算法 规则 性能apriori

音频数据的自定义DataLoader及其AutoEncoder降噪算法

DataLoader要求每一个Batch里面的数据的 shape 都一样,但是语音数据显然不可能都是等长的,因为每一条语音长度都不一样,因此在定制DataLoader的时候还要对每一个 batch 的数据进行剪裁(crop)或者填充(padding)处理。 这里采用 padding来对齐数据,方法采 ......
算法 AutoEncoder DataLoader 音频 数据

提升技术招聘有效性 | 为什么企业总考算法题?

前些年技术圈有个经典名梗: 广受谷歌员工欢迎的 macOS 包管理器Homebrew 的开发者,技术大佬Max Howell,去谷歌面试时由于不会做一道非常基础的算法题——翻转二叉树,而被谷歌拒了。 当时圈内炸了锅,有人觉得是大佬不屑于去做,有人顺带吐槽了自己的类似经历...... 其中一位网友的评 ......
算法 有效性 技术 企业

基于AI算法+视频监控技术的智慧幼儿园解决方案

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、人员行为类检测算法等。 ......

算法训练day22 LeetCode235

算法训练day22 LeetCode235.701.450. 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 题目 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 - 力扣(LeetCode) 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 对于二叉树,可以用递归回溯的方式 对于二叉搜索树,由其根节点大于左右子 ......
算法 LeetCode day 235 22

遗传算法解决01背包问题

遗传算法解决01背包问题 一、问题描述 01背包问题是组合优化问题的一个典型例子,它要求在许多可行解中找到一个最优解。 01背包问题的一般描述如下:给定一个固定的背包容量和一组物品,每个物品有一个重量和一个价值,要求从这组物品中选择一些放入背包,使得背包中物品的总价值最大,同时不超过背包的容量。 0 ......
算法 背包 问题

YOLOV5.5-P5(640)部署到OpenVINO<一、环境安装与性能验证>

YOLOV5.5-P5(640)部署到OpenVINO<一、环境安装与性能验证> YOLOV5.5-P6(1280)部署到OpenVINO<二、环境安装与性能验证> 环境: WIN10 &VS2019 openvino_2021.4.582(C++SDK,非py版,2021.11.19最新版) yo ......
OpenVINO 性能 环境 YOLOV5 YOLOV

YOLOV5.5-P5(1280)部署到OpenVINO<二、环境安装与性能验证>

YOLOV5.5-P5(640)部署到OpenVINO<一、环境安装与性能验证> YOLOV5.5-P6(1280)部署到OpenVINO<二、环境安装与性能验证> 步骤和上一节差不多。 1、在yolov5.5 export.py中将yolov5s6.pt转为onnx --weights yolov ......
OpenVINO 性能 环境 YOLOV5 YOLOV

WEBRTC回声消除-AECM算法源码解析之参数解析

一 概述 webrtc 针对回声问题一共开源了3种回声消除算法,分别为aec,aecm,以及aec3,其中aec是最早期的版本,在后续的更新中aec3的出现代替了aec在webrtc 中的地位,而aecm主要是针对计算能力较弱的移动端或是嵌入式设备而开发的,但同时也带来了它自己的劣势;本文主要介绍A ......
回声 算法 源码 参数 WEBRTC

cryptography hash 算法使用

安装 pip install cryptography 使用方法 from cryptography.hazmat.primitives import hashes digest = hashes.Hash(hashes.SHA256()) # digest = hashes.Hash(hashes ......
cryptography 算法 hash

探索Lighthouse性能分数计算背后的奥秘

作为开发我们都知道,页面性能很重要,一个性能良好的页面可以给用户带来非常好的用户体验。那么,怎么能知道自己写的页面性能是好是坏呢? Lighthouse 是Chrome提供给开发者用来测量页面性能的工具。通过Lighthouse,我们可以很清楚的看到页面的性能情况。 当前页面的性能总体得分为96分, ......
奥秘 Lighthouse 分数 背后 性能

[JSON|序列化] fastjson自定义字段命名规则 (转发)

1 序言 博主本人近期也遇到了 基于 fatsjson 自定义命名字段规则的问题,为加强对此的学习和记忆,故转发这篇博文。 博主本人最终采取的方法2 1.1 前置知识 fastjson 在将对象转变为 JSON 字符串时,字段默认使用 CamelCase 规则命名。 在1.2.15版本之后,fast ......
字段 序列 fastjson 规则 JSON

视频融合/监控汇聚平台EasyCVR助力AI算法智能防溺水,实现水域监管

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 ......
水域 算法 EasyCVR 智能 平台

UE4里的数据结构与算法

在CoreMinimal.h的头文件里可以看到最常使用的头文件 ......
数据结构 算法 结构 数据 UE4

Node.js vs. Spring Boot:Hello World 性能对决,谁更快一点?

