算法 实战 机器 森林
【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, ......
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
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 ......
《实战Java虚拟机 JVM故障诊断与性能优化》读书
最近读了《实战Java虚拟机 JVM故障诊断与性能优化》这本书，有一些收获，特此记录 1.有Java虚拟机规范，各大厂商根据规范自己实现VM，大家平常用的是Hotspot 2.堆一般分为 新生代，老年代。新生代里又分成 伊甸园区，from区，to区。一般对象是在伊甸园区出生，经过垃圾回收进入from ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
限流大法：令牌桶算法
记得很多年前就有喜欢在面试的时候问这个问题：如何在高并发、大流量的时候，进行服务限流？ 不同人能给出不同的解决办法。 无外乎两种处理： 在客户端限流。 在服务端限流。 在客户端限流，就是利用产品设计，让单位时间内（可以是1秒，10秒，30秒，1分钟等）只能发出一定请求数量。给用户友好的交互提醒，让他 ......
ruby实战手册（22）-wxruby(1)
目录概述button` 概述 wxRuby3是一个针对Ruby的跨平台GUI库，基于成熟的针对C++的wxWidgets GUI工具包。它尽可能地使用本地小部件，为Windows、OS X和Linux/GTK上的GUI应用程序提供正确的外观、感觉和行为。wxRuby旨在为在Ruby中开发专业标准的桌 ......
tkinterGUI，DMA，算法单导入，指令
import os import time import socket from datetime import datetime import datetime # from wsgiref import headers import pandas as pd from cmath import ......
Matlab 生成GIF动画用于对比算法效果
% 创建一个空图像窗口 figure; % 创建一个用于保存每一帧的单元数组 frames = cell(1, 10); % 将帧保存为GIF图片 filename = 'animation.gif'; % 循环生成每一帧 for i = 1:10 % 生成你的图像数据（这里仅为示例） image_ ......
《算法竞赛》---三指针
双指针(尺取法) 1.找出指定和的整数对 p37(书页) 哈希表 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100010]; int main() { ios::sync_with_stdio(false);cin.tie();cout.t ......
《算法竞赛》---二分
整数二分经典模型 1.最大值最小化(最大值尽量小) 序列划分 p48 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,k; //long long sum; int a[1000000]; bool check(int x) { long lon ......
《算法竞赛》---搜索
搜索 二叉树搜索 bfs搜索二叉树 p98 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5; int n; char a[100000]; struct node { char value; int lson,rson; }t ......
《算法竞赛》题解---三分
三分法 模板三分法 #include<bits/stdc++.h> #define eps 1e-8//或者 const double eps=1e-8;--主要是double using namespace std; int n; double a[15],l,r; double check(do ......
ruby实战手册（21）
目录block block 可以用在闭包里 irb(main):067:1* def test () irb(main):068:1* x=1 irb(main):069:2* return lambda do irb(main):070:2* x+=1 irb(main):071:2* puts ......
MyBatis实战指南（二）：工作原理与基础使用详解
MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。那么，它是如何工作的呢？又如何进行基础的使用呢？本文将带你了解MyBatis的工作原理及基础使用。 一、MyBatis的工作原理 1.1 MyBatis的工作原理 工作原理图示： 1、读取MyBatis配置文件 myba ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
MySQL运维实战(2.4) SSL认证在MySQL中的应用
作者：俊达 引言 MySQL支持使用TLS协议进行通信，该协议在数据库通信中具有关键作用。首先，TLS能够加密客户端与服务端之间的通信数据，涵盖了客户端发送至服务端的SQL请求以及服务端返回给客户端的数据，从而确保敏感信息的保密性和完整性。除此之外，TLS还允许客户端验证服务端的身份，确保安全连接。 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
day13 代码随想录算法训练营 递归遍历
题目： 144.二叉树的前序遍历 145.二叉树的后序遍历 94.二叉树的中序遍历 我的感悟： 用helper内部函数写更好 理解难点： 代码难点： 代码示例： 前序 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __ini ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类
随机森林分类算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。关于随机森林算法在回归问题上的应用可参考：TODO 随机森林分类算法可以应用于各种需要进行分类或预 ......
InternLM实战营 第三次作业
基础作业 这一部分在第三次笔记中可以找到详细的 这里就给一个结果展示 运行结果 进阶作业 收集数据 这里我只收集了法律相关的三个数据，构造了对应的向量数据库 这里不放代码了，代码会放到最后的最后的github对应的项目中 创建应用 这里我现在自己机器上跑了一下效果 对应的知识库的内容 可能本来模型就 ......
【学习笔记】KMP 相关算法
KMP 单模式串匹配，比较平凡所以不说了，比较有借鉴意义的每次拓展一位和 \(nxt\) 数组能极大减少不合法的匹配，时间复杂度 \(O(|s|+|t|)\)。 引出一个定义，记满足 \(s[1,i]=s[|s|-i+1,|s|]\) 的前缀为字符串 \(s\) 的 \(\mathrm{border ......
袋鼠云数栈UI5.0设计实战｜B端表单这样设计，不仅美观还提效
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：大喜 相关文章：袋鼠云出品！数栈UI 5.0全新体验升级，设计背后的故事 前言 表单是B端产品中最常见的组件之一，主要⽤于数据收集、校验和提交。比如登陆流程的 ......
【算法】【线性表】【链表】反转链表II
1 题目 给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ，其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点，返回 反转后的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5], left = 2, right = 4 输出 ......