神经网络 精度 算法 模型
【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, ......
【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处:拓端数据部落公众号 自2022年年末以来,人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速,预测数据显示,到2030年,AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年,国内主要 ......
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 ......
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 ......
浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业
1.1配置环境 进入命令行,安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
【计网笔记】什么是计算机网络?
什么是计算机网络? 目录什么是计算机网络?什么是计算机网络?什么是互连网(internet)?什么是主机(host)?互联网(Internet)与互连网(internet)的区别 什么是计算机网络? 计算机网络(简称为网络)由若干 节点(node) 和连接这些节点的 链路(link) 组成。网络中的 ......
游戏AI行为决策——MLP(多层感知机/人工神经网络)
游戏AI行为决策(特别篇)——MLP(附代码与项目) 你一定听说过神经网络的大名,你有想过将它用于游戏AI的行为决策上吗?其实在(2010年发布的)《最高指挥官2》中就有应用了,今天请允许我班门弄斧一番,与大家一同用C#实现最经典的神经网络——多层感知机(Multilayer Perceptron, ......
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处:拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使 ......
(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 ......
生成模型—VAE
生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理,故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频! 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
Gorm 数据库表迁移与表模型定义
Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用,单独安装MySQL 比较费时费力,所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境,可以参考:【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
思科Cisco——网络实验
原是想直接把飞书内容粘贴过来,发现好像文件太大,那么这里给出链接:https://f1g48hqfc05.feishu.cn/docx/OzMEdymr0o05mixof25cCK6NnHc?from=from_copylink 对应实验的文件也在里面,点击对应超链接即可下载。(ps:思科是有点抽风 ......
Kubernetes 多集群网络方案系列 1 -- Submariner 介绍
https://cloudpods.csdn.net/657811c5b8e5f01e1e449b3e.html Kubernetes 多集群网络方案系列 1 -- Submariner 介绍 本文首先介绍了 Submariner 的架构,包括 Broker、Gateway Engine、Route ......
Kubernetes 多集群网络方案系列 2 -- Submariner 监控
https://juejin.cn/post/7222575963565015096 Kubernetes 多集群网络方案系列 2 -- Submariner 监控 2023-04-16 62 阅读10分钟 Submariner 是一个用于连接 Kubernetes 集群的跨集群网络解决方案,可以实 ......
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( ......
扩散模型
该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片,所以一开始输入模型的是噪音,但是经过一次处理效果不会非常好,所以要循环迭代很多次,得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音,也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音,得到生成结果。 这里没有讲的太细,我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
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 ......
解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径
Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型,比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存,更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说,他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了,要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
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 ......
大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比
每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
难道你还敢忽视网络安全吗?
所有的计算机程序都是由人类编写的,然而人类是整个过程中最容易出错的环节。据统计,平均每千行代码就可能存在6个安全漏洞。如今,网络诈骗和欺诈行为层出不穷,人们对此已经有了一定的安全意识,这主要得益于网络报道和短视频的普及。然而,黑客们却并没有停下他们的步伐。一旦犯下错误,往往后悔莫及。因此,网络安全变... ......
大语言模型LLM幻觉的解决方法:检索增强生成RAG
当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题,比如呼吸道感染应该怎么治疗,它可能直接给出答案,但不会提供这个答案的依据来源,这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外,大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题,检索增强生 ......
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 ......
常见3D模型汇总
3D模型查看器: 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源: 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式: obj fbx glb (glTF2.0):https://github.com/Khron ......
海亮01/11网络流专题
海亮01/11网络流杂题 题单链接 T1 题意 一共有 \(n\) 个飞行员,其中有 \(m\) 个外籍飞行员和 \((n - m)\) 个英国飞行员,外籍飞行员从 \(1\) 到 \(m\) 编号,英国飞行员从 \(m + 1\) 到 \(n\) 编号。 对于给定的外籍飞行员与英国飞行员的配合情况 ......
软件生命周期模型定义与选择策略
![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240111151615438-216580632.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......