算法 树叶tensorflow模型

学习数据mining算法收集(1)聚类算法:DBSCAN算法

——————————非原创,来自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/77043965———————————————————————————— 1.定义 DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚 ......
算法 数据 mining DBSCAN

交通信号标志识别软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

交通信号标志识别软件用于交通信号标志的检测和识别,利用机器视觉和深度学习智能识别交通标志并可视化记录,以辅助无人驾驶等。本文详细介绍交通信号标志识别软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的多目标进行识别... ......
深度 模型 信号 界面 标志

机场航拍图像检测软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

机场航拍图像检测软件使用深度学习技术检测机场航拍图像中的飞机目标等,识别航拍目标等结果并记录和保存,辅助机场智能管理运行。在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。机场航拍检测系统主要检测飞机的数目、位置、预测置信度等;连接摄像头设备可开启实时检测功能,另... ......
深度 模型 图像 界面 机场

智能扑克牌识别软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

智能扑克牌识别软件利用视觉方法检测和识别日常扑克牌具体花色与数字,快速识别牌型并标注结果,帮助计算机完成扑克牌对战的前期识别步骤。本文详细介绍基于深度学习的智能扑克牌识别软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5对图像中存在的多目标进... ......
扑克牌 扑克 深度 模型 界面

智能火焰与烟雾检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

智能火焰与烟雾检测系统用于智能日常火灾检测报警,利用摄像头画面实时识别火焰与烟雾,另外支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。本文详细介绍基于智能火焰与烟雾检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的多... ......
检测系统 烟雾 火焰 深度 模型

基于深度学习的瓶盖检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别,提供实时瓶盖检测定位和计数,辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
深度 检测系统 瓶盖 模型 界面

吸烟行为检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

吸烟行为检测软件用于日常场景下吸烟行为监测,快速准确识别和定位吸烟位置、记录并显示检测结果,辅助公共场所吸烟安全报警等。本文详细介绍吸烟行为检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别,基于YOLOv5算法实... ......
检测系统 深度 模型 界面 行为

智能零售柜商品检测软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

智能零售柜商品检测软件用于识别零售柜常见商品,检测商品名和位置以了解销售情况,为零售柜商品智能检测和自动销售提供检测功能。本文详细智能零售柜商品检测软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集、以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的... ......
深度 模型 界面 智能 商品

算法笔记的笔记——第6章 C++标准模板库(STL)

vector 变长数组 长度根据需要而自动改变的数组 可以用来以邻接表的方式储存图 使用 头文件:#include <vector> 命名空间:using namespace std; 定义 vector<typename> name; 相当于一维数组name[SIZE],但长度可变。typenam ......
笔记 算法 模板 标准 STL

雪花算法(SnowFlake)

简介 现在的服务基本是分布式、微服务形式的,而且大数据量也导致分库分表的产生,对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性。 对于 MySQL 而言,一个表中的主键 id 一般使用自增的方式,但是如果进行水平分表之后,多个表中会生成重复的 id 值。那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局 ......
算法 雪花 SnowFlake

「ACM 算法实践」[解题报告]麦田

分析 首先,前缀和的思路是很显然的。然后我们很容易想到暴力枚举矩形的左上角和右下角,然而 $\mathcal{O}(n^4)$ 的算法过不去,哪怕把最后一维用二分,倒数第二维加一点剪枝也还是会 T 两个点。 这时候应该考虑将多行/列压缩为一行/列,然后再使用双指针枚举列/行。详细来说就是将 $i$ ......
麦田 算法 报告 ACM

「ACM 算法实践」[解题报告]组队

分析 因为时间不多了,我一开始只考虑了 $a_i$ 互不相等的情况,没想到居然拿到了 60 昏( 正确解法是贪心 + 优先队列。~~而不是从「使得人数最少的队伍人数最多」中得到的二分~~ 首先肯定要将 a 数组排序,要使人数最少的队伍人数最多,我们优先将当前的数 $a[i]$ 放到以 $a[i]-1 ......
算法 报告 ACM

「ACM 算法实践」[解题报告]时间管理大师

分析 一开始想着应该要分情况讨论,如果每台电脑的耗电量都小于 $e$ ,那么可以知道小 Q 是可以一直学习下去的,如果存在电脑的耗电量大于等于 $e$ ,贪心的想法是将每台电脑能用的时间从小到大排序,然后丢进优先队列里,再考虑给谁充电,这样一来情况就非常复杂了。 正确的做法是二分答案 $t$ ,计算 ......
时间管理 算法 大师 时间 报告

