算法 深度 目标faster
使用 Python 探索 感知机 算法
动动发财的小手，点个赞吧！ 从理论到实践，我们将从简要的理论介绍开始研究感知机(器)学习方法，然后实现。 在这篇博文的最后，您将能够了解何时以及如何使用这种机器学习算法，清楚地了解它的所有优缺点。 1. 理论 1.1. 引言 感知器有其存在的生物学原因。我们的神经元不断从其他神经元接收能量，但只有在 ......
A* 算法及 Hybrid A* 算法
A* 算法 使用场景 A* 算法一般适用于一个质点在一个离散化的栅格地图上从一个起始点到另一个终点的最短寻路情况，其中每个栅格都只能是空域或者是障碍物，质点只能在每个确定的栅格中。由于 A* 算法的主体是一个质点，因此不适用于需要考虑动力学的机器人（例如汽车，拥有碰撞体积、连续的坐标以及朝向等） 未 ......
称霸Kaggle的十大深度学习技巧
前言 是什么秘诀让新手们在短期内快速掌握并能构建最先进的DL算法？一位名叫塞缪尔（Samuel Lynn-Evans）的法国学员总结了十条经验。 本文转载自量子位 作者 | Samuel Lynn-Evans 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、 ......
乱七八糟的算法复习
笛卡尔树 一棵二叉树，结构上满足左子树的下标小于自己和右子树，右子树的下标大于自己和左子树。且键值满足堆的限制。 栈构建。维护当前根节点向右一直跳的右链，那么按数组下标顺序插入，每次插入，从栈顶一个个考虑，如果当前的节点的键值不配当他的父亲，那么就弹栈并继续，如果栈空或者找到一个可以当他的父亲的节点 ......
枚举算法
？ 枚举算法就是：一堆数字里，从头开始循环，通过条件匹配正确的值 use for(let i=0; i<200; i++){ if(i%3 2 && i%4 1 && i%5 3){ console.log(i) } } notice 循环范围 筛选条件 打印结果 ......
【ACM算法竞赛日常训练】DAY1题解与分析
DAY1 共四题： 月月查华华的手机：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/23053 Rinne Loves Edges：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/22598 逆序对：https://ac.nowcoder.com/a ......
算法 | 迷宫求解
问题描述 参考上图所示迷宫，编写算法求一条从入口到出口的有效路径。 途中阴影方块代表墙（不可行走），白色方块代表通道（支持行走）。 所求路径必须是简单路径，即所求得的路径上不能重复出现同一通道块。 算法分析 初步分析 通常采用穷举法，即从入口出发，顺某一方向向前探索，若能走通，则继续往前走；否则沿原 ......
Faster-RCNN与RCNN区别
1、Fast RCNN对RCNN的改进：参考链接 1）ROI Pooling的加入，使得Fast RCNN相比于RCNN在两个方面有了较大的改善： （1）由于ROI Pooling可接受任意尺寸的输入，warp操作不再需要，这有效避免了物体的形变扭曲，保证了特征信息的真实性 （2）不需要对每个pro ......
10 种聚类算法的完整 Python 操作示例
一.聚类 聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。 群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中 ......
Maven Fatal error compiling: 错误: 无效的目标发行版：17
尝试解决 pom.xml中添加如下配置，但未能解决 <properties> <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target> </propertie ......
华为OD机试 RSA 加密算法
📝 本期题目：RSA 加密算法 🎯 题目 RSA 加密算法在网络安全世界中无处不在， 它利用了极大整数因数分解的困难度，数据越大安全系数越高。 给定了一个 32 位正整数，请对其进行因数分解， 找出哪两个素数的乘积。 📥 输入 一个正整数 num，满足 0 < num <= 214748364 ......
EKP nysh RSA 加密算法
一.RSACoder package com.landray.kmss.cmb.oasso.util; import java.net.URLDecoder; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java ......
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
优点：
朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。
缺点：
朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ......
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......
数据算法_组合优化_匈牙利算法
###组合优化问题 (Combinatorial optimization problem,COP) 是一类在离散状态下求极值的最优化问题 二分图(Bipartite graph) 匹配是由一组没有公共端点的边构成的集合。 U与V之间的关联视为前一帧与当前帧的同一id目标的检测框的关联 数据关联是多 ......
动手学深度学习－第３章线性神经网络
3.1线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 线性回归基于几个简单的假设： １.自变量和因变量之间的关系是线性的 ２.任何噪声都比较正常，如噪声遵循正态分布 仿射变换的特点是通过加权和对特征进行线性变换（linear transformation ......
深度理解Java线程池ThreadPoolExecutor
一.使用线程池的好处 1.提高系统性能和响应速度：线程池可以通过复用线程来减少线程的创建和销毁，从而减少了系统开销，提高了系统的性能和响应速度。 2.提高代码的可维护性：使用线程池可以将任务的执行与线程的创建和管理分离开来，使得代码更加清晰易懂，也更加容易维护。 3.提高代码的可复用性：线程池可以让 ......
Windows下的深度学习环境安装
Windows下的深度学习环境安装 电脑型号：戴尔G15 GPU:RTX3060 第一步：下载anaconda 选择anaconda3 2022.10月版本最新版的windowsx86.exe版。官网下载特别慢，这里采用镜像网站 Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语 ......
cuda、cudnn、zlib 深度学习必配三件套（Windows）
无论用tensorrt，还是onnxruntime部署。这三个都得下载配置，推荐都放到相应的cuda路径里（含dll的文件夹、含lib的文件夹）。 推荐先下载tensorrt或者onnxruntime，这样可以知道所需的cuda、cudnn版本。 1、cuda（以11.8为例） 下载地址：CUDA ......
CVPR 2023 | 用于半监督目标检测的知识蒸馏方法
前言 本文从数据初始化的角度研究师生模型，并提出了一种名为 Active Teacher 的半监督对象检测 (SSOD) 新算法。Active Teacher 将师生框架扩展到迭代版本。同时，还从信息量、多样性和难度等方面考察了样本的选择，让Active Teacher 最大限度地主动选择那些最有可 ......
学习数据mining算法收集（1）聚类算法：DBSCAN算法
——————————非原创，来自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/77043965———————————————————————————— 1.定义 DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚 ......
基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别，提供实时瓶盖检测定位和计数，辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
交通信号标志识别软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
交通信号标志识别软件用于交通信号标志的检测和识别，利用机器视觉和深度学习智能识别交通标志并可视化记录，以辅助无人驾驶等。本文详细介绍交通信号标志识别软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别... ......
机场航拍图像检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
机场航拍图像检测软件使用深度学习技术检测机场航拍图像中的飞机目标等，识别航拍目标等结果并记录和保存，辅助机场智能管理运行。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。机场航拍检测系统主要检测飞机的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另... ......
基于深度学习的海洋动物检测系统（Python+YOLOv5+清新界面）
基于深度学习的海洋动物检测系统使用深度学习技术检测常见海洋动物，识别图片、视频和实时视频中的海洋动物，方便记录、展示和保存结果。本文详细介绍海洋动物检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5实现对图像中存在的多个目标进行识别分类，... ......
智能扑克牌识别软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能扑克牌识别软件利用视觉方法检测和识别日常扑克牌具体花色与数字，快速识别牌型并标注结果，帮助计算机完成扑克牌对战的前期识别步骤。本文详细介绍基于深度学习的智能扑克牌识别软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5对图像中存在的多目标进... ......
智能火焰与烟雾检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能火焰与烟雾检测系统用于智能日常火灾检测报警，利用摄像头画面实时识别火焰与烟雾，另外支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。本文详细介绍基于智能火焰与烟雾检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多... ......