算法 树叶tensorflow模型
浅谈一些并行排序算法
对于普通的基于比较排序我们拥有一个复杂度下界 \(O(n\log n)\)，然而如果我们允许并行计算的话，将得到一些复杂度更优秀的计算方法。 听到并行这个词许多人就会认为你有几个线程复杂度就除以几，所以线程堆得越多越好。但许多的算法问题都必须要满足你必须要算完 A 才能去计算 B，比如对于普通的前缀 ......
基于AidLux的互联网图片安全风控实战-相似度对比模型训练以及在AidLux中部署引用
在当今数字化世界中，随着互联网的快速发展，图片信息的交换与共享变得日益普遍。然而，与此同时，由于互联网图片的高度自由性和匿名性，不良信息的传播也日益增多，给用户带来了安全风险。在这样的背景下，基于AidLux的互联网图片安全风控实战方案应运而生。本文将重点介绍基于AidLux平台的相似度对比模型训练 ......
贪心算法
顾名思义，贪心，即永远选择当下情况下最佳的结果，也就是所谓的局部最优解。该算法寄希望于局部最优解的堆积可以形成总体上的最优算法。 注意：可以使用反证法来判断贪心算法是否可以计算出最优路径。 注：大部分有限选择的情况都可以通过有限状态机解决。 ......
【3D服装设计和模拟软件】上海道宁为设计师们带来Marvelous Designer，轻松创建高质的3D服装模型
Marvelous Designer拥有先进的技术和直观的界面，使得设计师们能够轻松创建高质量的3D服装模型。该软件广泛应用于服装、影视、游戏等领域，为设计师们提供了全新的设计体验。 ......
10.24算法
三数之和给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请 你返回所有和为 0 且不重复的三元组。 注意：答 ......
【基础算法】- 贪心
贪心 定义 贪心算法适用于最优子结构问题。意思是问题在分解成子问题来解决时，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。常见的符合这种性质的问题如： 「我们将 XXX 按照某某顺序排序，然后按某种顺序（例如从小到大）选择。」 「我们每次都取 XXX 中最大/小的东西，并更新 XXX。」 但比如在大部分只 ......
三维模型数据拼接中的几何坐标变换方法实现
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
子序列相关算法
1、最长公共子序列 最长公共子序列（Longest Common Subsequence，LCS）是动态规划中的经典问题，顾名思义，即求两个序列最长的公共子序列（可以不连续）。 1 #include <iostream> 2 #include<string> 3 using namespace st ......
CSS必学：你需要知道的盒子模型的秘密
作者:WangMin 格言:努力做好自己喜欢的每一件事 作为前端开发来说，要掌握的CSS基础一定很多，那么CSS中盒子模型肯定是必考必问必掌握的前端知识点，因为它是CSS基础中非常重要的内容，接下来我们就一起来了解一下盒子模型吧！ 什么是盒子模型？ CSS 所有的HTML 标签元素在网页中都生成了一 ......
md5算法实现
前言 md5算法是我们经常会用到的一个hash函数, 虽然已经被证明是不安全的了, 但其应用依然十分广泛. 哈希函数具有如下特点: 将任意长度的字符串映射为固定长度 源数据微小的改动会导致结果差异巨大 不可逆 暴力破解困难 你有没有好奇过, 哈希函数是如何做到这些的呢? 本文就拿md5举例, 看一看 ......
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投 ......
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。 考虑简单的泊松回归 我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,famil ......
使用 DDPO 在 TRL 中微调 Stable Diffusion 模型
引言 扩散模型 (如 DALL-E 2、Stable Diffusion) 是一类文生图模型，在生成图像 (尤其是有照片级真实感的图像) 方面取得了广泛成功。然而，这些模型生成的图像可能并不总是符合人类偏好或人类意图。因此出现了对齐问题，即如何确保模型的输出与人类偏好 (如“质感”) 一致，或者与那 ......
通义大模型使用指南之通义千问
一、注册 我们可以打开以下网站，用手机号注册一个账号即可。 通义大模型 (aliyun.com) 二、使用介绍 如图，我们可以看到有三个大项功能，通义千问、通义万相、通义听悟。下来我们体验一下通义千问的功能。 1、通义千问 通义千问主要有两个功能：常用的对话功能和百宝箱 1、1对话功能 我们点击新建 ......
flask学习-03 模型Model 解决flask migtate 时报No changes in schema detected
报如上错误说明建表示失败 flask-migrate是检测上下文中db.Model的子类来创建表的..，所有我们必须让这个app能够知道有这个models文件的存在，所以，在app文件导入类user ......
MTV与MVC模型
MTV # MTV: Django号称是MTV模型 M:models T:templates V:views MVC # MVC: Django本质也是MVC模型 M:models V:views C:controller # vue框架：MVVM模型 ......
osg 改变obj模型的方向
// // OpenSceneGraph Quick Start Guide // http://www.lulu.com/content/767629 // http://www.openscenegraph.com/osgwiki/pmwiki.php/Documentation/QuickSt ......
