算法 深度day 16
贪心算法Dijkstra
Dijkstra 最短路径问题 : 给定一个带权有向图 G = (V, E, W)，同时给定一个源点 u (u ∈ V)，我们要找出从源点 u 出发到其它各点的最短路径距离，并得出这些最短路径的具体路径有哪些边构成。 其实我们要求的就是从 源点 u 出发到 其它各点 str的最短路径所组成的路线网络 ......
遗传算法解决函数优化问题
遗传算法解决函数优化问题 作者: Cukor丘克 环境: MatlabR2020a + vscode 为什么要学习遗传算法 为什么要学习遗传算法，或者说遗传算法有什么厉害的地方。例如求解以下函数优化问题： $min f(x_1, x_2)=x^2_1+x^2_1+25*(sin^2x_1+sin^2 ......
遗传算法解决旅行商问题(TSP)
遗传算法解决旅行商问题 作者：Cukor丘克 环境：MatlabR2020a + vscode 问题描述 旅行商问题（TSP）. 一个商人欲从自己所在的城市出发，到若干个城市推销商品，然后回到其所在的城市。如何选择一条周游路线，使得商人经过每个城市一次且仅一次后回到起点，并使他所走过的路径最短？ T ......
3D视觉算法初学概述
SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，... ......
Raft一致性共识算法论文学习
论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
作者：郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean？ 对于单例Bean来说，在Spring容器整个生命周期内，有且只有一个对象。 Sprin ......
字符编码：Unicode & UTF-16 & UTF-8
ASCII码 使用一个字节（8位），对128个字符进行编码； 最高位始终为0； 码数范围为0000_0000(0x00)到0111_1111(0x7F)； Unicode 开始的编码设计 使用两个字节（16位），对65536个字符进行编码； 范围为0000_0000_0000_0000(0x0000 ......
【深度思考】如何优雅的校验参数？
在日常的开发工作中，为了保证落库数据的完整性，参数校验绝对是必不可少的一部分，本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口，一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确，然后才会落库，简单起见，假设新增学员时只有2个字段：姓名、年龄。 @Data public class ......
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。
DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么... ......
深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
day01-家具网购项目说明
家具网购项目说明 1.项目前置技术 Java基础 正则表达式 Mysql JDBC 数据库连接池技术 满汉楼项目(包括框架图) JavaWeb 2.相关说明 这里先使用原生的servlet/过滤器，后台是经典的分层结构WEB-Service-DAO-Entity 在学习SSM时，我们使用SSM框架（ ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
二叉树的最小深度问题
二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini ......
地下城地图图块生成算法
一. 概述 生成地下城，包含房间和迷宫通路。类似： 示例效果一 示例效果二 二. 思路 1.生成迷宫通路 从房间的边缘坐标XY为奇数的格子生成迷宫，确保房间和迷宫通路之间有间隔墙壁（除了蓝色格子视为墙壁）。 迷宫通路生长每次探测两个格子，确保迷宫通路间有间隔墙壁。 2.生成过程 三. 代码示例 位置 ......
深度学习炼丹-数据增强
在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
一文带你入木三分地理解字符串KMP算法(next指针解法)
1. KMP算法简介 温馨提示:在通篇阅读完并理解后再看简介效果更佳 以下简介由百度百科提供https://baike.baidu.com/item/KMP%E7%AE%97%E6%B3%95/10951804： KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V. ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）
对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
你真的了解 RSA 加密算法吗？
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 源码：https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 记得那是我毕业🎓后的第一个秋天，申请了域名，搭建了论坛。可惜好景不长，没多久进入论坛后就出 ......
斐波那契散列算法和hashMap实践
斐波那契散列和hashMap实践 适合的场景：抽奖(游戏、轮盘、活动促销等等) 如果有不对的地方，欢迎指正！ HashMap实现数据散列： 配置项目，引入pom.xml: <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson ......
[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取
本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速。 ......
贪心算法篇——区间问题
贪心算法篇——区间问题 本次我们介绍贪心算法篇的区间问题，我们会从下面几个角度来介绍： 区间选点 区间分组 区间覆盖 区间选点 我们首先来介绍第一道题目： /*题目名称*/ 区间选点 /*题目介绍*/ 给定 N 个闭区间 [ai,bi]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点 ......
【开源】全网首个支持国密算法的微信支付 C#/.NET SDK（附 SM2/SM3/SM4 跨语言联调的踩坑要点）
前言 前文回顾：《【开源】这可能是封装微信 API 最全的 C#/.NET SDK 了》 自 2021 年 8 月公开发布后，本项目已开源一年有余。在此期间，受到了很多开发者的关注和使用，也接收了很多热心开源的开发者给予的帮助，无论是上报了缺陷或建议，还是发起了 PR，亦或是在社群内回答他人的提问， ......
深度解析KubeEdge EdgeMesh 高可用架构
摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......
day25-Listener监听器
Listener监听器 1.Listener监听器介绍 Listener监听器是JavaWeb三大组件之一。JavaWeb三大组件分别是：Servlet程序，Listener监听器，Filter过滤器。 Listener是JavaEE的规范，即接口。 监听器的作用是，监听某种变化（一般就是对象的创建 ......
day22-web开发会话技术04
WEB开发会话技术04 14.Session生命周期 14.1生命周期说明 public void setMaxInactiveInterval(int interval)：设置session的超时时间(以秒为单位)，超过指定的时长，session就会被销毁。 值为正数的时候，设置session的超 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......