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聊聊 神经网络模型 传播计算逻辑

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......
神经网络 逻辑 模型 神经 网络

二分图最大匹配模板(匈牙利算法)

二分图最大匹配模板(匈牙利算法) P3386 【模板】二分图最大匹配 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) struct augment_path { vector<vector<int> > g; vector<int> pa; // 匹配 vector<int> pb ......
算法 模板

模型部署的一些问题及其解决方案

# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......
模型 解决方案 方案 问题

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
算法 模型 理论 代码 GMM

51k+ Star！动画图解、一键运行的数据结构与算法教程！

hello-algo（《Hello 算法》） —— 动画图解、一键运行的数据结构与算法教程，支持 Java、C++、 Python、 Go、 JS、 TS、 C#、 Swift、 Rust、 Dart、 Zig 等语言。 ......
数据结构 算法 结构 动画 教程

acwing week2 基础算法3总结

acwing week2 基础算法3总结 总结点1：双指针算法 //常用模版框架 for (int i = 0, j = 0; i < n; i ++ ) { while (j < i && check(i, j)) j ++ ; } 常见问题分类： (1) 对于一个序列，用两个指针维护一段区间 ( ......
算法 基础 acwing week2 week

模块

一，常用模块二，random 取随机小数 : 数学计算 1 # print(random.random()) # 取0-1之间的小数 2 # print(random.uniform(1,2)) # 取1-2之间的小数 取随机整数 : 彩票 抽奖 1 # print(random.randint(1 ......
模块

区间合并算法总结

区间合并使用贪心算法，对于区间问题，通常需要对左端点排序、右端点排序或者左端点和右端点双关键字排序。区间合并算法的算法步骤： 1. 按照区间左端点排序。 2. 扫描过程中，每次维护一个当前的区间。 题目链接： https://www.acwing.com/problem/content/805/ 代 ......
区间 算法

离散化算法总结

离散化是将大范围的数字映射到小范围的区间内，适用于稀疏的区间。 两个问题需要考虑： 1. 原数组中可能有重复元素，需要去重。 2. 如何算出离散化后的值（离散化后保序，使用二分）。 题目链接： https://www.acwing.com/problem/content/804/ 代码： #incl ......
算法

代码随想录算法训练营第三天 | 203.移除链表元素 707.设计链表 206.反转链表

LeetCode 203.移除链表元素 视频链接: LeetCode203 思路: 根据链表的性质，将目标值对应的节点保存在一个临时节点中，再重新设置cur下一个节点，再将临时节点进行删除 class Solution { public: ListNode* removeElements(ListN ......
随想录 训练营 随想 算法 元素

Tomasulo算法小结

总结 L.D F6, 24（R2） L.D F2, 12（R3） MUL.D F0, F2, F4 SUB.D F8, F6, F2 DIV.D F10, F0, F6 ADD.D F6, F8, F2 以以上的代码为例，当指令MUL.D即将确认时，保留站、load缓冲器以及寄存器状态表中的内容。 ......
小结 算法 Tomasulo

RabbitMQ work模型

默认情况下，MQ队列如果绑定了多个消费者，那么队列在投递消息时就是轮询，一人投递一个（并且一条消息只能投递给监听该队列的某一个消费者） 在一个MQ队列上绑定多个消费者的目的是加快队列中消息的处理效率，防止队列中消息的堆积问题。 注：要在消费者的 application.yml 文件中加上这个配置 ......
RabbitMQ 模型 work

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （147）-- 算法导论12.2 2题

二、用go语言，写出 TREE-MINIMUM 和 TREE-MAXIMUM 的递归版本。 灵捷3.5 。 文心一言： 以下是用 Go 语言编写的树的最大值和最小值的递归版本代码： package main import ( "fmt" ) type TreeNode struct { Val in ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

02-简单的C/S阻塞模型

C/S阻塞模型是指客户端/服务器阻塞模型，它描述了一种基于阻塞的网络通信方式。在阻塞模型中，客户端发送请求给服务器，并等待服务器的响应。在等待服务器响应的过程中，客户端的操作会被阻塞，直到服务器响应返回或超时。 服务器 服务器基本流程如下： 启动网络库 创建服务器Socket 绑定服务器地址和端口号 ......
模型 02

数据结构与算法之单链表-----黑马程序员(26-35)

1.链表的概念 在计算机科学中，链表是数据元素的线性集合，其每个元素都指向下一个元素，元素储存上并不连续。 创建链表如图所示和相关代码 public class danlianbiao { private Node head=null;//头部第一个结点 private static class N ......
数据结构 黑马 程序员 算法 结构

ESP32简单实现新版HC-SR04超声波模块（MicroPython+Thonny）

一、新版HC-SR04简介新版HC-SR04，性能远超老版HC-SR04，US-015;在测距精度高于老版HC-SR04和US-015的情况下，测距范围更远，可达6米，远超一般超声波测距模块。采用CS-100A超声波测距SOC芯片，高性能，工业级，宽电压、低价格，成本击穿底价，只有普通超声波测距模块 ......
超声 超声波 MicroPython 模块 Thonny

