算法 深度 规则apriori

​ 深度学习在机器视觉中的应用与优势已经引领了该领域的巨大进展，它基于深度神经网络的方法在图像处理和分析方面取得了卓越的成就。以下是深度学习在机器视觉中的一些应用和优势： 图像分类： 深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。它们可以自动学习和提取图像中的特征，从而在识别和分类图 ......

我们的AI边缘计算网关硬件 —— 智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的 AI 检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行 ......

一、用go语言，单链表上的动态集合操作 INSERT 能否在 O(1)时间内实现？DELETE 操作呢？ 文心一言： 在单链表中，INSERT 和 DELETE 操作的时间复杂度通常是 O(n)，其中 n 是链表中的元素数量。这主要是因为当你插入或删除元素时，你需要遍历链表来找到正确的插入或删除位置 ......

django 设置外键的时候，related_name的值大写还是小写，规则怎样 在Django中，related_name参数用于定义反向关系的名称，即通过外键字段反向查询关联模型的对象。related_name的值是一个字符串，可以是大写也可以是小写，但通常建议使用小写字母，因为它们更符合Pyt ......

一、方案背景 现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题，建立健全的森林防火风险预警体系，实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警，及时发现森林火灾并辅助决策，是当前林业管理的重要任务。 二、方案概述 旭帆科技基于视频监控技术、AI ......

在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......

这几天看到一本书《从机器学习到深度学习（基于scikit-learn与Tensorflow的高效开发实战）》 感觉非常适合AI知识架构的搭建，在这里记录一下，其实里面还有非常棒的细节，比如： 把Numpy、Pandas、Matplotlib 作为了Python基础工具，感觉这个思路非常好可以用自己的 ......

爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 示例 1： 输入：n = 2输出：2解释：有两种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶2. 2 阶示例 2： 输入：n = 3输出：3解释：有三种方法可以爬到楼顶。1. ......

"no-alert": 0,//禁止使用alert confirm prompt "no-array-constructor": 2,//禁止使用数组构造器 "no-bitwise": 0,//禁止使用按位运算符 "no-caller": 1,//禁止使用arguments.caller或argum ......

一、 实验内容及目的 实验内容： 分析合并排序、快速排序、堆排序在不同规模数据、不同数据下的性能。 实验目的： 深入理解合并排序、快速排序、堆排序的思想，掌握三种排序的排序方法，对三种排序进行算法分析，通过与算法比较，体会三种排序算法的优缺点，进而了解在何种情况下使用何种算法。 分析的指标： 在相同 ......

1 判断是闰年还是平年 算法：能被4整除且不能整除100的为闰年 或者能够被 400 整除的是闰年 // 接收用户输入 var year = prompt('请您输入年份：'); if (year % 4 == 0 && year % 100 != 0 || year % 400 == 0) { a ......

LCP 07. 传递信息 小朋友 A 在和 ta 的小伙伴们玩传信息游戏，游戏规则如下： 有 n 名玩家，所有玩家编号分别为 0 ～ n-1，其中小朋友 A 的编号为 0 每个玩家都有固定的若干个可传信息的其他玩家（也可能没有）。传信息的关系是单向的（比如 A 可以向 B 传信息，但 B 不能向 A ......

目前比较知名的广告屏蔽插件有ublock origin(ubo), adguard等, 其中adguard跨平台性更好, 浏览器插件, 安卓,PC客户端, 我用的是ublock origin, 据说资源占用小，实际使用下来都差不多，不过ubo添加自定义规则方便很多，推荐～ 最近刷B站网页版的时候, ......

算法学习笔记，记录容易忘记的知识点和难题。详解时空复杂度、50道常见面试笔试题，包括数组、单链表、栈、队列、字符串、哈希表、二叉树、递归、迭代、分治类型题目，均带思路与C++题解 ......

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 基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统是一种利用深度学习技术进行图像分类的方法，可以自动学习图像中的特征，并根据这些特征对图像进行分类。该系统的原理和数学公式如下： 深度神经网络模型：在宠物狗种类识别系统中，使用深度神经 ......

