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代码随想录算法训练营第7天 | lc344、lc541、卡码54、lc151、卡码55
（本合集全部为Go语言实现） 相关文章链接：344题解 541题解 卡码54题解 151题解 卡码55题解 相关视频链接： Leetcode344 状态：秒了 实现过程中的难点：对撞双指针 个人写法 func reverseString(s []byte) { for i, j := 0, len( ......
基于PSD-ML算法的语音增强算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022A 3.算法理论概述 PSD-ML（Power Spectral Density Maximum Likelihood）算法是一种基于最大似然估计的语音增强算法，通过对语音信号的功率谱密度进行估计，并利用估计结果对原始语音信号进行滤波 ......
基于Qt的Live2D模型显示以及控制
基于Qt的Live2D模型显示以及控制 基本说明 Live2D官方提供有控制Live2D模型的SDK,而且还提供了一个基于OpenGL的C++项目Example,我们可以基于该项目改成Qt的项目，做一个桌面端的Live2D桌宠程序。 官方例子 经过改造效果如下图所示。 官方项目配置 下载官方提供的S ......
状态机模型
1.acwing 1057 闫氏DP分析法状态表示fi,j,kfi,j,k—集合： 考虑前 i 天的股票，第 i 天的 决策 是 k，且完成的 完整交易数 为 j 的方案 状态表示fi,j,kfi,j,k—属性： 方案的总利润 最大MAX 状态计算fi,j,kfi,j,k： fi,j,0=max(f ......
【Cpp 基础】泛型算法 stable_sort() 的应用
最近在刷牛客的题。经常遇到排序问题，经常有一个附加的规则：相同的数值的，按照录入的顺序排序。 可是C++的sort()的底层是快速排序，并不能保证相同数值的顺序不改变。所以最后我不得不自己写冒泡排序。（冒泡排序不改变相同数值的录入顺序） 写了那么多的排序，但是其实C++里封装有排序函数，而且功能非常 ......
代码随想录算法训练营第6天 | lc454、lc383、lc15、lc18
（本合集全部为Go语言实现） 相关文章链接：454题解 383题解 15题解 18题解 相关视频链接： Leetcode454 状态：秒了 实现过程中的难点：思想就是利用哈希表将部分和记录下来，最终实现将n ^ 4转换为2 * n ^ 2 个人写法 func fourSumCount(nums1 [ ......
常见算法的复杂度
算法 平均时间复杂度 最差空间复杂度 快速排序 nlogn logn 归并排序 nlogn n timsort nlogn n 堆排序 nlogn 1 冒泡排序 n^2 1 插入排序 n^2 1 选择排序 n^2 1 希尔排序 (nlogn)^2 1 桶排序 n+k n 基数排序 nk n+k ......
模型评价指标
网址 ：https://blog.csdn.net/seagal890/article/details/105059498 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类。 False Negative（FN）：假负类。样本的真实类别是正类，但是模型将其 ......
机器学习的算法——线性回归
1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......
【算法】【线性表】搜索旋转排序数组（有重复数据）
1 题目 跟进“搜索旋转排序数组”，假如有重复元素又将如何？是否会影响运行时间复杂度？如何影响？为何会影响？写出一个函数判断给定的目标值是否出现在数组中。 样例 1： 输入： A = [] target = 1 输出： false 解释：数组为空，1不在数组中。 样例 2： 输入： A = [3,4 ......
1.理论、算法、协议
1.CAP 理论 CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。 在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足以 ......
直播系统源码，常见的混音算法有哪些？
声音是由于物体的振动对周围的空气产生压力而传播的一种压力波，转成电信号后经过抽样，量化，仍然是连续平滑的波形信号，量化后的波形信号的频率与声音的频率对应，振幅与声音的音量对应，在直播系统源码中，量化的语音信号的叠加等价于空气中声波的叠加，所以当采样率一致时，混音可以实现为将各对应信号的采样数据线性叠 ......
7、i2c模块
i2c i2c中发出时钟信号的是主机。主机通过地址来访问从机。 发送数据到总线的叫发送器，接受数据的器件叫接收器。 在物理结构上，i2c由一条串行总线SDA和一条串行时钟总线SCL构成。 I2C基本编程步骤：初始化时钟、配置引脚、起始信号、读、写、终止信号 起始信号（一般由主机产生） 起始信号：当 ......
电台覆盖区域的贪心算法
1.贪心算法 电台覆盖区域求最优解问题 题目：假设存在如下表的需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区。 如何选择最少的广播台，让所有的地区都可以接收到信号 广播台 覆盖地区 K1 “北京”, “上海”, “天津” K2 “广州”, “北京”, “深圳” K3 “成都”, “上海”, “杭州” ......
spi、i2c和tsc模块
串行外设接口SPI模块 spi分为主从两种模式，一个spi通讯系统要包含一个主设备和一个或多个从设备。提供时钟的是主设备。 spi的读写操作都是从主设备发起的。 SPI信号线 SPI接口一般使用四条信号线通信： SDI（数据输入），SDO（数据输出），SCK（时钟），CS（片选） MISO： 主设备 ......