8.Transformer模型
1- Transformer模型是什么 Transformer模型是一个基于多头自注意力的序列到序列模型(seq2seq model)，整个网络结构可以分为编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分。seq2seq模型输出序列的长度是不确定的。我们输入一个sequence后，先由enc ......
diff算法
什么是Diff算法？Diff算法是Vue.js的一个核心特性，它是一种用于比较虚拟DOM树的差异，并最小化DOM操作的数量。当Vue.js检测到数据更改时，它会生成一个新的虚拟DOM树，并将其与旧虚拟DOM树进行比较。Diff算法会查找差异，并仅对需要更改的部分进行DOM操作。这种算法可以帮助我们在 ......
算法笔记（6）数列分块
原发表于我的博客 前言 分块不能说是一种数据结构，它是一种思想，无论是数列分块，块状链表，还是数论分块，莫队算法，都应用了分块的思想。 本文主要介绍狭义上的分块，即数列分块。 数列分块的引入 数列分块可以说是暴力，一种优美的暴力，它的基本思路是，把数列分成若干块（一般取\(\sqrt n\)），分块 ......
算法笔记（5）贪心算法
原发表于我的博客 贪心算法 贪心与其说是一种算法，不如说一种思想。 贪心思想，顾名思义，就是总是做出当前最好的选择，这种方式可能在全局上不是最好的结果，但是在一些题目中就可以直接用。 最简单的例子就是“货比三家”，在生活中，我们买东西时都会挑性价比最优的，这就是一种贪心。 贪心算法在OI中经常与其他 ......
算法笔记（4）莫队算法入门
原发表于我的博客 前言 本来想学完回滚莫队、树上莫队、二离莫队之后一起写一个博客，但是一直学不会/kk，只好把已会的普通莫队和带修莫队写了（以后会补上的） 普通莫队 莫队——优雅的暴力 莫队算法的引入 例题： 给定一个数列和若干询问，每次询问询问一段区间内不同种类数字的个数。 暴力做法 每次询问暴力 ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v3先运行一半
今天我们一起学习如何对模型微调和引导。 微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。 引导，引导生成过程，改变输出结果。 作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。 一般而言3 ......
算法笔记（3）模拟退火
原发表于个人博客= 模拟退火的引入 假如我们有一个函数，要求它的极大值，怎么求呢？ 如果这个函数满足单调性，可以用二分的方法。 如果这是一个单谷（或单峰）函数，可以用三分法。 那要是多峰函数怎么半呢？ 这时就可以用随机化算法。 一种朴素的方法是：每次在当前找到的最优方案\(x\)附近寻找一个新方案。 ......
算法笔记（2）FHQtreap
原发布于我的个人博客 前言 FHQtreap绝对是平衡树里最好写，最实用的，他几乎能做所有splay或其它平衡树能做的事，还能可持久化！ 这篇文章将会介绍FHQtreap的基本操作和维护区间的操作，并附上例题。 基本操作 FHQtreap的基本操作只有两个，分裂和合并。 有些读者可能会问，分裂和合并 ......
K-medoids聚类算法
发展： 们每次选簇的平均值作为新的中心，迭代直到簇中对象分布不再变化。因此一个具有很大极端值的对象会扭曲数据分布，造成算法对极端值敏感 在聚类分析中，异常值通常会引起问题，因为它们可能会被分配到一个独立的聚类，从而干扰正常的聚类结果。这可能导致聚类算法产生不合理或不稳定的结果 定义： K-Medoi ......
算法笔记（1）线段树
原发表于个人博客。 前言 线段树，是数据结构皇冠上的明珠（我编的）。 它用途广泛，被一代代的oier应用，改进，优化。 本文介绍了线段树的基础知识和各种拓展（包括权值线段树，可持久化线段树），各种优化方式（包括zkw线段树，动态开点，离散化），希望能帮到更多的oier。 在学习线段树前，默认你应该学 ......
算法-共识算法
一、Paxos 基础的Paxos算法包括如下三种：Basic Paxos、Multi Paxos、Fast Paxos Paxos将系统中的角色分为提议者 (Proposer)，决策者 (Acceptor)，和最终决策学习者 (Learner)： 【Proposer】：提出提案（Proposal）。 ......
manacher算法
manacher算法 斯♥哈♥学长的博客https://www.cnblogs.com/luckyblock/p/17044694.html#5140558 为什么老师叫他马拉车算法/yiw 简介 我们都知道，求最长回文子串可以枚举每一个开始的点，然后直接一个一个比较就完事，但这样的复杂度是接近 \ ......
C++U4-贪心算法1
本节学习目标：贪心算法的概念以及对应练习题 贪心算法概念 贪心算法的特点 利用贪心算法的两个性质 练习1：最优装载问题 【本题算法分析】 优先把重量小的物品放进去，在容量固定的情况下，装的物品量最多。因此采用重量最轻者先装的贪心选择策略，可从局部最优达到全局最优。 参考代码 #include <io ......