算法 深度 规则apriori
macOS 配置算法（第四版）的开发环境
Java 环境配置 前往 Adoptium 下载他们预编译的 JDK 17（最新的 LTS 版本）的安装器，安装好之后，命令行执行 java -version，输出如下： openjdk version "17.0.7" 2023-04-18 OpenJDK Runtime Environment ......
密码学概念科普（加密算法、数字签名、散列函数、HMAC）
## 密码散列函数 密码散列函数 (Cryptographic hash function)，是一个单向函数，输入消息，输出摘要。主要特点是： - 只能根据消息计算摘要，很难根据摘要反推消息 - 改变消息，摘要一定会跟着改变 - 对于不同的消息，计算出的摘要几乎不可能相同 根据散列函数的上述特点，可 ......
物体检测的技术和算法：基于深度学习和图像处理
[toc] 20. 物体检测的技术和算法：基于深度学习和图像处理 随着人工智能的不断发展和计算机视觉技术的进步，物体检测已经成为了人工智能领域中非常重要的一个分支。物体检测是指通过对图像或视频进行自动检测，识别出物体所在的位置和类别，为后续的数据处理和应用提供支持。 在物体检测的技术和算法中，基于深 ......
机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法
[toc] 文章标题：《41. 机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法》 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于各种领域，如智能语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。然而，这些技术也面临着一些安全问题，如模型偏见、数据泄露、攻击等。因此，对于机器学习 ......
【教程】数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计
[toc] 数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计 随着大数据时代的到来，数据挖掘已经成为企业、政府机构以及学术界关注的热点领域。数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和规律，从而为企业、政府以及学术界提供决策支持和实际应用价值。在数据挖掘中，数据挖掘算法是实现数据挖掘的关键，其模型构建与设计是数 ......
【技术积累】算法中的贪心算法【三】
博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 ## 1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN ......
语音信号的哈夫曼编码压缩解压缩算法matlab仿真,输出编码后数据大小,编码树等指标
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 利用哈夫曼编码进行信息通信可以较大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。但是,这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码;在接收端将传来的数据进行译码(复原)。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道), ......
m基于多属性决策判决算法的异构网络垂直切换matlab仿真,异构网络为GSM,TDS,LTE
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 异构网络垂直切换是指在不同的移动通信网络之间进行快速自适应切换的技术。在异构网络中，不同类型的网络可能具有不同的带宽、延迟、信号强度等性能指标，因此在不同的应用场景下，需要采用不同的网络来实现最佳的通信效果。异构网络垂 ......
算法设计与分析
记得在课本上标注... 只是t某根据ppt的臆测而已... # 1. 算法复杂度分析 五大渐近符号 常用求和公式 # 2. 递归、分治策略 写递归式 根据递归式求复杂度 画递归树 **主定理法**：（就是代公式） # 3. 堆、堆排序、二叉搜索树 堆操作及复杂度 扩展堆 # 4. 排序算法 ppt无 ......
深度卷积神经网络（AlexNet）
# 1. AlexNet $2012$ 年，$AlexNet$ 横空出世。使用 $8$ 层卷积神经网络，赢得 $ImageNet\ 2012$ 图像识别挑战赛。 $AlexNet$ 网络结构： 在浏览器上实现了2020年Facebook提出的Neural-Supersampling-for-Real-time-Rendering ......
[算法学习笔记] Tarjan LCA
在讲解之前，我们先来看一道模板题：[Luogu P3379 最近公共祖先（LCA)](https://www.luogu.com.cn/problem/P3379) ### What is LCA LCA,即最近公共祖先。什么意思呢，我们举个例子：  { 2 int result = 0; 3 if (!root) return result; 4 queue<TreeNode*> selected; 5 s ......
快速排序算法
快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，它的时间复杂度为 O(nlogn)，是一种效率比较高的排序算法。但是快速排序不是稳定的排序算法。 稳定排序算法是指，如果排序前两个元素相对顺序相同，那么排序后它们的相对顺序仍然相同。而快速排序并不保证相同元素的顺序不发生改变，所以它不是稳定排序算 ......
21.动态规划算法
人工智能时代，各国都在大力研究机器人技术，也制造出各种各样的机器人，比如：为了解决男女失衡而制造的美女机器人，假如你参与了某美女机器人的研发，你在这个项目中要求实现一个统计算法：如果美女机器人一次可以上1级台阶，也可以一次上2级台阶。求美女机器人走一个n级台阶总共有多少种走法。 乍一看，无从下手，不 ......
算法：杨表的相关知识
## 知识点 Knuth的《TAOCP》第三卷中有一些杨表（young tableaux）的介绍。其中比较重要的就是定理A和H。定理A说的是 $n!$ 和 $(P,Q)$有序对是有一一对应的关系的，其中$P,Q$是大小为$n$，形状相同的杨表。定理H说的则是利用hook length计算特定形状杨表 ......
arm-gcc 命名规则
https://www.cnblogs.com/schips/p/12408334.html 背景 在 Ubuntu中交叉编译裸机程序的时候，注意到了这个问题；因此对此作为一个总结。 命名规则 交叉编译工具链的命名规则为：arch [-vendor] [-os] [-(gnu)eabi] arch ......
机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案
[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......
从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响
[toc] “从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响” 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这篇技术博客文章中，我们将探讨人脸识别技术的发展历程，以及深度学习技术在人脸识别领域的应用和未来趋势。 引言 - 1.1. 背景介绍 - 人脸识别技术：一种基于图 ......
深度学习在智能制造中的挑战与机遇
[toc] 《深度学习在智能制造中的挑战与机遇》 引言 智能制造是未来经济发展的重点和方向，而深度学习作为人工智能领域的关键技术之一，在智能制造中具有广泛的应用前景。本文将介绍深度学习在智能制造中的技术原理和应用场景，以及如何优化和改进深度学习模型，为智能制造的发展提供参考。 一、背景介绍 智能制造 ......
【神经网络】基于自注意力机制的深度学习
[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境
[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......
LLE算法在自然语言生成中的应用：实现文本到语音的情感迁移
[toc] 自然语言生成(Natural Language Generation,NLP)是人工智能领域的一个分支，它利用大量的文本数据训练出语言模型，从而实现对自然语言的生成和理解。在NLP中，情感迁移(Emotion Transfer)是一个重要的任务，它可以通过对已有文本的情感分析，将其转化为 ......
深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用
[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......
基于深度学习的图像识别与目标检测
[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......