神经网络 精度 算法 模型
EF7创建模型值生成篇
在 EF7 中，生成的值是非常重要的，因为它们决定了数据库表中的数据。在本文中，我们将以人员为例，使用 Fluent API 展示所有 EF7 生成值的功能。 我们先来看一下人员表的属性： public class Person { public Guid Id { get; set; } publ ......
取出预训练模型中间层的输出(pytorch)
1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型，可以采用直接遍历子模块的方法，取出相应name模块的输出，不对模型做任何改动。该方法的缺点在于，只能得到其子模块的输出，而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型，无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from ......
【LeetCode回溯算法#08】递增子序列，巩固回溯算法中的去重问题
递增子序列 力扣题目链接(opens new window) 给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。 示例 1： 输入：nums = [4,6,7,7] 输出：[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6 ......
【LeetCode回溯算法#07】子集问题I+II，巩固解题模板并详解回溯算法中的去重问题
子集 力扣题目链接 给你一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。 解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1, ......
【LeetCode回溯算法#06】复原IP地址详解（练习如何处理边界条件，判断IP合法性）
复原IP地址 力扣题目链接(opens new window) 给定一个只包含数字的字符串，复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。 有效的 IP 地址 正好由四个整数（每个整数位于 0 到 255 之间组成，且不能含有前导 0），整数之间用 '.' 分隔。 例如："0.1.2.201" 和 "19 ......
装箱算法的性能测试
笔者第一次对算法做性能测试，记录本次测试的过程，方便以后复盘。 项目的背景是新提交了一个需求，在每个b2c出库订单入库时，给订单一个合适的推荐箱型。订单的sku属性中有长宽高，包材管理的表中也有各包材的长宽高。需要推荐一个能装下的最小包材，并且体积占比低于90%，剩余大于等于10%空间留给冷媒和充气 ......
搭个ChatGPT算法模型，离Java程序员有多远？
这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门，让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡，对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......
推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】
推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】 ......
深度优先搜索算法-dfs讲解
迷宫问题 有一个迷宫： S**. .... ***T （其中字符S表示起点，字符T表示终点，字符*表示墙壁，字符.表示平地。你需要从S出发走到T，每次只能向上下左右相邻的位置移动，不能走出地图，也不能穿过墙壁，每个点只能通过一次。） 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs ......
【白话科普】聊聊网络架构变革的关键——SDN
最近二狗子在网上冲浪的时候，不小心将 CDN 搜索成了 SDN，结果跳出来了一大堆相关的知识点。 好学的二狗子当然不会随随便便糊弄过去，于是认认真真学习了好久，终于了解了 SDN 是什么。 原来，SDN 的全称是 Software Defined Networking，是一类将网络控制平面与数据平面 ......
推荐系统[八]算法实践总结V0：腾讯音乐全民K歌推荐系统架构及粗排设计
推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：
1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；
2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型；
3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
4. 重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型... ......
加密,各种加密,耙梳加密算法(Encryption)种类以及开发场景中的运用(Python3.10)
不用说火爆一时，全网热议的Web3.0区块链技术，也不必说诸如微信支付、支付宝支付等人们几乎每天都要使用的线上支付业务，单是一个简简单单的注册/登录功能，也和加密技术脱不了干系，本次我们耙梳各种经典的加密算法，试图描摹加密算法在开发场景中的运用技巧。 可逆加密算法(对称加密) 加密算法是一种将原始数 ......
国内“谁”能实现chatgpt，短期穷出的类ChatGPT简评（算法侧角度为主），以及对MOSS、ChatYuan给出简评，一文带你深入了解宏观技术路线。
国内“谁”能实现chatgpt，短期穷出的类ChatGPT简评（算法侧角度为主），以及对MOSS、ChatYuan给出简评，一文带你深入了解宏观技术路线。 ......
算法基础模板
时空复杂度分析 一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。在这种情况下，C++代码中的操作次数控制在10^7^～10^8^为最佳。下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择: n ≤ 30，指数级别，dfs+剪枝，状态压缩dp n ≤ 100 => O(n^3^)，floyd，dp ......
图卷积神经网络分类的pytorch实现
图神经网络（GNN）目前的主流实现方式就是节点之间的信息汇聚，也就是类似于卷积网络的邻域加权和，比如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。下面根据GCN的实现原理使用Pytorch张量，和调用torch_geometric包，分别对Cora数据集进行节点分类实验。 Cora是关于科学文献之 ......
C4模型，架构设计图的脚手架，你值得拥有
hi，我是熵减，见字如面。 对于软件开发团队来说，写软件设计文档，花架构图，是日常工作中的关键一项。 而其中，如何画好系统设计的架构图呢？ Simon Brown 就 提出 C4 模型，来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架，架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角，交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
分布式机器学习：异步SGD和Hogwild!算法（Pytorch）
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......
模型预处理层介绍（1） - Discretization
预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示，其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括： class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
衡量算法的性能-时空复杂度分析
算法 即存在输入输出,由有限步骤结束的程序. 因此,显而易见,算法并不是指一个单一的标准答案,而是一切能够完成要求的程序都可以称之为算法.但是算法之间根据性能的不同存在差异,评判这个差异的指标就是本篇分享的重点. 评判算法优劣的指标 1.时间复杂度 时间复杂度用O()表示,它的实质是算法的计算次数 ......
精华推荐 |【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上非常详细分析和介绍如何通过时间轮（TimingWheel）实现延时队列的原理指南
时间轮的介绍 时间轮（TimeWheel）是一种实现延迟功能（定时器）的精妙的高级算法，其算法应用范围非常广泛，在Java开发过程中常用的Dubbo、Netty、Akka、Quartz、ZooKeeper 、Kafka等各种框架中，各种操作系统的定时任务crontab调度都有用到，甚至Linux内核 ......
Java 调用 PaddleDetection 模型
文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用，deepjavalibrary/djl：Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事，它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型（也支持部分 ......
slate源码解析（二）- 基本框架与数据模型
源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录： 可以看到，作为一个开源富文本库，其源码是相当之少。在第一篇文章中说过，Slate没有任何开箱即用的功能，只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
随机森林RF模型超参数的优化：Python实现
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~ ......
重学了计算机网络，略有小成，经验全部分享出来
公众号「古时的风筝」，专注于后端技术，尤其是 Java 及周边生态。文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 大家好，我是风筝。 重学计算机网络已经有一段时间了，终于在离开大学多年后又重新拾起了一部分，时至今日已略有小成，并且写了一系列的文 ......
限流器算法实现(JUC原子类使用实践)
系列文章目录和关于我 一丶限流器存在的意义 在高并发系统中，出于系统保护角度考虑，通常会对流量进行限流。 限流*的目的是在遇到流量高峰期或者流量突增（流量尖刺）时，通过对流量速率进行限制，当达到限制速率时，可以拒绝服务（定向到错误页或告知资源没有了）、排队或等待（比如秒杀、评论、下单）、降级（返回兜 ......
生产者消费者模型
生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线，我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线，生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用，其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库，然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么，这个仓库的实现有什么要求 ......
模型压缩-剪枝算法详解
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Netwo... ......
基于pytorch实现模型剪枝
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。 ......