算法 深度 规则apriori
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 ......
一致性哈希算法
请求和后端ip地址计算hash值%2^32。 把请求转给按顺时针找到的后端IP。如果后端IP挂了,原本转给其他后端IP的请求不变。为了增强均衡性,可以增加虚拟节点。 参考资料nginx 负载均衡/一致性哈希 ......
RAW域算法之坏点消除DPC
坏点检测/消除 (Defect Pixel Detection/Correction) 与FPN 类似,坏点的产生也与 Sensor 的工艺有关。与FPN 不同的是,坏点有固定点和疑似坏点两种。而后者的出现相对不固定,会随着曝光时间以及温度的变化而变。因此进行坏点消除之前需要首先进行坏点检测 (De ......
RAW域算法之固定模式噪声消除FPN
固定模式噪声消除 (Fixed Pattern Noise Remove) 由于 Sensor 工艺的原因导致了 Sensor 会在固定的位置产生相对固定的随时间变化较小的噪声,称之为固定模式噪声。固定模式噪声一般出现于 CMOS Sensor,并且 Sensor的模拟增益或者列增益开的越大,固定模 ......
RAW域算法处理之LDC
镜头畸变校正lens distortion correction 常见的镜头畸变有两种,一种是桶形失真,常出现于短焦大视角镜头;一种是枕形失真,常出现于变焦镜头的长焦段,如图所示。通过镜头畸变校正期望校正后的图像中垂直和水平直线依然保持垂直和水平。校正算法原理:一般分两步,首先通过 calibrat ......
RAW域处理算法之LSC
RAW域处理算法之LSC 实际应用中,由于具体场景的需要以及成本的考虑,摄像机会搭配不同镜头。镜头校正是指针对由于镜头原因引入的成像误差进行的校正。 镜头阴影校正(Lens shading correction,LSC) 由于镜头/微镜头的光学构造,导致了经过镜头/微镜头进入 sensor 的光线中 ......
鲸鱼优化算法在计算机视觉领域的应用
[toc] 标题:《9. 鲸鱼优化算法在计算机视觉领域的应用》 背景介绍: 计算机视觉是指计算机系统对视觉对象进行识别、分析和处理的过程,能够帮助计算机进行智能化的感知和理解。近年来,随着深度学习算法的发展,计算机视觉领域取得了巨大进展,许多优化算法也得到了广泛应用。鲸鱼优化算法是一种针对大规模数据 ......
基于深度学习的图像分类算法研究
[toc] 《基于深度学习的图像分类算法研究》 引言 随着计算机视觉技术的不断发展,图像分类已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。传统的基于手工特征的图像分类算法已经无法满足大规模、高维、复杂图像的分类需求,因此,基于深度学习的图像分类算法逐渐成为了当前人工智能领域的主流技术。本文将介绍一种基于 ......
机器学习中的强化学习算法应用
[toc] 文章标题:《69.《机器学习中的强化学习算法应用》》 背景介绍: 强化学习(RL)是人工智能领域的一个重要分支,其主要目标是让智能体在不确定性环境中学习最优策略,以实现任务目标。近年来,在机器学习领域中,强化学习算法也得到了越来越广泛的应用。其中,最知名的强化学习算法之一是 Q-lear ......
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 ......
机器学习中的强化学习算法原理与应用
[toc] 强化学习是一种机器学习算法,用于解决具有不确定性和奖励不确定性的任务。其主要思想是通过试错学习,从简单的行动序列中学习到最优策略,从而提高任务的效率和准确性。在机器学习领域中,强化学习被广泛应用于游戏、自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将介绍强化学习算法的基本原理和应用,以及优化和改进 ......
数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用
[toc] 数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用 随着数据量的不断增长,数据挖掘已经成为了一个热门领域。在数据挖掘中,文本挖掘是一个极其重要的部分。文本挖掘可以用于各种应用场景,例如文本分类、情感分析、命名实体识别等。本文将介绍数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用。 ## 1. 引言 数据挖掘中的文本挖 ......
数据挖掘中的聚类算法原理与应用
[toc] 数据挖掘中的聚类算法原理与应用 在数据挖掘领域中,聚类算法是一种常见的分类和聚类技术,用于将一组数据分成多个簇或类,其中每个簇内的数据都是相似的,而簇之间则不同。聚类算法可以用于各种数据挖掘任务,包括推荐系统、垃圾邮件过滤、信用评估等。在本文中,我们将介绍数据挖掘中的聚类算法原理与应用, ......
鸟类识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法【完整代码】
## 一、介绍 鸟类识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 数据集选自加州理工学院200种鸟类数据集 ......
蔬菜识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法
## 一、介绍 蔬菜识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果图片 ![img_06_22 ......
手写数字识别系统Python+CNN卷积神经网络算法【完整代码】
## 一、介绍 手写数字识别系统,使用Python语言,基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练,最后得到模型,并基于FLask搭建网页端界面,基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。 ## 二、效果展示 ![img_06_20_13_35_27](http://zwgroup ......
代码随想录算法训练营第十四天| 104.二叉树的最大深度 (优先掌握递归) 111.二叉树的最小深度 (优先掌握递归) 222.完全二叉树的节点个数(优先掌握递归)
104.二叉树的最大深度 (优先掌握递归) 迭代法,上一篇已经讲过,只需要对每一层+1,这里重要些递归法 递归法注意:如果当前节点为NULL,返回0,不是NULL,那么就是 1+ max(right,left) 代码: 1 void maxD_cursor(TreeNode* node, int& ......
