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排序算法---快速排序
#### 什么是快速排序？ 快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，它使用分治法来将一个数组分成两个子数组，然后对这两个子数组分别进行排序，最后将它们合并成有序的数组。 #### 快速排序的基本步骤： 1. 选择一个基准元素（pivot）：从数组中选择一个元素作为基准元素。通常选择数组 ......
代码随想录算法训练营第五天|力扣242.有效的字母异位词、力扣242.两个数组的交集、力扣202.快乐数、力扣1.两数之和
# 哈希表 ## 哈希表理论基础 哈希表，又称为散列表（Hash Table)，是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构 其中，数组就是一张哈希表；表中关键码就是数组的索引下标，然后通过下标直接访问数组中的元素 - 哈希表解决的问题：一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现在集合中 - 哈希函数： ......
代码随想录算法训练营第三天| LeetCode 242.有效的字母异位词 349. 两个数组的交集 1. 两数之和
242.有效的字母异位词 卡哥建议： 这道题目，大家可以感受到数组用来做哈希表给我们带来的遍历之处。 题目链接/文章讲解/视频讲解： https://programmercarl.com/%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E ......
基于形态学处理和颜色模型的车辆跟踪和车辆颜色识别matlab仿真
1.算法理论概述 车辆跟踪和车辆颜色识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是实现对道路交通中车辆的自动识别和跟踪。本文将详细介绍基于形态学处理和颜色模型的车辆跟踪和车辆颜色识别的实现步骤和数学公式。 1.1数据预处理 在进行车辆跟踪和车辆颜色识别之前，需要进行数据预处理，将原始的车辆图像转 ......
中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话
# 中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话 # 1.背景介绍介绍 最近，通用领域的大语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类响应方面取得了显著的成功，这种成功间接促进了多模态大模型的研究和发展，如通用领域的多模态大模型[MiniGPT-4] ......
20 re/collection/time/random模块
re模块补充说明 import re ret = re.findall('a(b)c', 'abcabcabcabc') #优先显示括号内东西 print(ret) # ['b', 'b', 'b', 'b'] ret = re.findall('a(?:b)c', 'abcabcabcabc') ......
模型权重保存、加载、冻结(pytorch)
1. 保存整个网络 torch.save(net, PATH) model = torch.load(PATH) 2. 保存网络中的参数（速度快，占空间小） torch.save(net.state_dict(),PATH) model_dict = model.load_state_dict(to ......
数据结构与算法（三）：单向链表
# 链表定义 链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑是通过链表种的指针链接次序实现的。链表由一系列节点组成，每个节点包括两部分：一个是存储数据元素的数据域，一个是存储下一个节点地址的指针域。单向链表从头节点（也可以没有头节点）开始，指针指向下一个节点的位置，只能由上一个节点 ......
排序算法
**时间复杂度：** 由于计算机的性能不同，无法准确地确定一个算法的执行时间 因此使用执行算法的次数来代表算法的时间复杂度 一般用O(公式)来表示 **空间复杂度：** 执行一个程序(算法)所需要的内存空间的大小，是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的衡量 通常来说，只要这个算法不涉及动态分 ......
boost asio多线程模型-IOServicePool
前面的设计，我们对asio的使用都是单线程模式，为了提升网络io并发处理的效率，这一次我们设计多线程模式下asio的使用方式。总体来说asio有两个多线程模型，第一个是启动多个线程，每个线程管理一个iocontext。第二种是只启动一个iocontext，被多个线程共享，后面的文章会对比两个模式的区 ......
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）建模|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=18700 最近我们被客户要求撰写关于DLM和DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasp ......
NET/C#中SM2/SM3国密加密算法
using Org.BouncyCastle.Asn1; using Org.BouncyCastle.Asn1.GM; using Org.BouncyCastle.Asn1.X9; using Org.BouncyCastle.Crypto; using Org.BouncyCastle.Cry ......
机器学习从入门到放弃：Transfomer-现代大模型的基石
一、前言 随着 ChatGPT 的横空出世，全世界的目光都聚焦在了生成式 AI 上。本次将介绍 Transformer 的发展历史、基本原理，也是记录总结自己在学习路上的所得。 首先我想聊聊 NLP 的发展路线，这样对于后面的 transformer 可能会有更好的理解。自从计算机诞生之初，让计算机 ......
[计算几何] 2 二维凸包/笨蛋(我)也能看懂的二维凸包算法
二维凸包，这篇博客已经说得够好了，介绍了**斜率逼近法、Jarvis算法，Graham算法，还有Andrew算法**。我这篇博客只会非常详细的介绍**Andrew算法**。 [数论小白都能看懂的平面凸包详解 - ShineEternal的笔记小屋 - 洛谷博客 (luogu.com.cn)](htt ......