一个优先队列需要支持的操作有 insert 插入元素 \(x\)。 find-min 返回最小的元素。 delete-min 删除最小的元素。 decrease-key 将一个元素 \(x\) 减小 \(k\)。\(k \geq 0\)。 常用于实现优先队列的数据结构是堆。 需要注意的是，小根堆需要 ......

cudnn为网络每一卷积层选最优实现方法，加速网络训练。 设置如下： torch.backends.cudnn.benchmark = True 加速条件如下： 1. 输入数据在训练过程中一般不变化。 2. 数据量较大，并可以同时加载到GPU内存中。 3. 训练次数比较多。 ......

前言 堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位 ......

环境： Win11 22H2 需要的安装包： Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe Python 3.11. pycharm-professional-2021.2.1.exe CUDA12.1与CUDNN V8.9.5 pytorch 2.1 选择性安装Open ......

8.3.1 学习语言模型 依靠在 8.1 节中对序列模型的分析，可以在单词级别对文本数据进行词元化。基本概率规则如下： \[P(x_1,x_2,\dots,x_T)=\prod^T_{t=1}P(x_t|x_1,\dots,x_{t-1}) \]例如，包含了四个单词的一个文本序列的概率是： \[P( ......

安装完pytorch、cuda和cudnn之后，可以先判断是否可用。 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torc ......

流量限制令牌桶算法工具类 using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ......

pecco大佬的博客 其中有Tarjan算法的正确性证明。 对求有向图强连通分量的tarjan算法原理的一点理解by naturerun 讲解视频：形象的例子，基础 先贴Tarjan的板子： vector<int> G[MAXN]; int n; int dfn[MAXN], low[MAXN]; ......

shell的概念 shell是一块包裹着系统核心的壳，处于操作系统的最外层，与用户直接对话把用户的输入解释给操作系统，然后处理操作系统的输出结果，输出到屏幕给与用户看到结果 我们登录到Linux，输入账号密码到进入Linux交互式界面，所有操作，都是交给shell解释并执行 shell的作用 解释执 ......

七、用go语言，说明如何用两个队列实现一个栈，并分析相关栈操作的运行时间。 文心一言： 在Go语言中，我们可以用两个队列（queue1和queue2）实现一个栈。以下是实现代码： package main import "fmt" type Queue struct { items []int } ......

作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！ cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 我想要表述的是：假设有 10 mb的数据使用 gzip 算法来压缩。 有这样可能的做法： 分配 10mb 的缓冲区，一次压缩 10mb 分配 1mb 的缓冲区 ......

概念定义 图：由点和边组成的集合 生成图：图中删去若干个点和若干条边后剩下的子图 生成树：恰好为树的生成图 最小生成树：边权总和最小的生成树 严格次小生成树：边权总和严格大于最小生成树且最小 最小生成树 Kruskal Kruskal 是通过贪心法选边加入集合来求最小生成树的算法 算法过程 把所有的 ......

合并排序实验报告 一、 实验内容及目的 实验内容： 对合并排序算法进行算法描述、效率分析、实验结果分析。 实验目的： 深入理解分治法的思想，学习合并排序的排序方法，对合并排序进行算法分析，通过与其他排序算法比较，体会分治思想的优点。 分析的指标： 在相同数据规模的情况下的插入排序算法和合并算法代码运 ......

集成方案的“点火”时刻！花式启动数据集成 在这篇文章中，我们将探讨轻易云集成服务云的集成方案启动机制，以助您在企业数据集成中灵活应对各种需求，确保数据自由流动。 启动方案是什么 启动方案是指集成方案启动执行的方式。轻易云集成服务云提供了四种启动方式，包括人工启动、定时启动、事件触发、消息启动，允许在 ......

标识符，必须以字母、下画线（_）开头（数字不能打头），后面可以跟任意数目的字母、数字和下画线（_）。字母并不局限于 26 个英文字母，可以包含中文字符、日文字符等。Python 语言是区分大小写的，因此 abc 和 Abc 是两个不同的标识符。标识符不能是 Python 关键字，但可以包含关键字。标 ......