算法 深度 规则apriori

今日任务 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II 39. 组合总和 class Solution { List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> n ......

前言 人工神经网络（Artificial neural networks，ANNs）被广泛认为诞生于 20 世纪四五十年代，其核心理论可以追溯到 19 世纪初 Adrien-Marie Legendre 发明的最小二乘法，而在今天，经过了半个世纪互联网和计算机技术的迅猛发展，这片耕耘良久的沃土重新掀 ......

# Day03 3.3 使用Python还原算法 > - 加密分类 > - 1、单向加密 ： > - MD5、sha系列不可逆 > - 2、对称加密： > - AES、DES > - 3、非对称加密： > - RSA、DSA > - 4、补充算法： > - base64 ## 【一】md5 ```p ......

# 彩虹渐变算法 ## 前言 ​ 最近有一个需求是需要一直去改变字体的颜色，然后我就想到了使用彩虹颜色作为字体颜色，使颜色按照彩虹颜色的顺序进行变化。 ​ 然后查了一下彩虹的颜色可以分为6种（对，不是七种），用`RGB`来表示分别是`#FF00FF`,`#FFFF00`,`#00FF00`,`#00 ......

选择题考点：时间复杂性从低到高的顺序是?问题: 有一个算法, 它的时间复杂性T(n)的递归定义如下, 问T(n)是?下面哪些内容不是算法设计之前要完成的内容?使用何种计算机语言设计程序在算法设计与分析过程中,有算法设计,算法的正确性证明,算法的复杂性分析,程序设计等几个重要步骤,下面哪种顺序是正确的 ......

导言： 我们在以前的学习中知道了堆栈，和队列，在系统处理上这两种数据结构的确是很高效的，但是在系统的任务调度上就是很高效了，我们cpu处理任务是有优先级的，要是按照队列和栈的思想都是线性执行，可能发生的情况就是输出一个字符比系统掉电请求处理的优先级高，可能输出一个字符先来，所以在任务调度上线性结构就 ......

约定：本文字符串均从 $1$ 开始。模式串 $T$ 的长度为 $n$，匹配串 $S$ 的长度为 $m$。 ## 1. KMP ### 1.1 前缀函数 给定一个长度为 $n$ 的字符串 $S$，其前缀函数被定义为一个长度为 $n$ 的数组 $\pi$。其中 $\pi_i$ 被定义为： 1. 若子串 ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展，机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中，基于深度学习的机器人技术成为 ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......

[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域，深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面，为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术，以及实现和应用实例。 二、技术 ......

[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......

[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......

[toc] Transformer 算法的应用 近年来，随着深度学习和自然语言处理领域的迅速发展，Transformer 算法成为了深度学习中最重要的算法之一。Transformer 算法是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在处理序列数据时具有极强的并行计算能力和出色的表现力。本文将详细介绍 ......

一、 定义 排序规则是根据特定语言和区域设置标准指定对字符串数据进行排序和比较的规则。 以 ORDER BY 子句为例：如果按升序排列，说英语的人认为字符串 Chiapas 应排在 Colima 之前。但是，对于在墨西哥说西班牙语的人来说，他们会认为以 Ch 开头的单词应显示在以 C 开头的单词列表 ......

从创建线程的三种方式说起 方式一：继承Thread类实现多线程： 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的，方法run( )称为线程体。 ......

从创建线程的三种方式说起 方式一：继承Thread类实现多线程： 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的，方法run( )称为线程体。 ......

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 信道均衡（Channel equalization）是指为了提高衰落信道中的通信系统的传输性能而采取的一种抗衰落措施。它主要是为了消除或者是减弱宽带通信时的多径时延带来的码间串扰（ISI）问题。其机理是对信道或整个传输 ......

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 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coeffici ......

package LeetCode.stackpart03; /** * 84. 柱状图中最大的矩形 * */ public class LargestRectangleHistogram_84 { public int largestRectangleArea(int[] heights) { in ......

package LeetCode.stackpart01; import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; /** * 739. 每日温度 * 给定一个整数数组 temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answ ......

package LeetCode.stackpart02; import java.util.Arrays; import java.util.Stack; public class NextGreaterElementII_503 { public int[] nextGreaterElement ......

// [1, 2, 3] // [4, 5, 6] // [7, 8, 9] // [10,11,12] // // print order 1, 2, 4, 3, 5, 7, 6, 8, 10, 9, 11, 12 function test() { let arr = [ [1, 2, 3], ......

最短路径算法-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先遍历思想)，直到扩展到终点为止。 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时，需要指定一个起点D( ......

# 矩阵树定理 > 本文不作为教学向文章。 > > 比较好的文章参考： > > - [矩阵树-定理以及凯莱公式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/593934554) > > - [【学习笔记】矩阵树定理（Matrix-Tree）_繁凡さん的博客-CSDN博客](https ......

1.TensorBoard 更新 ENVI 深度学习设置变化 在此版本中，TensorBoard 在像素分割和对象检测训练开始时自动启动，并报告详细指标。 通过此更改，以下设置已从File > Preferences > Deep Learning中删除： Compute Training Metr ......

今天在写题目的时，对的思路但是一直卡了一个点，后来经过查找原来是fload算法忽略的一个小细节，以前从来还没有注意到这个小细节，现在把这个细节记录下来 这是原本的代码 for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=n;j++){ for(int k=1;k<=n;k++ ......

01 全连接网络结构 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......