算法 实战 机器 森林
深度学习基础-优化算法详解
所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
万字长文概述单目3D目标检测算法
基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程：2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理，并解读了几个主流模型。 ......
机器学习-集成学习LightGBM
前言 LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）来降低计算成本并提高模型的准确性。 LightGBM 支持各种目标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些 ......
高效字符串匹配算法——BM 算法详解（C++）
定义 BM 算法是由 Boyer 和 Moore 两人提出的一种高效的字符串匹配算法，被认为是一种亚线性算法（即平均的时间复杂度低于线性级别），其时间效率在一般情况下甚至比 KMP 还要快 3 ~ 5 倍。 原理 BM 算法跟其他的字符串匹配算法相比，其中一个不同之处是在比对字符的时候，扫描的顺序不 ......
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读 想起博客园帐号了，回来填点webrtc qos的坑， 本文分析个很好用的直方图算法，不仅可以在音频里面计算抖动延迟，我发现用来统计丢包率也很好用. Histogram Algorithm DelayManager::Update()->Histo ......
【译】使用 ML.NET 进行机器学习 - 集群完整指南
原文 | Nikola M. Zivkovic 翻译 | 郑子铭 在之前的几篇文章中，我们探索了一些基本的机器学习算法。到目前为止，我们介绍了一些简单的回归算法，分类 算法。我们使用 ML.NET 实现和应用这些算法。到目前为止，我们探索了使用监督学习的算法。这意味着我们始终拥有用于训练机器学习模型 ......
三分钟实战手写Spring Boot Starter
1 背景 在平时的开发中，开发的同学会把一些通用的方法，写成一个工具类，例如日期转换的，JSON转换的等等，方便业务后续调用，使代码更容易维护。 如果一些更常用的方法，例如鉴权的，加解密的等等，几乎每个项目都会使用到，这时候开发的同学就会从以前的项目中再抄过来，随着项目的增多，几乎每个项目都有一份一 ......
联邦GNN综述与经典算法介绍
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质... ......
Java 集合中的排序算法浅析
排序是一个Java开发者，在日常开发过程中随处可见的开发内容，Java中有丰富的API可以调用使用。在Java语言中，作为集合工具类的排序方法，必定要做到通用、高效、实用这几点特征。主要探讨java中排序方法所使用的算法，以及那些是值得我们学习和借鉴的内容。文中如有理解和介绍的错误，一起学习，一起探... ......
小波去噪算法的简易实现及其扩展（小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化）之一。
早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，最近定心的去研究了下GIMP里的小波分解插件，有一些心得，一起分享给大家。 ......
小波去噪算法的简易实现及其扩展（小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化）之二。
GIMP的小波分解只是偏重于实现，但是其效率还是很慢，本文简单的提出了其加速算法。同时对于如何使用小波分解后的数据，通过小波去噪和小波锐化两个过程予以了说明，另外，基于小波去噪的这些过程也可以使用拉普拉斯金字塔来实现。 ......
WAF Bypass 介绍与实战
前言 WAF是英文"Web Application Firewall"的缩写，中文意思是"Web应用防火墙"，也称为"网站应用级入侵防御系统"。WAF是集WEB防护、网页保护、负载均衡、应用交付于一体的WEB整体安全防护设备 WAF从形态上可分为硬件WAF、WAF防护软件和云WAF 以下仅介绍软件W ......
MongoDB从入门到实战之.NET Core使用MongoDB开发ToDoList系统（3）-系统数据集合设计
前言 前几章教程我们把ToDoList系统的基本框架搭建好了，现在我们需要根据我们的需求把ToDoList系统所需要的系统集合（相当于关系型数据库中的数据库表）。接下来我们先简单概述一下这个系统主要需要实现的功能以及实现这些功能我们需要设计那些数据库集合。 MongoDB从入门到实战的相关教程 Mo ......
花了半个小时基于 ChatGPT 搭建了一个微信机器人
相信大家最近被 ChatGPT 刷屏了，其实在差不多一个月前就火过一次，不会那会好像只在程序员的圈子里面火起来了，并没有被大众认知到，不知道最近是因为什么又火起来了，而且这次搞的人尽皆知。 想着这么火的 AI 完全可以好好玩一玩呀，于是就尝试着将 ChatGPT 接入到了个人微信中，实现在微信中调戏 ......
【极客升维记】人与机器的较量
最近一个月，ChatGPT在持续走热，整个技术圈似乎在“瑟瑟发抖”。因为大家在不断的构思着“科幻”的那一幕：整个世界被机器所控制，人沦为“机器”的“工具”。 ......