基础算法:二分,贪心等 学习笔记
# 普及组基础算法 这些都是零零散散接触过的基础算法,写个笔记把这些整理到一起来。 ## 线性降维技巧 之前在学校洛谷团队里看到一个[题单](https://www.luogu.com.cn/training/263558),觉得这些技巧可能有用,就转存了。 ### 前缀和 差分 前缀和是一种对区间 ......
一文全解析KMP算法
假设现在我们面临这样一个问题:有一个文本串S,和一个模式串P,现在要查找P在S中的位置,怎么查找呢? 如果用暴力匹配的思路,并假设现在文本串S匹配到 i 位置,模式串P匹配到 j 位置,则有: 如果当前字符匹配成功(即S[i] == P[j]),则i++,j++,继续匹配下一个字符; 如果失配(即S ......
代码随想录算法训练营第43天 | ● 1049. 最后一块石头的重量 II ● 494. 目标和 ● 474.一和零 - 第9章 动态规划part05
第九章 动态规划 part05 ● 1049. 最后一块石头的重量 II ● 494. 目标和 ● 474.一和零 详细布置 1049. 最后一块石头的重量 II 本题就和 昨天的 416. 分割等和子集 很像了,可以尝试先自己思考做一做。 视频讲解:https://www.bilibili.com ......
自然语言处理中的深度学习研究
[toc] 自然语言处理是人工智能领域的重要分支,研究的重点包括语音识别、机器翻译、文本生成等。深度学习是自然语言处理中的主流算法之一,其通过多层神经网络来学习语言特征,从而实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。在本文中,我们将介绍自然语言处理中的深度学习研究,包括基本概念、技术原理、实现步骤 ......
数据挖掘中的机器学习算法研究
[toc] 数据挖掘中的机器学习算法研究是人工智能领域中的重要方向之一。机器学习是指通过计算机算法,让计算机从数据中自动提取规律和特征,从而实现对数据的分析和决策。在数据挖掘中,机器学习算法起着至关重要的作用,能够实现对大量数据的自动学习和分析,为实际应用提供重要的支持。本文将介绍数据挖掘中的机器学 ......
从数据到决策:智能安全监察的算法流程
[toc] 7. "从数据到决策:智能安全监察的算法流程" 随着人工智能技术的快速发展,智能安全监察成为了许多公司和政府机构关注的重要领域。智能安全监察可以实时监测网络和系统的安全性,并生成及时的报警和响应。本文将介绍智能安全监察的算法流程,包括数据收集、数据处理和分析、决策和响应等方面。 一、引言 ......
机器学习算法在智能客服中的应用
[toc] 机器学习算法在智能客服中的应用 随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司在将其应用于各个领域,其中包括客服领域。智能客服可以模拟人类客服,提供快速、准确的答案和解决方案,提高客户体验和服务质量。在智能客服领域,机器学习算法可以发挥重要作用,提高客服效率和准确性。本文将介绍机器学习算法在 ......
深度学习算法库中的数据结构和算法:
[toc] 《深度学习算法库》中的数据结构和算法——深度神经网络训练详解 摘要: 本文主要介绍了深度学习算法库中的数据结构和算法,包括神经网络架构、损失函数、优化器、正则化技术等。通过深入的分析和案例解析,本文详细介绍了深度神经网络的训练过程和优化策略。同时,我们也对深度学习算法库中的一些常见的算法 ......
深度学习在图像识别中的应用与突破
[toc] 深度学习在图像识别中的应用与突破 随着计算机技术的不断发展,人工智能领域也在迎来新的突破。其中,深度学习技术在图像识别方面的应用备受关注。在这篇文章中,我们将介绍深度学习在图像识别中的应用与突破,并提出一些相关的技术、概念和实现流程。 背景介绍 在计算机视觉领域,图像识别是一个非常重要的 ......
安全监督软件中的深度学习技术:应用案例研究
[toc] 安全监督软件中的深度学习技术:应用案例研究 随着现代网络安全问题的不断加剧,安全监督软件的需求也越来越高。安全监督软件可以用于监控网络流量、识别恶意活动、分析安全漏洞等,帮助组织提高网络安全水平。在这个背景下,深度学习技术的应用成为研究热点之一。本文将介绍深度学习技术在安全监督软件中的应 ......
让机器更加人性化:深度学习技术在人工智能助手领域的应用
[toc] 随着人工智能技术的快速发展,人工智能助手领域逐渐成为人们日常生活的一部分。然而,对于如何设计和构建更加人性化、更加智能的人工智能助手,仍然存在着许多挑战。本文将介绍深度学习技术在人工智能助手领域的应用,通过具体实践案例,讲解如何使用深度学习技术来构建更加智能、更加人性化的人工智能助手。 ......
自然语言处理中的文本摘要:从文本到算法
[toc] 18. "自然语言处理中的文本摘要:从文本到算法" 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指将自然语言(例如英语、中文等)转化为计算机可处理的格式的技术。在NLP中,文本摘要(Text Segmentation)是一个非常重要的任务,它的目的是将 ......