算法 模块 模型 商品

多项式模复合的几乎线性算法, 支持多元多项式在线求值的数据结构

本文简要介绍对于有限域 $\mathbb F_q$, 如何快速计算多项式模复合 $f(g(X)) \bmod h(X)$, 其中 $f,g,h$ 均是次数不超过 $n$ 的多项式. 介绍的思想汇总于 2022 年 Bhargava, Ghosh, Guo, Kumar 和 Umans 的工作: Fa ......
多项式 数据结构 线性 算法 结构

ES6 模块化组件暴露方式

分别 <script> // 分别 export const school = Vue.extend({ data: { }, methods: { } }) </script> 统一 <script> const school = Vue.extend({ data: { }, methods: ......
组件 模块 方式 ES6 ES

Automatic quality of generated text Evaluation for Large Language Models,针对大模型生成结果的自动化评测研究

Automatic quality of generated text Evaluation for Large Language Models,针对大模型生成结果的自动化评测研究 ......

CVPR最佳论文颁给自动驾驶大模型!中国团队第一单位,近10年三大视觉顶会首例

前言 这个高光时刻,属于自动驾驶,属于大模型,更是属于中国团队。 本文转载自量子位 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入 ......
首例 模型 团队 视觉 单位

(1)基于TCP协议的简单套接字(打电话模型)

# 基于TCP协议的简单套接字(打电话模型) ## 【一】简单版1.0 ### 服务端 ```python # -*-coding: Utf-8 -*- # @File : 服务端 .py # author: Chimengmeng # blog_url : https://www.cnblogs. ......
套接字 模型 TCP

【电商平台京东api接口系列】api获取商品详情Java请求返回值说明

​ 前言 京东商品详情API接口的作用是获取京东平台上某个商品的详细信息,包括商品标题、价格、图片、规格、参数、店铺信息等。开发者可以通过该接口获取到商品的原始数据,方便进行数据分析、价格比较、爬取等操作。 通过该接口获取到的商品详情数据可以结合其他数据进行深度挖掘,例如可以将商品数据对比分析,找出 ......
api 接口 详情 商品 平台

花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现

## 一、背景 花朵识别系统,基于Python实现,深度学习卷积神经网络,通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件,并基于Django搭建可视化操作平台。 在当今信息化社会,图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值,包括医学影像分析、自动驾驶 ......
卷积 神经网络 算法 TensorFlow 花朵

文本识别分类系统python,基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

## 一、介绍 文本分类系统,使用Python作为主要开发语言,通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练,最后得到一个h5格式的本地模型文件,然后采用Django开发网页界面,实现用户在界面中输入一段文字,识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中,文 ......
卷积 神经网络 算法 深度 文本

Subset Sum 问题单个物品重量限制前提下的更优算法

## 前言 看了 [ShanLunjiaJian 关于这个问题的文章](https://www.luogu.com.cn/blog/uakioi/nv-knapsack),是完全没看懂,沙东队爷的中枢神经内核配置把我偏序了。叉姐在下面提了个论文,论文找不到资源,谁搞到了可以 Q 我一份之类的拜谢了。 ......
单个 算法 重量 前提 物品

api接口对接如何实现商品数据采集的

在当前互联网行业中,快速准确地采集和处理大量数据是非常重要的一项任务。而实现商品数据采集则是许多企业和电商平台必须完成的任务之一。使用API接口对接进行商品数据采集可以大大提高数据采集效率和准确性。下面,将介绍API接口对接如何实现商品数据采集的方法。 第一步:选择API接口 在进行商品数据采集之前 ......
数据采集 接口 商品 数据 api

【电商平台拼多多api接口】根据ID获取商品详情原数据API返回值说明

​ 前言 拼多多商品详情原数据API接口的作用是获取拼多多平台上某个商品的详细信息,包括商品标题、价格、图片、规格、参数、店铺信息等。开发者可以通过该接口获取到商品的原始数据,方便进行数据分析、价格比较、爬取等操作。 通过该接口获取到的商品详情数据可以结合其他数据进行深度挖掘,例如可以将商品数据对比 ......
接口 详情 商品 数据 平台

代码随想录算法训练营第十五天| 110.平衡二叉树 (优先掌握递归) 257. 二叉树的所有路径 (优先掌握递归) 404.左叶子之和 (优先掌握递归)

110.平衡二叉树 (优先掌握递归) 难点: 要求每个节点的左右字数的高度相减<=1,因此,需要对每个节点都进行检查,难就难在怎么获得任意节点的高度 其中递归是最简单的: 1 int isB_cursor(TreeNode* node, bool &isBalance) 2 { 3 if (isBa ......
随想录 之和 训练营 随想 算法

【抖店商品详情API接口系列】抖店商品详情数据item_get

作为现国内最大的平台之一,抖店数据采集具有多个维度。 有人需要采集商品信息,包括品类、品牌、产品名、价格、销量等字段,以了解商品销售状况、热门商品属性,进行市场扩大和重要决策; 有人需要采集产品评论,以明确产品优缺点、市场意向,进行新商品调研优化; 除了以上之外,还有很多的应用场景等待挖掘。下面为大 ......
详情 商品 item_get 接口 数据

MosaicML 推出 30B 模型 — 挑战 LLaMA、Falcon 和 GPT

![mosaic](https://img2023.cnblogs.com/other/618196/202306/618196-20230623144431213-794229398.jpg) MosaicML正在推出其第二个开源大型语言模型(LLM),称为MPT-30B,这是继五月份首次推出的较 ......
MosaicML 模型 Falcon LLaMA 30B