MegEngine Python 层模块串讲（下）
本文将介绍 Python 层的 quantization 模块。量化是为了减少模型的存储空间和计算量，从而加速模型的推理过程。在量化中，我们将权重和激活值从浮点数转换为整数，从而减少模型的大小和运算的复杂性。通过本文读者将会对量化的基本原理和使用 MegEngine 得到量化模型有所了解。 ......
BOSHIDA 关于DC电源模块输入电压范围的问题
BOSHIDA 关于DC电源模块输入电压范围的问题 DC电源模块是一种将交流电转换为直流电的设备，它非常常见且广泛应用于电子设备、通讯设备、工业自动化等领域。而其输入电压范围也是我们在使用和选购DC电源模块时需要特别关注的一个参数。 首先，我们需要了解DC电源模块的输入电压是指模块工作时所需的直流电 ......
pandas模块---------------------------------常用求平均average的用法
求平均值代码：import pandas as pd #导入模块df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator/Desktop/test/1.xlsx')#文件路径a=lambda x : x.mean(1).round(2) #lambda函数m=a(df.il ......
软件开发V模型
> 万事万物，形成发展和创造都必然有其内在的发展趋势和规律。组织一件事情，一个组织、一个项目也是这样。忽然就从中感觉到了管理的魅力，根据规律制定合适的计划寻找流程真的让人通体舒畅，这或许也算是顺应趋势的一种吧，我们都属于自然。以软件开发为例，记录一些自己的体会。 ## V模型基本流程 开发系统前的基 ......
RT-DETR：可以满足实时性要求的DETR模型
近年来，基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地，因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR ......
【补充】模块与包的导入
# 【一】模块 > - 一个Python文件，被别的Python文件导入使用 > - 这个Python文件称之为模块 > - 运行的这个Python文件称之为脚本文件 - 模块是一个Python文件，它可以被其他Python文件导入并使用。 - 模块通常包含一些相关的函数、类、变量和语句，以实现特定 ......
主流的权限模型
主要有两种： ACL 模型：访问控制列表 RBAC 模型：基于角色的访问控制; 1.ACL模型：访问控制列表 Access Control List，ACL是最早也是最基本的访问控制机制。它是一种基于对象的控制模型，在其他模型中也使用了ACL。为了解决一一配置相同权限用户的问题，后来也采用了用户组的 ......
咨询项目管理模型
咨询行业，是智力密集型的知识服务行业，对外服务通常以项目的形式开展，其项目管理方式也有自己的行业特征，存在项目周期短、并行项目多、以成果文件为主要输出等特点。 ......
算法训练 与1连通的点的个数
主要思想是并查集，不懂的可以先了解下这个算法再来做题就明白了。c++实现： #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int f[10000]; //找根节点 int find(int x) { if (f[x] != x) f ......
pandas模块---------------------求和，求平均
求和，求平均import pandas as pdstudent = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/1.xlsx')student = student.set_index('ID')temp = student[['Test_1','Te ......
第19章 开机流程、模块管理与Loader
## 第19章 开机流程、模块管理与Loader ### 19.1 Linux的开机流程分析 #### 19.1.1 开机流程一览 简单来说，系统开机的经过可以汇整成底下的流程的： 1. 加载BIOS的硬件信息与进行自我测试，并依据设定取得第一个可开机的装置 2. 读取并执行第一个开机装置内MBR的 ......
Doris 基础与数据模型划分
# 端口  # 启动 ## FE 启动 启动 `bin/start_fe.sh --daemon` ## ......
强化学习——DQN算法
1、DQN算法介绍 DQN算与sarsa算法和Q-learning算法类似，对于sarsa和Q-learning，我们使用一个Q矩阵，记录所有的state（状态）和action（动作）的价值，不断学习更新，最后使得机器选择在某种状态下，价值最高的action进行行动。但是当state和action的 ......
19正则/贪婪匹配/re模块
正则表达式介绍 '''京东注册页面获取手机号 有很多校验规则 必须是11位的纯数字 并且必须是常规的手机号开头(13,15,17,18,19) ''' #①用正常的代码编写 # 1.获取用户的手机号 phone_num = input('请输入您的手机号>>>:').strip() # 2.先校验是 ......
[算法学习笔记] 强连通分量
### DFS生成树 在介绍强连通分量前，我们先来了解一下DFS生成树。 一棵DFS生成树分为树边，前向边，返祖边（一说反向边），横叉边。我们来画图解释一下： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3195128/202307/3195128-20230 ......