深度 逻辑12306
php 斗地主纯逻辑功能
<?php //是不是单 function isDan($temp) { if (count($temp) != 1) { return false; } else { return '{"type":"dan","value":"'.$temp[0].'"}'; } } //是不是对 functi ......
redis加锁逻辑分析
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException { //省略部分代码 time -= System.currentTimeMillis() - curre ......
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具，支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档，以实现永久保存。此外，该工具还具有对聊天记录进行分析的功能，可以生成年度聊天报告，帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......
vue 逻辑分页
<template> <div> <div class="paging"> <!--数据显示区域--> <div class="data"> <!--表格存放数组中的数据，并对数据进行截取，以控制每一页显示的数据量--> <!--slice(start,end) 不包括end--> <el-tabl ......
判断推理-逻辑判断（论证类-一般质疑）
一般质疑 题型介绍 归因类之外的质疑题目，均称为一般质疑，即非谈论因果关系。 题目形式 一般由论据、结论两部分组成，隐含有论证过程，其中论据应正确、充分，论证过程应有 效、严谨，结论应合理。 题型分类 一般质疑可分为无论据有结论、有论据有结论、严谨逻辑关系三类。 提问方法 “以下哪项论述如果为真，最 ......
where子句之逻辑运算符
/*where条件子句作用：检索数据中符合条件的值探索的条件由一个或者多个表达式组成，结果 布尔值逻辑运算符运算符 语法 描述and, && a and b, a&&b 逻辑与，两个都为真，结果为真or, || a or b, a||b 逻辑或，其中一个值为真，则结果为真not, ! not a, ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 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。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从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。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
判断推理-逻辑判断（论证类-归因论证）
归因论证 介绍 观察者对他人的行为过程或自己的行为过程所进行的因果解释和推论。 题目形式 一般由既成事实和原因分析两部分组成，有些题目会省略原因分析的过程，直接给出结论或建议。 一、对比实验归因（难点） 常见形式 完整叙述对比实验过程，并根据实验结果给出原因分析、结论或建议，少数题目为不同时间段对比 ......
综述：基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
111. 二叉树的最小深度
目录题目完美踩坑题解 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。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6 ......
逻辑视图实验分析及其问题思考
四 实验分析及问题思考 对于会员管理系统的实现视图模型实验，以下是对实验过程的分析及问题思考： 实验过程分析： 在会员管理系统的实现视图模型实验中，我们首先对会员信息、会员关系和会员积分三个子系统进行了独立的设计和开发。然后，通过接口和数据交互将这三个子系统集成在一起，形成了一个完整的会员管理系统。 ......
逻辑视图模型建模会员关系管理
一 实验目的 l 理解面向对象系统分析和对象类建模的概念； l 了解和掌握面向对象系统分析的方法和步骤； l 了解和掌握寻找待开发系统中类的方法和技巧； l 了解和掌握分析类之间继承关系的方法； l 了解和掌握分析类之间的关联关系的方法； l 掌握使用Rational Rose建立类图模型的方法； ......
12.1邻接表存储实现图的深度优先遍历
掌握深度优先遍历 实验题目 邻接表存储实现图的深度优先遍历 设计文档 代码 #include<iostream> using namespace std; #define MVNum 100 typedef char OtherInfo; int visited[MVNum]={0}; // vis ......
深度解读DBSCAN聚类算法：技术与实战全解析
探索DBSCAN算法的内涵与应用，本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践，揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集，突破传统聚类限制。 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 ......
RealSence D455 读取深度流，获取深度值
RealSence D455 摄像头的深度模式 使用C#、控制台程序操作，D455型号的摄像头。 创建新的控制台项目，项目名称：RealSenceCameraD455_Test01，框架选择.net6.0。 Nuget搜索并安装：Intel.RealSenceWithNativeDll，此SDK是I ......
逻辑回归
逻辑回归 逻辑回归问题和线性回归问题不一样，我们将不用线性回归来解决，而使用 Sigmoid 非线性函数来处理。 🧐逻辑回归是什么？ 逻辑回归并不是回归问题，是属于监督学习的一类，通常输出是几个离散值，而不是像线性回归有连续的 y。 🧐为什么不用线性回归解决逻辑回归问题？ 比如说二元逻辑回归问题 ......
逻辑回归自己尝试
自己逻辑回归尝试 1、固定好坏样本，随机种子 先去看分箱情况 data_sd = X1 num_cols=X1.columns import pycard as pc num_iv_woedf = pd.DataFrame() clf = pc.NumBin(max_bins_num=7,min_b ......
逻辑回归思路
整体建模思路 1、拿到样本先分训练集和测试集，0.7或0.8，根据样本数量考虑是否增加验证集，本次不增加验证集。 2、对训练集样本进行初筛。iv大于0.01，相关系数低于80%，缺失率根据变量中文名无特殊情况，不得高于80%。 3、对训练集先用决策树分6-8箱。此时对变量进行二次筛选。主要考虑变量是 ......
toad逻辑回归尝试
from sklearn.model_selection import train_test_split train,test=train_test_split(dd,test_size=0.6) toad.detect(dd) toad.quality(dd,target='target',iv_ ......
逻辑回归
2、逻辑回归 2.1常规但是要考虑样本均衡问题 import matplotlib.pyplot as plt x=z.iloc[:,0:7] y=z.iloc[:,7:] from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea ......
R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34506 原文出处：拓端数据部落公众号 信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了 R 语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的 ......
CSP-J2022逻辑表达式(expr)
#include <bits/stdc++.h>using namespace std;typedef long long ll;const int MAXN = 1e6;struct node { char v; int l, r;};vector < node > g(MAXN);int bui ......
从根上理解elasticsearch(lucene)查询原理(1)-lucece查询逻辑介绍
大家好，我是蓝胖子，最近在做一些elasticsearch 慢查询优化的事情，通常用分析elasticsearch 慢查询的时候可以通过profile api 去分析，分析结果显示的底层lucene在搜索过程中使用到的函数调用。所以要想彻底弄懂elasticsearch慢查询的原因，还必须将luce ......
邻接表，图的深度优先遍历
#include<iostream>using namespace std;#define N 100typedef char OtherInfo;int visited[N]={0}; typedef struct ArcNode{int adjvex;OtherInfo info;struct ......