算法 深度 规则apriori

安防视频监控平台EasyCVR是一个具有强大拓展性、灵活的视频能力和轻便部署的平台。它支持多种主流标准协议，包括国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，还可以支持厂家的私有协议和SDK接入，例如海康Ehome、海大宇等设备的SDK。该平台不仅拥有传统安防视频监控的功能，还具备接入AI智 ......

预备知识： 完全二叉树可以用数组表示： 从下标0开始存储数据：左子节点 = 2 * 父节点 + 1，右子节点 = 2 * 父节点 + 2； 从下标1开始存储数据：左子结点 = 2 * 父节点，右子节点= 2 * 父节点 + 1； 堆： 大根堆：父节点的值大于等于左右子节点的值； 小根堆：父节点的值小 ......

梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......

二、用go语言，说明如何在一个数组 A[1..n]中实现两个栈，使得当两个栈的元素个数之和不为 n 时，两者都不会发生上溢。要求 PUSH 和 POP 操作的运行时间为 O(1)。 文心一言： 在这个问题中，我们要在一个数组 A[1..n] 中实现两个栈，使得当两个栈的元素个数之和不为 n 时，两者 ......

本篇博客主要记录一下在深度学习中几种常用的卷积形式的基本原理、输入输出维度，以及如何在Pytorch中调用这些卷积形式 卷积 卷积实际上是对图像的不同区域进行特征提取，一般认为输入图像的维度为H×W×C，如下图所示： 图像具有颜色通道，一般是RGB，需要理解的是不同通道数的图像和不同的通道数的滤波器 ......

雷达到达角估计算法3DFFT，DBF，MUSIC，Capon的原理、对比、各自的优势 雷达到达角估计是雷达信号处理中的一个重要问题，旨在确定来自目标的雷达信号的到达角度。雷达到达角估计算法可以分为时域方法和频域方法两种类型。其中，频域方法可以进一步分为基于阵列信号处理的方法和基于普通雷达信号处理的方 ......

一、模板存放及调用规则 模板存放于系统 template 目录，template 目录下的一个目录例如 template/default/ 即为一套模板模板文件以 .htm 为扩展名，可直接存放于模板目录例如 template/default/index.htm也可以存放于模板目录的子目录里例如 t ......

本文使用C语言 Q:为什么要用双指针? A:因为 通过使用双指针可以使算法的时间复杂度降低(或者降低遍历次数),有时也能降低空间复杂度 分类 根据双指针的用法，可分为前后双指针,头尾双指针,快慢双指针..... 前后双指针 应用一 删除排序数组中的重复项 要求:原地删除,并返回新数组的长度，不需要考 ......

本文使用C语言 什么是按位异或^ 首先将不同数制的数写成二进制,例如9->0b1001. 然后最末位对齐，依次按位异或. 规则:0 ^ 0= 0 ; 1 ^ 1 = 0; 1 ^ 0 = 1 推论:任意整数x,都有0^x = x ; x ^ x = 0\ 来看看应用 寻找一个单身狗数 像[1,3,2 ......

Kabsch-Umeyama algorithm 参考文献： https://www.wikiwand.com/en/Kabsch_algorithm 面向点云配准，最小化两点集均方根误差(RMSD, root mean squared deviation)来计算最佳旋转矩阵。 注：该算法只能计算旋 ......

10 Rules of Good Studying 良好学习的10条法则 Use recall. After you read a page, look away and recall the main ideas. Highlight very little, and never highligh ......

CUDA矩阵乘法算法分析 矩阵乘法是科学计算的基本构建块。此外，矩阵乘法的算法模式具有代表性。许多其他算法与矩阵乘法共享类似的优化技术。因此，矩阵乘法是学习并行编程中最重要的例子之一。 CUDA 矩阵乘法的源代码可在 gitlab 上找到。建议使用 git 获取源代码，它允许提取可能提供的任何更新， ......

在Java环境中使用SM2加密算法，主要涉及两个步骤：引入SM2相关的库并使用其公开的API进行开发，和实际使用SM2加密、解密等功能。 引入并使用SM2相关库 我们可以选择使用BouncyCastle库，它提供了广泛的加密和哈希函数，包括SM2。首先，要在项目中引用BouncyCastle库，这可 ......

算法训练day23 LeetCode669.108.538. 669.修剪二叉搜索树 题目 669. 修剪二叉搜索树 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 递归 不能单纯地由根节点的值直接删除单值，需要继续判断子节点是否符合条件 class Sol ......

