神经网络 算法 神经 网络
周而复始,往复循环,递归、尾递归算法与无限极层级结构的探究和使用(Golang1.18)
所有人都听过这样一个歌谣：从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚在讲故事：从前有座山。。。。，虽然这个歌谣并没有一个递归边界条件跳出循环，但无疑地，这是递归算法最朴素的落地实现，本次我们使用Golang1.18回溯递归与迭代算法的落地场景应用。 递归思想与实现 递归思想并非是鲜为人知的高级概念，只不过 ......
深度学习之Transformer网络
【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
摘要：本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
做算法的这一年——2022年个人年终总结
做算法的这一年——2022年个人年终总结 前言 按照往年的惯例和园子的规矩，随着网易云音乐以及众多App的个人使用报告陆续出来，也到了自己该做个全年复盘总结的时候了。 这一年想起来好像是做了很多事情，但又好像什么都没有做，对着电脑想了许久，要怎么用一句话或者一个字来概括这一整年的过往与历程，奈何 ......
基于K-means聚类算法进行客户人群分析
摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析； 掌 ......
贪心算法Dijkstra
Dijkstra 最短路径问题 : 给定一个带权有向图 G = (V, E, W)，同时给定一个源点 u (u ∈ V)，我们要找出从源点 u 出发到其它各点的最短路径距离，并得出这些最短路径的具体路径有哪些边构成。 其实我们要求的就是从 源点 u 出发到 其它各点 str的最短路径所组成的路线网络 ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑，是“高性能”的重要原因，却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍，经过NIO、多路复用，最终说回Redis的Reactor模型，力求详尽。 ......
遗传算法解决函数优化问题
遗传算法解决函数优化问题 作者: Cukor丘克 环境: MatlabR2020a + vscode 为什么要学习遗传算法 为什么要学习遗传算法，或者说遗传算法有什么厉害的地方。例如求解以下函数优化问题： $min f(x_1, x_2)=x^2_1+x^2_1+25*(sin^2x_1+sin^2 ......
遗传算法解决旅行商问题(TSP)
遗传算法解决旅行商问题 作者：Cukor丘克 环境：MatlabR2020a + vscode 问题描述 旅行商问题（TSP）. 一个商人欲从自己所在的城市出发，到若干个城市推销商品，然后回到其所在的城市。如何选择一条周游路线，使得商人经过每个城市一次且仅一次后回到起点，并使他所走过的路径最短？ T ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
3D视觉算法初学概述
SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，... ......
Raft一致性共识算法论文学习
论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。
DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么... ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
kestrel网络编程--开发Fiddler
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发类似Fiddler应用的过程，让读者了解kestrel网络编程里面的kestrel中间件和http应用中间件。由于最终目的不是输出完整功能的产品，所以这里只实现Fiddler最核心的http请求和响应内容查看的功能。本文章是KestrelApp项目里面的一 ......
kestrel网络编程--开发redis服务器
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发实现了部分redis命令的redis伪服务器的过程，让读者了解kestrel网络编程的完整步骤，其中redis通讯协议需要读者自行查阅，文章里不做具体解析。 2 开发顺序 创建Kestrel的Redis协议处理者 配置监听的EndPoint并使用Redis ......
地下城地图图块生成算法
一. 概述 生成地下城，包含房间和迷宫通路。类似： 示例效果一 示例效果二 二. 思路 1.生成迷宫通路 从房间的边缘坐标XY为奇数的格子生成迷宫，确保房间和迷宫通路之间有间隔墙壁（除了蓝色格子视为墙壁）。 迷宫通路生长每次探测两个格子，确保迷宫通路间有间隔墙壁。 2.生成过程 三. 代码示例 位置 ......
网络编程与通信原理
应用层：HTTP超文本传输协议，基于TCP/IP通信协议来传递数据；传输层：TCP传输控制协议，采用三次握手的方式建立连接，形成数据传输通道；网络层：IP协议，作用是把各种传输的数据包发送给请求的接收方； ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进：
1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2，ROI Pooling 改进为 ROI Align
3，在 RPN 后面，增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
一文带你入木三分地理解字符串KMP算法(next指针解法)
1. KMP算法简介 温馨提示:在通篇阅读完并理解后再看简介效果更佳 以下简介由百度百科提供https://baike.baidu.com/item/KMP%E7%AE%97%E6%B3%95/10951804： KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V. ......
Graph Neural Network——图神经网络
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......