Vue3 企业级优雅实战 - 组件库框架 - 10 实现组件库 cli - 下
上文创建了一堆 utils、component-info，并实现了新组件模块相关目录和文件的创建。本文继续实现后面的内容。 1 组件样式文件并导入 在 src/service 目录中创建 init-scss.ts 文件，该文件导出 initScss 函数。 由于 .vue 类型的组件的样式就直接写在 ......
Vue3 企业级优雅实战 - 组件库框架 - 11 组件库的打包构建和发布
回顾第一篇文章中谈到的组件库的几个方面，只剩下最后的、也是最重要的组件库的打包构建、本地发布、远程发布了。 1 组件库构建 组件库的入口是 packages/yyg-demo-ui，构建组件库有两个步骤： 添加 TypeScript 的配置文件： tsconfig.json 添加 vite.conf ......
记一次CVE实战挖掘记录
CVE实战挖掘记录 前一段时间在学习代码审计，然后为了学习就开始在github上面找开源的项目进行练手学习代码审计，这样就可以获取CVE编号。 0x01 cve编号获取流程 首先登录CVE官方网站，选择如下选项Report Vulnerability/Request CVE ID（报告漏洞/请求CV ......
特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型... ......
遗传算法求TSP问题
一、实验内容及目的 本实验以遗传算法为研究对象，分析了遗传算法的选择、交叉、变异过程，采用遗传算法设计并实现了商旅问题求解，解决了商旅问题求解最合适的路径，达到用遗传算法迭代求解的目的。选择、交叉、变异各实现了两种，如交叉有顺序交叉和部分交叉。 二、实验环境 Windows10 开发环境Python ......
python实战-基于正交实验（工具：allpairs）自动生成接口异常测试用例
#代码以上传github，欢迎使用 https://github.com/qtclm/allpairs_interface_test_case_generate_abnormity_utils 有啥问题建议或者bug啥的可以加我qq一起交流学习，248313385 #更新日志 2023.2.7：修复 ......
Django框架之drf：5、反序列化器校验部分源码分析，断言，drf之请求与响应，视图组件介绍及两个视图基类，代码部分实战
Django框架之drf 一、反序列化类校验部分源码解析 反序列化校验什么时候开始执行校验？ 剖析流程一：在视图中使用反序列化器实例化的对象调用is_valid()的时候就会进行校验，通贩校验返回True，反之False class BookView(APIView): # 新增 def post( ......
一文带你入门图机器学习
本文主要涉及图机器学习的基础知识。 我们首先学习什么是图，为什么使用图，以及如何最佳地表示图。然后，我们简要介绍大家如何在图数据上学习，从神经网络以前的方法 (同时我们会探索图特征) 到现在广为人知的图神经网络 (Graph Neural Network，GNN)。最后，我们将一窥图数据上的 Tra ......
算法学习笔记(16): 组合数学基础
组合数学基础 本文部分运用到了生成函数的知识 如果直接食用本文结论，请忽略下列链接。 生成函数参考博客：普通型生成函数 - Ricky2007 - 博客园 我认为讲的不错 组合数学非常有用！我们先从一点点简单的性质开始 简单原理 加法原理 这非常简单，我们举一个例子即可：考虑我有 $5$ 个红苹果和 ......
NodeJS 实战系列：如何设计 try catch
本文将通过一个 NodeJS 程序里无效的错误捕获示例，来讲解错误捕获里常见的陷阱。错误捕获不是凭感觉添加 try catch 语句，它的首要目的是提供有效的错误排查信息，只有精心设计的错误捕获才有可能完成这个使命。针对哪些方面去精心设计就是本篇文章里想讨论的内容 ......
NodeJS 实战系列：DevOps 尚未解决的问题
本文将通过展示 NodeJS 应用里环境变量的提取过程，来一窥 DevOps 技术是如何应用在现在云平台上的运维工作中的。同时我也想让大家在这里看到 DevOps 的另外一面，即它并非全能，从本地开发到持续部署再到实际运行，有一些运维鸿沟依然还未被填平。“人工操作”依然是工作中的最大风险。 ......
从零开始，打造属于你的 ChatGPT 机器人！
大家好！我是韩老师。 不得不说，最近 OpenAI/ChatGPT 真的是太火了。 前几天，微软宣布推出全新的 Bing 和 Edge，集成了 OpenAI/ChatGPT 相关的技术，带动股价大涨： 微软市值一夜飙涨 5450 亿 国内外各家大厂也是纷纷跟进，发布或者将要发布与 OpenAI/Ch ......
MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析
本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作。 本文分为两部分，首先是对代码进行分段、详细讲解，方便大家理解；随后是完整代码，方便大家自行尝试。另外，关于基于MATLAB的神经网络（ANN）代码与详细解释，我们将在后期博客中介绍。 1 分解代码 1.1 ......
【实战】yolov8 tensorrt win10部署
Win10下yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】 TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, ......