嵌入式深度学习引论 博主序 这一系列博客，是以Bert Moons的《Embedded Deep Learning》为蓝本进行翻译得到的。考虑到中文互联网上资源较少，才决定写成公开博客发布至互联网的。 此系列博客选择性地做了一些翻译和梳理的工作。书中涉及的部分实例可能不会被摘录，过于基础的内容也会被 ......

Pytorch环境深度学习环境 1、安装minicoda 下载地址：Miniconda — miniconda documentation 设置环境变量： 安装路径\Miniconda3 安装路径\Miniconda3\Scripts 安装路径\Miniconda3\Library\bin 测试：打 ......

一、用go语言，仿照图 10-1，画图表示依次执行操作 PUSH(S，4)、PUSH(S，1)、PUSH(S，3)、POP(S)、PUSH(S，8)和 POP(S)每一步的结果，栈 S初始为空，存储于数组 S[1..6]中。 文心一言： 图 10-1 展示了在执行一系列栈操作后栈的状态。我会用文字描 ......

各种常见算法 & 数据结构模板 1. 最长不下降子序列（LIS） 1.1 \(O(n^2)\) 做法 点击查看代码 for (int i = 1;i <= n;i++) { cin >> a[i]; dp[i] = 1; } for (int i = 1;i <= n;i++) { for (int ......

挑战最通俗的KMP算法讲解 什么是 \(KMP\) KMP是一种用于模式串匹配问题的算法。 给出一个文本串和模式串，查询模式串在文本串中的(出现次数、出现位置等等)的问题称为“模式串匹配问题”。 KMP算法的本质是：针对模式串构建一个特定的数组，用于在匹配失败时减少后续匹配过程中的无用比较，可以将时 ......

防溺水已经成为青少年安全教育的重要内容，同时也是社会各界共同承担的安全管理责任。特别是在夏季，随着天气逐渐转热，溺水事故也进入了危险期、易发期和高发期。传统的预防和管理方法主要通过日常宣传演讲和人工巡逻来提醒人们溺水的危害，但存在一些问题： 1）缺乏有效的安全预警设施：当人员接近危险区域时，缺乏警示 ......

目录裁剪算法Cohen-Sutherland线段裁剪算法基本思想具体步骤计算分析程序代码 裁剪算法 计算机内部存储的图形数据量通常较大，而屏幕只显示其中一部分，因此需要确定哪些部分在显示区域内，哪些在显示区域外。这个过程称为裁剪（clipping）。裁剪是二维观察（三维观察）的重要部分，参见计算机图 ......

from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲：我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设，线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子： 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开，如果只用一条"线性"，我们会发现我们是做不到的，起码要两条及以上的"线性" ......

1、区间合并 以AcWing.803为例，题目要求如下： 给定n个区间 [li,ri]，要求合并所有有交集的区间。 注意如果在端点处相交，也算有交集。 输出合并完成后的区间个数。 例如：[1,3] 和 [2,6]可以合并为一个区间 [1,6]。 输入格式第一行包含整数 n。 接下来 n 行，每行包含 ......

前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！ 本文转载自新智元 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、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......

算法模板 1.排序 (1)快速排序(No STL) #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long int n,a[100010]; void dfs(int l,int r) { if(l >= r) retu ......

在Go语言中，结构体是核心的数据组织工具，提供了灵活的手段来处理复杂数据。本文深入探讨了结构体的定义、类型、字面量表示和使用方法，旨在为读者呈现Go结构体的全面视角。通过结构体，开发者可以实现更加模块化、高效的代码设计。这篇文章旨在为您提供关于结构体的深入理解，助您更好地利用Go语言的强大功能。 关 ......

超参数和模型参数 超参数是指运行机器学习算法之前要指定的参数 KNN算法中的K就是一个超参数 模型参数：算法过程中学习的参数 KNN算法没有模型参数 调参是指调超参数 如何寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 寻找最好的K 数据准备 from sklearn.neighbors import ......

简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据 ......

分别使用Go、Rust、Java学习实现各种算法 冒泡排序 Go package main import "fmt" func bubbleSort(arr []int) { n := len(arr) for i := 0; i < n-1; i++ { for j := 0; j < n-i-1 ......

在数字化时代，由于大众对出行要求的提升，汽车数量不断增加，给城市和交通管理带来了很多挑战。为了应对这些问题，旭帆科技开发了一套AI智能车辆检测与车牌识别算法，为交通管理和车辆安全提供高效的解决方案。 AI车辆检测和车牌识别算法集成了多种技术，如光学字符识别（OCR）和云计算等，能够从复杂的背景中提取 ......