算法 深度matlab系统

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (22)-- 算法导论4.2 2题

# 二、为Strassen算法编写伪代码。 ## 文心一言: Strassen算法是一种用于矩阵乘法的算法,它的核心思想是通过不断将原始矩阵分割成较小的子矩阵来实现高效的乘法运算。以下是Strassen算法的伪代码: ``` function Strassen(A, B): if A[0][0] = ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

根号算法

文章内容多摘自 [Alex_wei](https://www.cnblogs.com/alex-wei/p/sqrt_algorithms.html) 、 [不分解的AgOH](https://www.bilibili.com/video/BV1zE411673h/?spm_id_from=333. ......
根号 算法

位运算在排序算法中的运用

### 常规选择排序 ```javascript function selectSort(arr: Number[]) { //先排除一些不需要排序的情况 if (!arr || arr.length 现有N个数,除了唯一的一个数出现的次数是奇数,其他的均是出现了偶数次的数,现在请编程找出这个出现奇 ......
算法

Tarjan算法

## Tarjan算法与无向图连通性 ### 一、割点和桥的定义 给定一个无向连通图 $ G = (V,E) $ 若对于 $x \in V$ , 如果从图中删去节点 $x$ 以及与 $x$ 相连的边后,$ G $ 分裂成两个或者多个不相连的连通块,那么就说这个点是一个**割点**; 若对于 $e \ ......
算法 Tarjan

深度学习分类网络---ResNet

### 一、为什么引入ResNet 通过上一篇分类网络的介绍,我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能,深的网络一般都比浅的的网络效果好,但训练一个很深的网络是非常困难的,一方面是网络越深越容易出现**梯度消失和梯度爆炸**问题, 然而这个问题通过BN层和ReLU激活函数等方法在很大程度上已 ......
深度 ResNet 网络

选择排序算法之泛型优化

选择排序算法 工作原理: 每一次从待排序的数据元素中选中最小的一个元素,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,将2个元素交换位置,就达到了已排序的元素一直是从小到大了。 这个算法的时间复杂度为O(n²),空间复杂度为O(1)。 /** * @Author: 翰林猿 * @Description ......
算法

【操作系统】内存管理

##### 内存管理: 1. OS负责**内存空间的分配与回收** 2. OS需要提供某种技术**从逻辑上对内存空间进行扩充** 3. OS需要提供**地址转换功能**,负责程序的逻辑地址与物理地址的转换 - 绝对装入:编译时将逻辑地址转为物理地址(单道程序阶段) - 可重定位装入:装入时将逻辑地址 ......
内存 系统

Metabase可视化BI系统部署安装及简单使用

Metabase 是国外开源的一个可视化系统,语言使用了Clojure + TypeScript。 > Clojure(/ˈkloʊʒər/)是Lisp程式語言在Java平台上的現代、動態及函數式方言。来自维基百科。 > 我也是第一次看到这个语言,知道它是可以运行在Java环境上的语言就可以了🙃 ......
Metabase 系统

代码随想录算法训练营第十五天|102. 二叉树的层序遍历、226. 翻转二叉树、101. 对称二叉树

【参考链接】 102. 二叉树的层序遍历 【注意】 1.队列先进先出,符合一层一层遍历的逻辑,而用栈先进后出适合模拟深度优先遍历也就是递归的逻辑。而这种层序遍历方式就是图论中的广度优先遍历,只不过我们应用在二叉树上。 2.遍历的时候要记录队列的大小。就可以知道哪些元素是第几层的。 3.记得首先要判断 ......
随想录 训练营 随想 算法 代码

深度学习

## 第一部分 基础知识(T=3W) #### 1.1 数学(T=1W) - 高数:导数、微分、积分、梯度、泰勒展开式 - 线性代数:向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值 - 概率论:条件概率、期望等 #### 1.2 Python(T=1W) - [廖雪峰免费教程](https://www.l ......
深度