高精度算法-高精度加法

为什么要用高精度 因为有的题目的数据很大,超出long long的范围,所以我们需要用高精度来计算: 首先是高精度加法: 高精度加法就是仿照我们竖式加法进行操作,逐位相加,注意进位!!! 题目传送门 Tiling Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Tot ......
高精 高精度 加法 算法

K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍

K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍 Ansible自动化部署K8S集群 一、Ansible自动化部署K8S集群 1.1 Ansible介绍 Ansible是一种IT自动化工具。它可以配置系统,部署软件以及协调更高级的IT任务,例如持续部 ......
弹性 实战 k8s 模型 Ansible

蚁群算法及 TSP 问题上的应用

群智能(Swarm intelligence) 自然界动物群,称之为群。 群的特征: 相互作用的相邻个体的集合 个体的行为简单,既有竞争又有协作 智能化的集体行为(1+1>2): 个体间不仅能够交互信息,还能够处理信息,根据信息改变自身行为 没有一个集中控制中心,分布式、自组织 作为群体协同工作时, ......
算法 问题 TSP

扩展用户模型注意事项

1、AbstractUser from django.contrib.auth.models import AbstractUserfrom django.db import models# Create your models here.class MyUser(AbstractUser): ph ......
注意事项 模型 事项 用户

代码随想录算法训练营Day50 动态规划

#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day50 动态规划| 123.买卖股票的最佳时机III 188.买卖股票的最佳时机IV 123.买卖股票的最佳时机III 题目链接:123.买卖股票的最佳时机III 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算 ......
随想录 训练营 随想 算法 代码

ASP.NET Core API模型绑定和Action数据返回格式

参考文档:https://www.cnblogs.com/FlyLolo/p/ASPNETCore2_20.html 模型绑定 [FromQuery] - 从URL中取值。 [FromRoute] - 从路由中取值。 [FromForm] - 从表单中取值。Postman使用form-data或x- ......
模型 格式 数据 Action Core

django模型models常用字段以及参数简要说明

一、常用字段 1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话,默认会生成一个名称为 id 的列,如果要显式的自定义一个自增列,必须设置primary_key=True 2、models.CharField 字符串字段,必须设置max_length参数 3、models ......
字段 简要 模型 常用 参数

前缀和算法

前缀和算法 什么是前缀和? 前缀和是指某序列的前n项和,可以把它理解为数学上的数列的前n项和,而拆分可以看成前缀和的逆运算。合理的使用前缀和与拆分,可以将某些复杂的问题简单化。 具体做法: 首先做一个预处理,定义一个sum[]数组,sum[i]代表a数组中前i个数的和。 求前缀和运算: for(in ......
前缀 算法

【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作

在消耗算力上,Transformers 结构包括三部分的操作符,了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
HuggingFace Transformer 模型 过程 结构

通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法

1.算法描述 粒子群优化算法(PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解, 通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......
算法 模型 参数 MATLAB NARMAX

基于遗传算法优化的BP神经网络图像分割matlab仿真

1.算法描述 遗传算法(Genetic Algorithm-GA)是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中,按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选,从而使适配值高的个体被保留下来,组成新的群体,新群体中各 ......
神经网络 算法 图像 神经 matlab

推理引擎-Kernel优化-Im2Col算法

1、介绍一下通用的卷积过程 ......
算法 引擎 Kernel Im2Col 2Col

笔记-应用向量自回归模型脉冲效应函数的注意事项

计量经济模型Econometric models 2022-07-27 18:51 发表于江苏 https://mp.weixin.qq.com/s/_ZVeVySe319Ap4UvvmnHWA 向量自回归模型,Vector Autoregression Models,VAR, VAR模型的建立不以 ......
向量 脉冲 函数 效应 注意事项

笔记-目前在用的若干个前沿的交错DID模型|参考原理与一些注意事项

https://mp.weixin.qq.com/s/xgIZSLspQbP_MoccHuAgPg 原创 small potatoes 经济理论与实证建模 2022-03-08 01:50 软件:Stata、ssc 一些依赖包 did_multiplegt csdid did_imputation ......
注意事项 模型 原理 事项 笔记

贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域,收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中,我们将分析横断面工资数据,以期在实践中使用贝叶斯方法,如BIC和贝 ......
线性 模型 工资 代码 数据

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好 ......
线性 模型 工人 工资 语言

R语言中贝叶斯网络(BN)、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
数据 网络 畸形 线性 模型