习的基本概念、算法和应用，并提供一些代码和分析。 机器学习基本概念 机器学习是一种基 ......

PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 Ubuntu 18.04.x 前言 近一年来，虽然还是做的是AIOT相关的事情，但是某些事情却发生了一些变化。随着个人的阅历提升，现在的AI在边缘端部署已经不局限于传 ......

隐式：PISO 半隐式：SIMPLE 组合式：PIMPLE（PISO + SIMPLE） PISO算法 PISO算法是一种常用于求解不可压缩流体流动问题的数值方法，它在OpenFOAM中被广泛应用。PISO算法的全称为Pressure Implicit with Splitting of Opera ......

案例1：使用K-近邻算法分类爱情片和动作片 1. 案例要求 创建一个应用，应用K-近邻算法，将样本分到以下三种类别。 1. 不喜欢的人 2. 魅力一般的人 3. 极具魅力的人 2. 案例的执行流程 示例：在约会网站上使用k-近邻算法 （1）收集数据：提供文本文件。 （2）准备数据：使用Python解 ......

页面置换算法 1、最佳置换算法(OPT) 2、先进先出置换算法(FIFO) 3、最近最久未使用置换算法(LRU) 4、时钟置换算法(CLOCK) 5、改进的时钟置换算法 知识回顾 ......

扩展欧几里得算法 题目描述 给定 $a$ 和 $b$，求出一组 $x$ 和 $y$，使得 $a \cdot x + b \cdot y = \gcd(a, b)$。 样例输入输出 8 18 -2 1 $8 \times (-2) + 18 \times 1 = \gcd(8, 18) = 2$ 欧几 ......

基于Python的机器学习算法 安装包： pip install numpy #安装numpy包 pip install sklearn #安装sklearn包 import numpy as np #加载包numpy，并将包记为np（别名） import sklearn #加载sklearn包 p ......

根据数据量来判断算法的复杂度 通过运行时间判断数据量 1000ms 即1s，大概可以运行10的7次方数量级的运算 左边的复杂度在1s内能处理的数据量大小 ......

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等 专栏链接：NLP领域知识+项目+码源+方案设计 订阅本专栏你能获得什么？ 前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、 ......

理论 任何灰度图像都可以看作是地形表面，其中高强度表示峰和丘陵，而低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水的上升，取决于附近的峰值（梯度），来自不同山谷的水，明显具有不同的颜色将开始融合。为避免这种情况，你需要在水合并的位置建立障碍。你继续填补水和建筑障碍 ......

这周的内容是一个问题： 当 conv_shortcut=True 时，残差单元会使用一个卷积层对输入进行降维，然后在 BN 层对该卷积层的输出进行归一化，最后再进行快捷连接。这样可以使得输入与快捷连接的输出的形状相同，从而便于直接相加。 当 conv_shortcut=False 时，快捷连接直接连 ......

1.算法描述 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因 ......

1.问题现象： 表的Id使用雪花算法生成，数据库使用bigint类型可以正常存储，后端使用Long类型也可以正常接收，postman进行请求测试，也可以看到后端正常返回的数据，但是前端接收后显示的id不正常。 2.问题原因： 前端使用number类型进行接收，number类型的范围小于后台Long类 ......