灰狼 学习机 算法 极限

vector的学习

经历的近一年的学习,终于算是想起来了还有这个博客,那终于开始重新拾起,进行一个stl的学习 标准模板库 在C++标准库中,只需要#include头文件,便可以引用 STL标准库分为几个大类,这篇文章只简要介绍vector vector 什么是vector?我们可以把vector简单的理解为是一个比u ......
vector

前端学习-HTML/CSS刷题笔记01

1 清除浮动 方法1 双伪元素法:在style中给父元素添加伪元素代码 了解zoom:1; <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=devi ......
前端 笔记 HTML CSS

MarkDown学习

MarkDown学习 标题 三级标题 四级标题 字体 Hello,Word! Hello,Word! Hello,Word! Hello,Word! 引用 asdasdasdasda 分割线 图片 ![截图](file:///C:/Users/%E5%BC%A0%E9%92%9E%E7%86% ......
MarkDown

2024.1.12-学习进度笔记

今天,我尝试安装了git并尝试安装了PaddleOCR。 参考:https://blog.csdn.net/mukes/article/details/115693833 参考:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc ......
进度 笔记 2024 12

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (176)-- 算法导论13.3 5题

五、用go语言,考虑一棵用 RB-INSERT 插人 n 个结点而成的红黑树。证明:如果 n>1,则该树至少有一个红结点。 文心一言: 要证明这个问题,我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树,它在插入和删除操作中维护一些属性,以保证搜索、插入和删除操作的时间复杂性为O(log n ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

安防视频监控平台智能边缘分析一体机:视频汇聚算法与区域入侵告警

随着科技的不断发展,安防监控系统已经从传统的模拟监控转向了数字监控,进而发展到了网络视频监控。在这个过程中,智能边缘分析一体机的出现,为安防视频监控带来了新的可能性。本文将详细介绍安防视频监控平台智能边缘分析一体机的视频汇聚算法以及如何通过该算法实现区域入侵告警。 首先,我们需要了解什么是智能边缘分 ......
视频监控 视频 一体机 算法 边缘

计网学习

OSI七层模型 物理层 网线 比特流 数据链路层 MAC网卡地址 帧 网络层 IP地址 路由方式 包 传输层 端到端TCP UDP TCP报文 UDP数据报 会话层 不同应用程序间会话 表示层 数据格式转换、压缩加密解密等 应用层 web应用 好处:隔层之间独立,灵活性好,易于实现维护、能促进标准化 ......

.net core - 使用kubeadm搭建k8s - k8s(微服务学习) 二

前提准备:OpenEuler系统,VMWare 由于本次使用3台主机完成kubernetes集群部署,其中1台为master节点,名称为k8s-master01;其中2台为node节点,名称分别为:k8s-node01及k8s-node02 master节点 # hostnamectl set-ho ......
k8s kubeadm core 8s k8

第二周学习总结

第二周学习总结 分块 思想:把长度为 \(N\) 的序列分为若干个长度为 \(S\) 的快。对于每次询问/修改,整块打包处理,零散部分暴力处理。 一般情况况下,当 \(S=\sqrt{n}\) 时,有较好复杂度 \(m \sqrt{n}\)。 模板代码: [线段树]区间极大值2 #include<s ......

第一周学习总结

第一周学习总结 二分图 定义 若 \(G\) 是一个无向图,\(G\) 的顶点分成 \(X\) 和 \(Y\) 两部分,\(G\) 中每条边的两个顶点一定是 一个属于 \(X\) 另一个属于 \(Y\),则称图 \(G\) 为 二分图。 图例: 判定——染色法 用两种颜色对所有顶点染色,要求一条边所 ......

二分图最大匹配学习总结

二分图最大匹配学习总结 二分图的定义 如果无向图 \(G=(V,E)\) 的点集 \(V\) 可以分为两个集合 \(V_1,V_2\),使边集 \(E\) 都在 \(V_1\) 和 \(V_2\) 之间,并且 \(V_1\) 和 \(V_2\) 内部的点没有连边,则 \(G\) 是一个二分图。 图例 ......

Spring学习记录之GoF之代理模式

Spring学习记录之GoF之代理模式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录,算是对课程内容及笔记的二次整理,以自己的理解方式进行二次记录,其中理解可能存在错误,欢迎且接受各位大佬们的批评指正; 关于本笔记,只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用,至于课程中实 ......
模式 Spring GoF

神经网络学习笔记(1)

1、神经元 神经元是神经网络中的基本单元。 每一个神经元包括两个参数:权重系数和偏置系数b。 神经网络的学习过程就是通过优化更新每一个神经元的权重和偏置系数,使得输出值Y更接近其真实值。 假设神经元的输入向量为 ,那么输出,其中 是该神经元选定的激活函数。 x1、x2表示输入量 w1、w2为权重,几 ......
神经网络 神经 笔记 网络

网络基础知识学习

1、网络基础知识 ·OSI 七层模型 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)是传输控制协议和网络协议的简称,它定义了电子设备如何连入因特网,以及数据如何在它们之间传输的标准。TCP/IP 不是一个协议,而是一个协议族的统称,里面 ......

GPT人工智能模型研究报告:探索智能极限

GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型,它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而实现对语言的深层理解。 研究表明,GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......