关于linux系统中umask值的说明-以及计算转换成默认权限符号的方法

关于linux系统中的umask值,我们可以通过man手册的解释为:The user file-creation mask is set to mode 简单的理解,就是用户的umask的值决定着文件(也包括目录)创建时的默认权限,对于root用户来说,一般为0022 [root@qq-520135 ......
符号 权限 方法 系统 linux

学生成绩管理系统中[考场记录]佐证功能有效地减少学生和学校之间的矛盾。

每学期考试结束后,大量的成绩需要人工录入到学生的成绩系统。经常会出现,考试成绩公布后,或者毕业前,部分学生对自己的成绩不满意,出现各种争议。有些错误是成绩录入人工错误,有些属于卷子丢失错误,有些是学生自己错误,或者缺考,或者未到场签字,或者是考场作弊,成绩为0,或者是否补考费未交等等。毕业前,时间久 ......
学生 佐证 考场 管理系统 之间

通讯录管理系统

系统需求 通讯录是一个可以记录亲人、好友信息的工具。 本教程主要利用C++来实现一个通讯录管理系统 系统中需要实现的功能如下: 添加联系人:向通讯录中添加新人,信息包(姓名、性别、年长、联系电话、家庭住址)最多记录1000人 显示联络人:显示通讯录中所有联系人信息 剪除联络人:按照片姓名进行剪除指定 ......
管理系统 通讯录 通讯 系统

为保证系统安全性,后台接口开发中,有哪些需要注意的地方?

后台接口开发中,为了保证系统的安全性,需要注意以下几个关键点: 身份认证:接口应该对访问者进行身份的认证和授权,确保只有具备相应权限的用户才能访问和操作接口。 输入验证:接口应该对输入参数进行合法性验证,避免被恶意用户利用漏洞进行攻击,比如SQL注入、XSS攻击等。 防止重放攻击:某些接口可能会受到 ......
安全性 后台 接口 地方 系统

系统工程(六)开发方法

开发方法有:原型、结构化、面向对象、面向服务、其它开发方法 原型开发方法可以解决需求不明确的系统开发,按功能分:水平型是提取共性的东西,垂直型是专业性独特性;按结果分:抛弃型原型是,演化原型 结构化是自顶向下逐步分解 面向对象是自底向上,符合人类思维方式 面向服务是标准化、组件化、粗粒度、松耦合 其 ......
方法 工程 系统

Windows系统下设置cmd命令行(终端)走代理的方法

根据代理软件查看对应端口号(因为可能不是缺省端口号) 这里我本地代理的端口号是10792,下一步设置记得修改端口号与此对应。 #有些朋友好像为什么设置http和socket5其实设置哪种都是可以的,具体看你们自己代理软件都支持的协议有哪些,就可以了 #记得修改端口号,比如我的是10792,记得改成自 ......
终端 命令 Windows 方法 系统

秒杀系统常见问题—库存超卖

大家好!我是sum墨,一个一线的底层码农,平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文,限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。 以下是正文! # 先看问题 首先上一串代码 ```java public String buy(Long goodsId, Integer goods ......
库存 常见问题 常见 问题 系统

如何使用Ubunut20.04根文件系统

## rootfs cd /home/kunyi/ubuntu_rootfs ⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️第一次⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️ sudo apt-get install qemu-user-static sudo cp /usr/bin/qemu-arm-static ./us ......
文件 Ubunut 系统 20.04 20

centos 系统对某服务进行配置开机自启动

在/usr/lib/systemd/system/下 新建tomcat10.service 文件 然后打开并填写以下内容: [root@localhost local]# vim /usr/lib/systemd/system/tomcat10.service [Unit] Description= ......
centos 系统

PPO算法的一个简单实现:对话机器人

综上,PPO算法是一种具体的Actor-Critic算法实现,比如在对话机器人中,输入的prompt是state,输出的response是action,想要得到的策略就是怎么从prompt生成action能够得到最大的reward,也就是拟合人类的偏好。具体实现时,可以按如下两大步骤实现 首先定义4 ......
机器人 算法 机器 PPO