前言: Spring Boot 在 Java 生态中备受欢迎,它是一款基于 Java 构建的轻量级服务端框架,主要用于 Web 服务。Spring Boot 的应用使得创建各类基于 Spring 的企业级应用变得异常简单。Node.js作为一种基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环 ......
更快 性能 Spring Hello World

(十五)Unity性能优化-Stats(统计数据窗口)

通过Stats窗口可以初步查看游戏运行时,当前一帧的各项性能。 Stats是英文单词Statistics的缩写,意思是“统计数据”。 打开方法:Game窗口右上角,找到Stats,点击它。 Audio表示音频的数据 Level表示声音强度,单位是分贝,也就是dB。声音太大或太小都会影响玩家体验。 应 ......
统计数据 性能 数据 Unity Stats

Linux 6.5+ 带来了一些针对 AMD Ryzen Z1 Extreme 的性能/改进

导读 最近发布的 Linux 6.5 内核默认启用了 AMD P-State EPP ,用于现代 Ryzen 系统,而不再使用通用的 ACPI CPUFreq 驱动程序。在各种工作负载下运行 Linux 6.5(或更新版本)可以提高性能和/或能效。对于移动端的影响,我最近在 Linux 6.3、6. ......
性能 Extreme Linux Ryzen 6.5

9.27算法

环形链表给你一个链表的头节点 head ,判断链表中是否有环。 如果链表中有某个节点,可以通过连续跟踪 next 指针再次到达,则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环,评测系统内部使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置(索引从 0 开始)。注意:pos 不作为参数进行传递 。仅仅是为了标 ......
算法 9.27 27

算法思想

贪心算法(Greedy Algorithm): 贪心算法是一种每步都选择当前状态下最优解的方法,希望最终可以得到全局最优解。它通常用于优化问题,如最小生成树、最短路径等。 分治法(Divide and Conquer): 分治法将大问题分割成小问题,解决小问题,然后将它们合并以获得原始问题的解决方案 ......
算法 思想

(十四)Unity性能优化-常见问题

Unity下常见的等待函数 WaitForTargetFPS:等待达到目标帧率,一般这种情况CPU与GPU都没什么负载问题 Gfx.WaitForGfxCommandsFromMainThread/WaitForCommand:渲染线程已经准备接受新的渲染命令,一般瓶颈在CPU Gfx.WaitFo ......
常见问题 性能 常见 问题 Unity

SpringBoot | 加密算法使用示例

MD5加密特点:针对不同长度待加密的数据、字符串等等,其都可以返回一个固定长度的MD5加密字符串(通常是32位的16进制字符串);其加密过程几乎不可逆,除非维护一个庞大的Key-Value数据库来进行碰撞破解,否则几乎无法解开 ......
示例 算法 SpringBoot

【算法】数学之旅,根据素数特征寻找底数

当下午六点的钟声敲响,小悦如常地结束了一天的工作。她坐在工位上,脑海中不禁回想起自己学习数学的过程。那些数字、公式以及那些漫长夜晚的努力,都像是一段迷人的旋律,让她无法忘怀。当她沉浸在回忆中时,那迷人的微笑映入了旁人的眼帘,而这一幕恰好被一位同事捕捉到。 “你在笑什么呢?”同事好奇地问道。 “哦,没 ......
素数 底数 算法 特征 之旅

算法训练day21 LeetCode 530

算法训练day21 LeetCode 530.501.236 530二叉搜索树的最小绝对差 题目 530. 二叉搜索树的最小绝对差 - 力扣(LeetCode) 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 中序遍历二叉平衡树 --> 有序数组 --> 遍历数组得到最小绝对差 clas ......
算法 LeetCode day 530 21

KMP算法

KMP算法可以看做是对暴力求解的一种改进,在前面的暴力算法中,i指针和j指针都是要回溯的,这是不合理的,因为当发现不匹配的时候,已经扫描到的区域我们其实是已知的,如下图所示 当我们发现不匹配后,我们其实已经知道了主串的第1到第5个字符是什么,其实就是模式串前面的字符,KMP算法就是将这些信息利用起来 ......
算法 KMP

手写数字数据集AutoEncoder降噪算法

对训练数据加噪声的方法,在训练里面对 x 做如下处理,添加椒盐噪声: bs, ch, h, w = x.shape x = x.reshape(bs, ch, h*w) + 0.2*np.random.normal(size=28*28) x = x.to(torch.float32) 数据集里面的 ......
算法 AutoEncoder 数字 数据

iptables常见规则使用

练习: 1、搭建一台linux服务器,开启ssh、mysql、nginx服务 2、使用防火墙规则iptables规则,允许 你的windows机器 访问sshd服务 允许 范围IP地址主机 访问本机的8080端口 3、允许 范围IP地址主机 访问mysql服务(3306端口) 4、web服务所有人都 ......
iptables 规则 常见

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (101)-- 算法导论9.3 7题

七、用go语言,设计一个 O(n)时间的算法,对于一个给定的包含n个互异元素的集合 S 和一个正整数k≤n,该算法能够确定 S 中最接近中位数的k个元素。 文心一言: 要设计一个 O(n) 时间的算法来找到集合 S 中最接近中位数的 k 个元素,我们可以使用快速选择算法(QuickSelect)。该 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

本地测试Spark的svm算法

上一篇介绍了逻辑回归算法,发现分类效果不好,通过这次的svm发现是因为训练数据不行,于是网上找了部分训练数据,发现实际上分类效果还可以。 训练数据,第一个值是标签,下面的数据是某种花的相关特征。 1|5.1,3.5,1.4,0.2 1|4.9,3,1.4,0.2 1|4.7,3.2,1.3,0.2 ......
算法 Spark svm

Jenkins 定时构建的规则语法

定时构建的规则语法与Linux系统的中计划任务相似。从左向右分别表示分,时,天,月,周 MINUTE HOUR DOM MONTH DOW MINUTEMinutes within the hour (0–59) HOURThe hour of the day (0–23) DOMThe day o ......
语法 规则 Jenkins

Redis系列23:性能优化指南

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓 ......
性能 指南 Redis