灰狼 学习机 算法 极限
C# MemCached学习笔记（三）-MemCached使用示例 (4个月前)
代码地址：CSharp_DistributedCache_Simple 一、WinForm版（System.Runtime.Caching） 1、MemoryCache示例 2、引用Negut包 3、MemoryCacheHelper 查看代码 二、Web应用Net7版（框架内置） 1、Memory ......
webgl学习01-WebGL绘图流程
WebGL绘图流程 下图中，可清晰得知 WebGL 需要两种着色器： 顶点着色器。用来描述顶点属性，比如坐标位置。其中，顶点我们可以理解为他是三维空间中的一个点(x, y, z)。 片元着色器。逐片元处理颜色。片元是 WebGL 的术语，它其实指的是每一个像素，逐片元的意思就是计算出当前绘制的每个像 ......
《算法竞赛》10 图论
图的存储 啥？邻接表和链式前向星不是一个东西吗。。。 拓扑排序 DFS求拓扑序似乎不太常见？了解就行。 欧拉路 这些什么路径的定义确实挺难和名字对上号。。。但是正规题目应该都会给解释吧。 欧拉路：从图中某个点出发，遍历整个图，图中每条边通过且只通过一次。 欧拉回路：起点和终点相同的欧拉路。 数据范围 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
pbds学习笔记
头文件及命名空间 万能头：#include<bits/extc++.h> 命名空间：using namespace __gnu_pbds和using namespace __gnu_cxx 优先队列 通常会使用配对堆 定义__gnu_pbds::priority_queue<int,greater< ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类
支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
吴师兄学算法day06 双指针 88. 合并两个有序数组
题目：88. 合并两个有序数组 易错点： 注意 判断i合法,不可以写if nums[i] 会下标越界 掌握好边界条件，num1[i] 和nums2[j]大于或者大于等于都可以。 代码示例： class Solution: def merge(self, nums1: List[int], m: in ......
【2024.01.12】闪光灯学习（上）
教程来自于https://www.bilibili.com/video/BV1nr4y1i7JS/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=d3b20de6fd728a6822df14fa2e ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
地址对齐算法
通常在数据存储的时候，都会让地址进行对齐，有的是4字节，有的是8字节，等等。 所以就需要对地址进行对齐操作，有向上取整和向下取整两种方式。 注意：该方法仅适用于2的n次方数对齐 方法 向下取整：ALIGN_DOWN(x,align) (x & ~(align-1)) 例如：x = 6，align = ......
nginx集成brotli压缩算法
本文于2017年2月中旬完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 Google开源Brotli压缩算法 Brotli是一种全新的数据格式，可以提供比Zopfli高20-26%的压缩比。 在caniuse网站查询当前主流浏览器对bro ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素 II
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除原始链表中所有重复数字的节点，只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,3,4,4,5] 输出：[1,2,5] 示例 2： 输入：head = [1,1,1,2,3] 输出：[2,3] 提示： 链表 ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,1,2] 输出：[1,2] 示例 2： 输入：head = [1,1,2,3,3] 输出：[1,2,3] 提示： 链表中节点数目在范围 [0, ......
通信系统中ZF,ML,MRC以及MMSE四种信号检测算法误码率matlab对比仿真
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 通信系统中ZF（Zero Forcing，零迫）、ML（Maximum Likelihood，最大似然）、MRC（Maximum Ratio Combining，最大比合并）和MMSE（Minimum Mean ......
代码随想录算法训练营第一天
Leetcode704 二分查找 https://leetcode.cn/problems/binary-search/submissions/494474207/ 文档讲解：https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6 ......
基于马尔可夫随机场的图像去噪算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 原图： 加入噪声的图像： 滤波后的图像 迭代过程： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）是一种用于图像处理的统计模型。它在图像去噪、分割和识别等方面有着广泛的应用。图像去噪是图像处 ......
gin学习笔记（一）—— 了解gin
了解gin Web编程基础 客户端和服务端 HTTP 客户端和服务器之间的请求响应一般都是使用 HTTP/HTTPS 协议，它规定了如何从网站服务器传输超文本到本地浏览器。 HTTP请求 当你在网页上点击一个链接、提交一个表单、或者进行一次搜索的时候，浏览器会发送一个 HTTP 请求给服务器。HTT ......
绝对能看懂的kmp算法，超清晰多图，一步步详解！
Problem: 28. 找出字符串中第一个匹配项的下标 目录kmp算法，超清晰多图逐步图解！最长公共前后缀前缀后缀最长公共前后缀（的长度）next数组O(n^2) 求法O(n) 求法子串和主串匹配的过程注意 kmp算法，超清晰多图逐步图解！ kmp算法的核心在next数组，因此如果能够理解ne ......
学习笔记2
Spark启动和验证直接无参数启动./spark-shell ，运行的是本地模式： 启动./spark-shell –master yarn，运行的是on yarn模式，前提是yarn配置成功并可用： 在hdfs文件系统中创建文件README.md，并读入RDD中，使用RDD自带的参数转换，RDD默 ......
（坚持每天写算法）算法复习与学习part1基础算法1-6——高精度加法
高精度加法，其实就是模拟我们普通算式的步骤，比如是267+58，首先个位相加，7 + 8 = 15 ， 1给到十位（也就是进位），留下5，然后算十位，同样的步骤直到算完。通过这个步骤我们直到了我们每次循环（个位到十位到百位……）都需要一个t来充当进位，使用数组来存储或者使用vector（容器），我这 ......
1.11学习进度
（6）在/tmp/test2 目录下新建 word.txt 文件并输入一些字符串保存退出； （7）查看 word.txt 文件内容； （8）将 word.txt 文件所有者改为 root 帐号，并查看属性； （9）找出/tmp 目录下文件名为 test2 的文件； （10）在/目录下新建文件夹 te ......
1/11 学习进度笔记
Spark的程序运行层次结构 4040：是一个运行的Application在运行过程中临时绑定的端口，用于查看当前任务的状态。4040被占用就会顺延到4041,4042等。 4040是一个临时端口，当前程序运行完成后，4040就会被注销。 8080：默认是StandAlone下，Master角色（进 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
Vue源码学习(十九)：router基本原理
好家伙, 0.什么是路由? 路由就是匹配到对应路径显示对应的组件！ 那么我们要如何去实现? 我们来回忆一下这router怎么用的 1. 声明式路由配置：在路由配置对象中，定义路径与组件的映射关系。例如： import AboutComponent from '../views/AboutCompon ......
Mybatis学习记录
Mybatis入门简介 MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO（Plain Ol ......
在算法比赛中的常用数学库函数
导言 在算法竞赛中，数学库函数是解决问题的重要工具之一。本文将介绍一些常用的数学库函数，并给出在实际比赛中的应用示例。 1. 绝对值函数 在C++中，我们有两种不同类型的绝对值函数：abs（整数）和 fabs（浮点数）。这两者的应用场景和返回值的类型有所不同，需要根据具体情况选择使用。 //abs( ......