饮冰十年-人工智能-FastAPI-03- FastAPI之模型迁移（类似Django的migrante）
在开发 Web 应用程序时，通常会涉及到数据库模型的更改，例如添加新的表、字段或索引。为了使这些更改反映在数据库中，我们使用数据库迁移工具。FastAPI 本身并不包含数据库迁移（migration）的功能，但你可以使用第三方库来处理数据库迁移。其中，Alembic 是一个常用的数据库迁移工具，可以 ......
pip 导入导出模块 requirement.txt
前言全局说明 pip 导出模块名功能，是为了在其他环境安装方便而产生的。 不管是新环境部署，还给他人代码运行，这个都非常实用。 一、导出 pip freeze > requirement.txt 二、导入模块 pip install -r requirements.txt 三、导入模块，指定国内安装 ......
最小费用组最大流——EK算法
时间复杂度O（nm^2)，理论上限 //n,m,s,t，分别代表该网络的点数n，网络的边数m，源点编号s，汇点编号t。 const int N=5010,M=100010,INF=1e8; int n,m,S,T; struct edge{int v,c,w,ne;}e[M]; int h[N],i ......
动手实现基于 JSON 和 OData 两种数据模型的 Web 应用表格控件行项目的添加和删除
文章标题描述的需求是笔者在工作和网络上经常收到的前端开发领域的咨询话题之一。Web 应用的表格控件，在切换到编辑模式下之后，给用户提供了行项目的添加和删除功能。基于 MVC 和 MVVM 框架的前端控件，都离不开 Model 即数据模型层。 笔者工作中使用最多的模型层实现技术，即 JSON 模型和 ......
Django 含有外键模型新增数据以及序列化
Django 含有外键模型新增数据以及序列化 Django 原生实现外键 class AppleModel(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) app_name=models.CharField(max_length=50) cl ......
梯度下降算法
梯度下降是一种算法，可以用来找到成本函数的局部最小值。这里用线性回归来演示梯度下降算法，但梯度下降不仅仅适用于线性回归成本函数。 梯度下降中，有学习率 α、数学表示等概念 梯度下降是什么 单变量线性回归梯度下降 梯度下降通过逐步更新参数，一步一步达到局部最小值 每一步的更新操作是这样的： 这里要注意 ......
网络流 最大流 Dinic 算法
#define LL long long #define N 10010 #define M 200010 using namespace std; int n,m,S,T; //n,m,s,t，分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号 struct edge{LL v,c,ne;}e[M ......
Auth模块的使用
Auth模块的使用 auth认证 创建超级用户 python manage.py createsuperuser 姓名： 必须写 邮箱：可以不写 密码：加密的（经可能记住）（如果忘记可以去数据库里把加密的密码替换到忘记的密码中） 登入验证 auth.authenticate(request,user ......
使用8卡3090微调llama2-70B模型
写在前面 很多问题尚未弄清，还在进一步调整 目前已知 我用8卡的3090 采用deepspeed ZeRO3进行运行，下面是deepspeed3的配置 1 { 2 "fp16": { 3 "enabled": "auto", 4 "loss_scale": 0, 5 "loss_scale_wind ......
Linux内核贡献成熟度模型 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/process/contribution-maturity-model.html Linux内核贡献成熟度模型 背景 作为2021年Linux内核维护者峰会的一部分，讨论了招募内核维护者以及维护者继任方面的挑战。其中一些结论包 ......
基于小波变换的分形信号r指数求解算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于小波变换的分形信号r指数求解算法是一种利用小波变换和分形理论对信号进行分析的方法。下面将详细介绍这种算法的原理和数学公式。 分形信号是一种具有自相似性的非周期信号，其局部和整体具有相似的特征。在分形信号的分析 ......
基于FPGA的图像缩小算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 将FPGA的处理结果导出到matlab中显示图像效果： 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 图像放小算法主要通过抽取算法实现，常见的抽取算法最大值抽取，和均值抽取。其示意图如下所示： 以缩小一半为例，如果是最大值抽取，则在 ......
1文件+2个命令，无需安装，单机离线运行70亿大模型
1文件+2个命令，无需安装，单机离线运行70亿大模型 大家好，我是老章 最近苹果发布了自己的深度学习框架--MLX，专门为自家M系列芯片优化。看了展示视频，这个框架还能直接运行Llama 7B的大模型，在M2 Ultral上运行流畅。但是我尝试了一下，我的M2 Mac mini根本跑不动，模型权重太 ......