JVM内存模型及CMS、G1和ZGC垃圾回收器详解

### 1. JVM 内存模型 JVM 内存模型主要指运行时的数据区,包括 5 个部分,如下图所示。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200929170200113.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_Z ......
模型 内存 垃圾 JVM CMS

ALU模块设计

- 该文章主要记录ALU-DMA系统设计中ALU的设计点。 *** ## 1. ALU_TOP架构 - 主要包含四个模块 - ALU_RF:主要由一个深度为16,宽度为32bits的双端口RAM组成。主要用于存放ALU中操作数。 - ALU_EXEC:主要根据输入的inst进行运算,执行乘法、加法, ......
模块 ALU

做leetcode算法题的一些感受

leetcode题目做了34道了,写下目前的感受,不一定对,需要经常修改内容。 1、代码是怎么写出来的?不是一下子写出来的,是逐步填充,逐步具体的。一句话,写代码也要看到历史和现状,现状不是突然出现的,是有发展历史的。不是从1直接就到10了,而是从1->2->3,逐步递进,最后到10。写代码总要写第 ......
算法 leetcode

Python 算法之冒泡排序

## Python 算法之冒泡排序 ### 冒泡排序 冒泡排序算法的原理如下:(从后往前) * 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 * 2、对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 * 3、针对所有的元素重复以上的步骤 ......
算法 Python

Python 算法之二分查找

## Python 算法之二分查找 ### 二分查找 * 二分查找又称折半查找 * 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好 * 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难 * 折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 ### 猜数字游戏 * 1、生成一个有序列表 * 2、用户猜测某个数字是 ......
算法 Python

模块化和组件化的含义及区别

1、模块化【代码逻辑角度划分】 用于保证每个模块的只能单一 比如药品管理,就是一个模块,包含了列 表,添加,修改,删除; 2、组件化【UI界面角度划分】 页面上的每个独立区域,都可作为一个组件,便于组件复用 3、区别 划分角度不同 4、为什么要使用模块化和组件化 开发和调试的效率更高 可维护性强 避 ......
组件 模块 含义

《算法学习指南》pdf电子书免费下载

在编写代码时,每位软件专业人士都需要对算法有充分的理解。在这本实用性极强的著作中,作者对一些关键的算法行了详实的描述,可以有效地提高用各种语言编写代码的质量。软件发人员、测试人员和维护人员可以在本书中学会如何使用算法,以创造性的方式解决计算性问题。 本书各章内容前后衔紧密,环环相扣,用醒目的图表有条 ......

Python logging 模块简述

Python logging 模块定义了为应用程序和库实现灵活的事件日志记录的函数和类。程序开发过程中,很多程序都有记录日志的需求,并且日志包含的信息有正常的程序访问日志还可能有错误、警告等信息输出,Python 的 logging 模块提供了标准的日志接口,可以通过它存储各种格式的日志,日志记录提 ......
模块 logging Python

轻松配置深度学习模型 ?

动动发财的小手,点个赞吧! ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2549345/202306/2549345-20230623000825454-1340888429.png) 由于所有模块都需要大量参数和设置,因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸 ......
深度 模型

前端Vue自定义简单好用商品分类列表组件 侧边栏商品分类组件

#### 前端Vue自定义简单好用商品分类列表组件 侧边栏商品分类组件 , 下载完整代码请访问uni-app插件市场地址:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=13148 #### 效果图如下: ![](https://p3-juejin.byteimg.com/t ......
组件 商品 侧边 前端 Vue

【深度学习】参数量、模型大小、显存

对于一个深度学习神经网络来说,其通常包含很多卷积层,用于不断提取目标的特征,或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中,最常见的数据格式是float32,占4个字节(Byte)。类似地,float16,占2个字节。1024个字节为1KB,1024x1024个字节 ......
显存 深度 模型 大小 参数

【AI绘画模型汇总】分享5个国内实用的AI绘画模型网站-C站AI模型平替网站

鉴于大家未必会有魔法工具访问civitai(C站)下载AI模型,这里我搜集整理了5个实用的国内版AI模型素材库,无障碍访问下载Stable diffusion模型。 1、LiblibAI 访问速度快,作品墙、有提示词参考。无需登录即可下载模型 地址:[LiblibAI_中国最大的原创AI模型分享社区 ......
模型 绘画 网站

基于SURF+Affine+Ransac+ICP算法的三维点云室内场景重建matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 三维点云室内重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它可以为现实世界中的建筑空间提供高精度的三维模型。在这个领域中,SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法是一种常用的方法。本文将对这些算法进行详细介绍,并探讨 ......
云室 算法 场景 Affine Ransac

基于DCT变换和ZigZag的图像压缩算法matlab性能仿真,仿真输出不同压缩率与图像质量的关系

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 图像压缩是一种广泛应用的技术,它能够在不影响图像质量的前提下,减少图像所占用的存储空间。本文将介绍一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,简称DCT)和ZigZag扫描的图像压缩算法, ......
图像 算法 性能 质量 ZigZag

基于PCA降维的交通标志训练和识别算法matlab仿真

1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA(Principal Component Analysis)降维算法是一种常用的特征提取方法,可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法,该算法可以从交通标志图像中提取特征,并训 ......
交通标志 算法 标志 交通 matlab

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (44)-- 算法导论6.1 1题

# 一、在高度为h的堆中,元素个数最多和最少分别是多少? ## 文心一言: 在高度为 h 的二叉搜索树(BST)中,元素个数最多和最少的情况分别如下: 1.最多情况:当每个节点都包含两个子节点时,BST 中的元素个数最多。此时,BST 中的元素个数为 2^(h+1) - 1。 2.最少情况:当 BS ......
文心 导论 算法 chatgpt VS