【STM32F103】HC-SR04超声波测距模块详解（附工程文件）

前言：使用的硬件：STM32F103C8T6，HC-SR04，ST-Link（其他烧录器也可以），0.96寸OLED屏幕（非必须，仅供显示测距结果，可以使用串口助手代替），若干杜邦线。 涉及操作stm32的GPIO口，外部中断，定时器，本文中不会详细解释，仅提供代码思路。 HC-SR04：HC-SR ......
超声 超声波 模块 文件 工程

基于DigiThread的仿真模型调参功能

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。 仿真过程中，往往需要频繁对模型参数进行调整，通过观察不同参数下系统整体的运行情况，实现系统的性能、可靠性和效率的优化。在进行模型调参时，需要注意选择合适的调参方法和调参参数。不同的仿真模型可能需要采用 ......
DigiThread 模型 功能

Flask实践--Flask蓝图实现各功能模块分离

最近在尝试使用flask编写一个网站防篡改监测平台，写到后面发现各种模块工作都杂糅在一个py文件中，尝试用蓝图blueprint解决。 比如单独写一个登出举例，新建logut.py： app.py中： 前端; ......
Flask 功能模块 蓝图 模块 功能

日志模块——loguru的使用

安装 pip install loguru 1、输出日志 from loguru import logger logger.debug("这是一条debug日志") 终端执行后出现带颜色的日志： 2、输出到文件 from loguru import logger logger.add("file_{ ......
模块 loguru 日志

Java对接阿里云短信模块

1.去阿里云申请短信签名，申请签名需要网站域名，注意申请，下来的就是签名主体 2.申请签名模板拿到签名模板CODE 3.RAM开通账号，并且权限要去找到那个短信服务的权限，配置给用户，可以拿到key和sercet 4.开始java代码 public static final String produ ......
模块 短信 Java

6、常用算法和正则表达式

常用算法 double x=-92.42,y=25.98; double result1=qAbs(x); //取正数 qDebug() << "x="<<x<<";result="<<result1; double maxResult=qMax(result1,y); // 求2个数的最大数 qD ......
正则 表达式 算法 常用

选择正确的DC电源模块的重要性

选择正确的DC电源模块的重要性 选择正确的BOSHIDA DC电源模块非常重要，因为： 1. 保障设备安全：电源模块的选择直接影响到设备的稳定性和可靠性。选择错误的电源模块可能会导致设备损坏甚至危及人身安全。 2. 提高设备性能：选择适合的电源模块可以提高设备的效率和性能，保证设备正常运行。 3. ......
电源模块 重要性 模块 电源

高通4G全网通模块MSM8909 (ARM Cortex-A7架构），arm核心板

高通4G全网通模块MSM8909 (ARM Cortex-A7架构），arm核心板 - ARM技术论坛 - 电子技术论坛 - 广受欢迎的专业电子论坛! https://bbs.elecfans.com/jishu_1461523_1_1.html 翻译 搜索 复制 ......
全网 架构 模块 Cortex-A 核心

在Unity中模块化管理自定义功能和资源

之前在做Unity项目时，有时会遇到多个项目共用同一部分代码或资源的情况。而当被共用的部分需要更新的时候，手动复制替换非常麻烦，并且可能会有遗漏。对于这个问题，一个很好的解决办法是将可复用的文件打包为自定义包（Custom Package），使用git等版本控制工具来管理每个包的内容。 什么是Pac ......
模块 资源 Unity

ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型

目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
TRANSFORMER-BASED ENTROFORMER TRANSFORMER transformer 模型

数学建模之相关系数模型及其代码

发现新天地，欢迎访问小铬的主页(www.xiaocr.fun) 引言 本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数：皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用 ......
数学建模 系数 模型 数学 代码

一个算法笨蛋的11月leetCode刷题日记

时间 情况 2021年10月29日 时隔一年，第三次重做反转链表，又没做出来，太废了。 2021年11月1日 时隔两天，第四次重做反转链表，轻松写出 【21】合并两个有序链表（思路：想象两个有序链表，需要新建两个next指向头节点的空node，一个用于最后返回.next，一个用于接收最小的node） ......
算法 笨蛋 leetCode 日记

拥抱未来：大语言模型解锁平台工程的无限可能

了解大型语言模型 (LLM) 大型语言模型（LLM）是一种人工智能（AI）算法，它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。凭借合成大量信息的能力，LLM 可以提高以前需要人类专家的业务流程的效率、规模和一致性。 沃顿商学院商学教授 Ethan Mollick 表示，在早期的对照实 ......
模型 语言 工程 平台

三维模型的顶层合并构建的轻量化技术方法探讨

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，... ......
顶层 模型 方法 技术
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