Top-N推荐算法 Top-N recommendation Algorithms

引言 推荐算法是计算机专业中的一种算法,通过一些计算,能够推测用户喜欢的东西,在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见,比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。 今天看到一篇名叫"A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluati ......
Top-N recommendation 算法 Algorithms Top

Ai歌声转化算法任务初了解

2.13【A13】 智能计算 计算类 歌声转换算法 随着深度学习的发展, 近些年来音频算法在智能医疗、语音识别、语音合 成、声源定位等领域的应用非常火热,其效能和速度也不断得到精进。从过去的 云端服务, 逐步脱离并发展到PC端边缘运算, 到这几年再往移动端运算发展。 尽管硬件的运算能力越来越强大, ......
算法 歌声 任务

CSAPP学习笔记——chapter9 虚拟内存

这一章主要介绍了现代操作系统中虚拟内存的概念,先是介绍了虚拟内存的一般概念,这一部分我将在本文第一小节进行一个串联;第二部分介绍了内存映射,并以Linux为例,介绍了fork函数,execve函数的实现细节;第三部分则是介绍了动态内存分配,程序员通过如`malloc`, `new`, `free`,... ......
chapter9 内存 chapter 笔记 CSAPP

机器学习如何改变缺陷检测的格局?

​ 机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色,它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征,改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势: 自动化检测:机器学习技术可以自动化处理大量的数据,通过学习和识别缺陷的模式和特征,实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性,减少了人工干 ......
格局 缺陷 机器

spark的学习1-11

大数据第36期打卡-Day9-p102-p106学习笔记Spark并行度spark的并行:在同一时间内,有多少个tes k在同时运行并行度:并行能力的设置比如设置并行度6,其实是6个tast才并行在跑在有了6个tast并行的前提下,rdd的分区被规划成6个分区Driver的两个组件DAG调度器工作内 ......
spark 11

机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容,采用概率论的思想,从样本里面学到知识(训练模型),并对新来的样本进行预测。 主要算法:贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习,掌握NLP自然语言处理的一些基本算法,本阶段的理解对于后续完成 ......
概率 算法 模型 机器 29

加密算法的比较

对称加密 非对称加密 des(64位补齐) aes(128位补齐) blowfish(64位补齐) rsa 单位(Byte) des_ecb des_cbc des_cfb aes_ecb aes_cbc aes_cfb blowfish_cbc blowfish_cfb rsa 密文长度(50) ......
算法

1.10学习进度

.使用 Linux 系统的常用命令 启动 Linux 虚拟机,进入 Linux 系统,通过查阅相关 Linux 书籍和网络资料,或者参考 本教程官网的“实验指南”的“Linux 系统常用命令”,完成如下操作: (1)切换到目录 /usr/bin; (2)查看目录/usr/local 下所有的文件; ......
进度 1.10 10

【算法】【线性表】【链表】分隔链表

1 题目 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ,请你对链表进行分隔,使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。 你应当 保留 两个分区中每个节点的初始相对位置。 示例 1: 输入:head = [1,4,3,2,5,2], x = 3 输出:[1,2,2,4,3, ......
线性 算法

基于FPGA的图像自适应阈值二值化算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 Vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 图像二值化是数字图像处理中的一种常见技术,可以将灰度图像转换为黑白二值图像,突出图像的轮廓和特征。自适应阈值二值化是一种常用的图像二值化方法,能够根据图像局部区域的灰度分布自适应地确定阈 ......
阈值 算法 图像 文件 MATLAB

C语言学习之前序

C语言位运算 C语言主要提供了六种位运算:与、或、取反、异或、左移和右移 1、按位与运算(&) 仅当相同位置的两个bit都为1时,与操作结果为1,否则为0 正&正 —— 直接运算 正&负 —— 将负数转换成补码后直接运算 2、按位或运算(|) 相同位置的两个bit有一个为1时,结果为1 运算方式同上 ......
语言学习 语言

getdents_ogworw学习总结

一:getdents是什么 "getdents" 是一个系统调用(system call)在一些类Unix操作系统中用于获取目录中的条目列表。它接受一个文件描述符和一个缓冲区作为参数,并从目录中读取目录项的信息到缓冲区中。 二:getdents有什么用 目前我觉得的用处只有当我做pwn题目的时候,有 ......
getdents_ogworw getdents ogworw

学习进度笔记1

今天对寒假的学习任务进行了时间上的规划,需要完成的主要有下面三个任务: 1.完成Spark的实验及实验报告; 2.三人结组参加中国服务外包杯大赛(1月13日之前提交题目,1月31日前后验收第一阶段成果(需求原型)); 3.大型数据库技术大作业-信息领域热词分析(开学第一节课验收); 根据完成时间的先 ......
进度 笔记

学习记录1-10

今天学习了spark, 环境介绍: 系统:centos7 python:python2.7.5 java:java1.8.0 hadoop:hadoop2.7 spark:spark3.0 参考文档:http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.ht ......
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redis分布式锁学习

redis分布式锁 原理是通过setnx命令 setnx key value 如果key不存在 则设置value,如果存在则不做操作 jedis clientId = uuid; 1、stringRedisTemplate.opsForValue.setIfAbsent(lockKey,client ......
分布式 redis
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