深度 历史ocr
C++ 深度学习简单示例
这是一个简单的C++控制台程序示例，用于实现一个简单的神经网络，进行二进制分类任务。请注意，这只是一个基本示例，没有使用任何深度学习库，因此它可能不具备高度优化和效率。 #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> // 定义神经网络的 ......
算法学习Day16二叉树深度
Day16二叉树深度 By HQWQF 2023/12/28 笔记 104.二叉树的最大深度 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 返回 ......
代码随想录算法训练营第十六天 |104.二叉树的最大深度，559.n叉树的最大深度，111.二叉树的最小深度，222.完全二叉树的节点个数
一、104.二叉树的最大深度 题目链接： LeetCode 104. 二叉树的最大深度 学习： 思路： 分别求左子树和右子树的高度，返回给根结点，加1之后是根结点的深度，这是后序遍历的思路 二、559.n叉树的最大深度 题目链接： LeetCode 559. N 叉树的最大深度 学习前： 思路： 后 ......
深度！把握这三点，即可挑选出最适合能源行业的数据摆渡解决方案
在能源行业中，网络隔离通常采用物理隔离方式，即将能源行业网络与外部网络进行物理隔离，避免外部网络对能源行业网络的攻击和入侵。 同时，网络隔离也可以采用逻辑隔离方式，即在能源行业网络和外部网络之间设置防火墙、入侵检测系统等设备，对访问进行控制和过滤，确保只有授权人员可以访问能源行业网络。 网络隔离是为 ......
基于深度学习网络的美食检测系统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 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤，其目的是从输入图像中提取出有效的特征，以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工 ......
m基于深度学习网络的美食识别系统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美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用，它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络（CNN），它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode111. 二叉树的最小深度
题目描述 思路 二叉树的最小深度就是第一个叶子节点所在的层数 方法一：前序遍历(递归、dfs) /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeN ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode104. 二叉树的最大深度
题目描述 思路 熟练掌握二叉树的遍历算法 方法一：层序遍历(迭代)+计数 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; ......
深度Q神经网络(DQN)
有了上节课值函数近似的铺垫，这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢，为什么一定要有神经网络的参与呢，AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情，而人类的世界是很复杂的，很抽象的，不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型，所以你需要上百万甚至不止的数据，那么，你从哪得到 ......
人脸识别技术演进：从几何算法到深度学习的深度剖析
本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标，深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿 ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
更好的阅读体验请点击：《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍： 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
【数据结构】P4338 [ZJOI2018] 历史 题解
P4338 先考虑怎么安排崛起的先后顺序最优。 但是发现好像没有一个很好的顺序去进行崛起，并且由于 \(a_i\) 的值域会很大，所以即使知道顺序应该也会难以进行维护。 转换一下方向，正难则反。考虑每个点的贡献，但是颜色不同时只会算一次，所以要钦定是哪一个点造成的贡献。令当前考虑的点为 \(u\)， ......
深度解读：阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景
容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后，引起了开发者和企业客户的广泛关注，并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享，包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景，帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS，旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
m基于深度学习的OFDM通信系统频偏估计算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 训练曲线： 误码率曲线： 2.算法涉及理论知识概要 正交频分复用（OFDM）是一种高效的无线通信技术，广泛应用于各种无线通信系统。然而，OFDM系统对频率偏移非常敏感，频偏会导致子载波间的正交性丧失，进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通 ......
Python版本和发展历史
Python版本： Python 2.X Python 3.X Python发展历史： Python（计算机编程语言）_百度百科 (baidu.com) ......
C#深度理解：数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点
一、数组 1、Array 固定数组 优点： 1). 快速访问：数组通过索引来访问元素，访问速度非常快，因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储：数组在内存中以连续的方式存储元素，这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持：C#中的数组支持多维（二维、三维等）数据结构，可以用于 ......