算法导论阅读记录

#### $\color{red}{不正确的算法如果其错误率可以被控制的情况下肯是很有用的}$ [动态图解排序算法](https://visualgo.net/zh/sorting) ### 插入排序 对少量元素的排序较为有效,每次选择一个待排序元素,依次与已排序集合比较 伪代码 ``` //从第2 ......
导论 算法

深度学习模型对图像进行特征提取

深度学习模型可以自动从图像中学习到特征,这些特征可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。目前,深度学习模型在图像识别方面取得了非常出色的成果。 深度学习模型通常使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取。CNN中的卷积层、池化层和全连接层可以自动学习到图像中的各种特征,例如边缘、纹理、角点和物体形状 ......
深度 模型 图像 特征

基于深度学习的图像识别技术研究

深度学习是一种机器学习技术,它模拟人类大脑的神经网络,通过多层神经网络对输入数据进行处理和学习,从而实现对复杂数据的高效识别和分类。基于深度学习的图像识别技术已经在各个领域得到广泛应用,包括人脸识别、自动驾驶、医学图像分析等。 在图像识别领域,深度学习技术主要应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务 ......
深度 图像 技术

支持多语言的客服系统部署教程

# 支持多语言的客服系统部署教程 ## 1、源码文件截图 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1678540/202305/1678540-20230525151539266-1283168385.png) ## 2、环境要求 centos7.5、nginx、p ......
教程 系统

HHDESK,UOS与Windows系统之间的“沟通大使”

很多用户因为工作的原因,经常需要使用多个系统。比如本机上的Windows,以及虚拟机上的UOS。 最初,在这两者之间传递文件,着实是件繁琐且耗时的事情。 因为UOS系统的特殊性,支持的软件不多。而今天介绍的功能,则完美的解决了这个问题。 ——来自HHDESK的SMB连接功能。 注:本篇以Window ......
大使 之间 Windows HHDESK 系统

系统工程(五)系统工程建设原则

1、高层管理人员介入原则:扫除利益相关的障碍 2、用户参与开发原则:开发是根据用户的需求 3、自顶向下规划原则:从全局考虑 4、工程化原则:方法原则 5、其它原则:创新、整体性、发展性、经济性原则。 ......
工程 系统 工程建设 原则

Centos 7 系统上使用dokcer安装oracle 11g(踩坑验证过可用)

1. docker安装略 2.查看docker中关于oracle 11g的镜像,并拉下来 docker search oracle_11g docker pull docker.io/akaiot/oracle_11g 此处选择第二个 3.启动临时容器获取初始化数据 docker run -d -- ......
Centos dokcer oracle 系统 11g

【全国产龙芯平台】迅为iTOP-LS3A5000_7A2000开发板+银河麒麟操作系统

硬件准备 1.M.2.ssd硬盘(最好大于等于128G); 2.迅为LS3A5000开发板; 3.U盘(需大于8g),制作启动盘使用; 4.hdmi显示器; 5.搭载linux环境的计算机。 安装步骤 1 制作启动盘 我们首先使用命令查看U盘挂载节点位置。 我们将iso镜像放入linux操作系统中, ......
iTOP-LS 全国 系统 平台 iTOP

【GiraKoo】在U盘中安装Windows11系统(WindowsToGo)

本文介绍如何利用Rufus工具,将Windows安装到U盘中。 在尝试过多款所谓的WindowsToGo工具,均遇到了无法引导的情况。最终使用Rufus工具成功安装启动。 ......
WindowsToGo GiraKoo Windows 系统 11

电商erp系统选品,跨境ERP系统选品,api接口采集数据

​ 电商ERP系统选品 优势: 1.自动化选品:电商ERP系统可以根据销售数据、客户反馈、市场趋势等因素,自动化地筛选出热销商品,快速进行选品; 2.数据分析功能:电商ERP系统可以对历史销售数据进行分析,得出销售趋势、客户偏好等信息,有利于精细化选品; 3.库存管理:电商ERP系统可以管理商品采购 ......
系统 接口 数据 erp ERP