Spring 框架模块深度解析：核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块
Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是，Spring 是模块化的，允许您挑选适用于您的模块，而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块，可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
深度剖析 Spring 框架在 Java 应用开发中的优势与应用
Spring 是用于企业 Java 应用程序开发的最流行的应用程序开发框架。全球数百万开发人员使用 Spring Framework 创建高性能、易于测试和可重用的代码。Spring Framework 是一个开源的 Java 平台。它最初由 Rod Johnson 编写，并于 2003 年 6 月 ......
m基于Yolov2深度学习网络的驾驶员打电话行为预警系统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 随着汽车数量的不断增加，交通安全问题日益突出。其中，驾驶员手持电话行为是导致交通事故的一个重要原因。为了降低这类事故的发生率，本文提出了一种基于Yolov2深度学习网络的驾驶员手持电话行为预警系统。该系统能够实时监测驾 ......
HBase深度历险 | 京东物流技术团队
简介 HBase 的全称是 Hadoop Database，是一个分布式的，可扩展，面向列簇的数据库，是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样，层层剥开她的心，直到一丝不挂。 特点 首先我们看一下hbase有哪些特点： •高性能 基于LSM树的数 ......
从容器的发展历史理解容器的本质
本文分享自华为云社区《容器化学习——从容器的发展历史理解容器的本质》，作者：breakDawn 。 近期工作上开始接触了相关容器化的内容，因此整理学习了一堆有关容器化的知识，特此进行分享。 首先，理解K8S和容器，首先需要学习以下它的发展历史，才能逐步理解容器的意义和作用。 阶段一：隔离文件——ch ......
【随手记录】TortoiseSVN show log看不到历史记录问题
TortoiseSVN show log时候看不到历史记录，记录页面空白的，能正常提交、下载代码； 考虑过版本问题，切换版本还不行，后面发现是缓存问题： TortoiseSVN > setting > Saved Data >clear 清空各类缓存 即可恢复正常 ......
如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利
新闻链接： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询： https://pss-system.c ......
深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络（CNN）
1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络，是一种前馈神经网络，它采用的是SGD（随机梯度下降）算法，它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元，在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域，因其避免了对图像的前期的预处理，所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
深度学习揭示日降水中的人类影响(Nature)
气候模型预测温室气体加强了日降水变化和极端事件，但由于区域降水波动太大，无法直接使用观测数据验证这种预测。 作者提出用CNN做检测，首先给模型输入全球降水异常分布图，然后输出一个年全球平均气温，输出端的真值是模拟数据。 模型训练好以后给模型输入近年的卫星观测、模式模拟、再分析等数据(用好几套数据是考 ......
OCR
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别） 用于将图像中的文本转换为可编辑的文本。OCR系统可以识别印刷体或手写体的文字，并将其转换为计算机可处理的文本形式。是指电子设备 (例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗亮的模式确定其形状，然后用字符识别 ......
图(树)的深度优先遍历dfs
图的深度优先遍历 深度优先，即对于一个图或者树来说，在遍历时优先考虑图或者树的单一路径的深度。示意图如下 即深度优先搜索的核心就是对一个路径一直向下搜索，当搜索到头时就回溯到前一状态再寻找别的路 深搜问题一般有两种情况，一种是搜索时元素只能用有限次，这需要我们定义一个全局标记数组来对已经使用的数字进 ......
中国历史学习记录
中国历史学习记录 一、中国朝代歌 三皇五帝始，尧舜禹相传； 夏商与西周，东周分两段； 春秋和战国，一统秦两汉； 三分魏蜀吴，二晋前后沿； 南北朝并立，隋唐五代传； 宋元明清后，皇朝至此完。 参考资料： 中国朝代顺序完整表（建议收藏） ......
centos7 下安装 moodle历史命令（未能包含vim 修改配置文件）
1 init 0 2 cd "/data/webapps/moodle" 3 cd /data/webapps/ 4 ls 5 ll 6 cd moodle/ 7 ls 8 ll 9 vim lib/outputrenderers.php 10 ll 11 cd ../ 12 ll 13 chmod ......
线段树与历史最值和区间最值问题
线段树与历史最值问题 P4314 CPU 监控 Description 给定数组 \(\{a_i\}\)，维护以下操作。定义一个辅助数组 \(\{b_i\}\)，每次操作完后令 \(b_i=\max(a_i,b_i)\)。 查询 \(\max_{i=l}^{r} a_i\)（区间最值） 查询 \(\ ......