算法tensorflow花朵 模型
OLAP多维语义模型（一）
概述 为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
一文读懂大型语言模型LLM
在当今的技术世界中，人工智能正以前所未有的速度发展和演变。这一领域的快速发展得益于先进的机器学习算法、海量数据的可用性以及计算能力的显著提升。特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。这种能力的核心在于大型语言模型（大 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
TensorFlow 实现信号与系统中的严格卷积操作(类似np.convolve)
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
【积微成著】性能测试调优实战与探索（存储模型优化+调用链路分析）| 京东物流技术团队
一、前言 性能测试之于软件系统，是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线，系统能力设计工作与性能测试工作，既有先后之顺序，亦有相互之影响。以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。 在性 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （170）-- 算法导论13.2 3题
三、用go语言，设在图 13-2 左边一棵树中，a、b和c 分别为子树a、β和γ中的任意结点。当结点 x 左旋之后，a、b和c 的深度会如何变化？ 文心一言： 在二叉树中，左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点，原本的左子节点γ变为新的右子节点。 对于给定的节点a、b和c，我 ......
matlab运动目标检测-背景差分算法
clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); ......
燃料电池混合动力汽车的仿真模型
燃料电池混合动力汽车的仿真模型/FCV_powertrain_2010.mdl , 254814燃料电池混合动力汽车的仿真模型/slprj/sl_proj.tmw , 85 燃料电池混合动力汽车的仿真模型 ......
读算法霸权笔记09_信用数据的陷阱
1. 信用评级模型 1.1. 评估个人贷款违约风险的模型为FICO 1.1.1. 唯一评分参数就是贷款者的资产，主要依据是贷款者的债务负担和账单支付记录 1.1.2. 这种信用评分模型相对透明 1.1.3. 信用评分行业受政府管制 1.1.4. 信用评分系统的使用得到了广泛普及 1.2. 脸书就发明 ......
【算法】【线性表】Climbing Stairs 爬楼梯
1 题目 An n-bit gray code sequence is a sequence of 2n integers where: Every integer is in the inclusive range [0, 2n - 1], The first integer is 0, An i ......
算法学习Day20 构造二叉树，二叉搜索树
Day20 构造二叉树，二叉搜索树 By HQWQF 2024/01/01 笔记 654.最大二叉树 给定一个不重复的整数数组 nums 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums 递归地构建: 创建一个根节点，其值为 nums 中的最大值。 递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。 ......
算法题 1 【找到数组的中间位置】
题目： 给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，请你找到 最左边 的中间位置 middleIndex （也就是所有可能中间位置下标最小的一个）。 中间位置 middleIndex 是满足 nums[0] + nums[1] + ... + nums[middleIndex-1] == num ......
《算法竞赛入门经典（第二版）》学习笔记
算法竞赛入门经典（第二版）学习笔记 本文是《算法竞赛入门经典（第二版）》这本书中的学习总结，如有不足欢迎提出宝贵意见。 第一章 程序设计入门 1.1 算数表达式 实验1 ~ 4 int main(){ printf("%d\n", 3 - 4); // 实验1 printf("%d\n", 5 * ......
P1187 3D模型
声明: 伤感了(我的估值啊啊啊啊啊啊啊啊 老规矩 先赞后看,养成好习惯! 首先确定思路: 定义一个answer来存储答案 每个区块为答案增加6×区块高度个面积 每次循环如果当前区块出现重合情况,减去上下重合的面 扫雷! AC代码 #include<bits/stdc++.h> using names ......
国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 使用git lfs方式下载模型文件基本不可行——速度太慢，几十KB/s的速度
参考前文： 国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？ ......
大模型中temperature是什么
Temperature的作用 调节随机性：Temperature控制着模型在生成每个新词时选择可能性的分布。较低的temperature使模型更倾向于选择概率最高的词，而较高的temperature增加了选择较不可能词的概率。 控制创造性：通过调整temperature，我们可以控制生成文本的创造性 ......
大模型prompt与function calling的区别
大模型prompt与function calling的区别 当我们让大模型深入理解我们的想法或者给大模型加入我们自己的知识，就提前告诉给大模型，那么在openai没有放开function calling这个功能的时候，只能通过构造prompt来提示给大模型，这种方法比较比较麻烦，一是需要将promp ......
day06 代码随想录算法训练营 242. 有效的字母异位词
题目：242. 有效的字母异位词 我的感悟： 卡尔的思路，挺好。简单易懂。 理解难点： 没有难点 总结概况： 建立数组存 遍历一遍 ++ 遍历一遍 -- 再遍历一遍 判断0 代码示例： class Solution: def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bo ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Variables
Lifecycles, naming, and watching tf.Variable instance have the same lifecycle as other Python objects in Python-based TensorFlow, When there are no re ......
day04 代码随想录算法训练营 24. 两两交换链表中的节点
题目：24. 两两交换链表中的节点 我的感悟： 我感觉，python中对链表的概念，很弱。 链表在现在语言中，用的不多。 先搁置。 理解难点： 可以看懂代码。 总结概括： 代码示例： # Definition for singly-linked list. # class ListNode: # d ......
代码随想录算法训练营第二十天|654.最大二叉树，617.合并二叉树，700.二叉搜索树中的搜索，98.验证二叉搜索树
一、654.最大二叉树 题目链接： LeetCode 654.最大二叉树 学习： 思路： 前序遍历 方法参数：(int[] nums, int start, int end) 返回类型：TreeNode 终止条件： if(end-start==0) return null; if(end-start ......
论文精读—多智能体算法在无人机集群的运用
导：“在阅读一篇论文后，要对这几个方面有清晰的认识，动机、创新点和实验设计，外加自己对这篇论文有什么想法” 论文解读：本文组织如下:第二节介绍了相关工作，第三节介绍了大规模搜索场景和系统模型，第四节详细介绍了基于marl的无人机群搜索方法，第五节讨论了仿真设置和实验结果，第六节总结了本文。 建模思考 ......
day03 代码随想录算法训练营 206. 反转链表
题目：206. 反转链表 我的感悟： 理解cur是什么? 相信自己！！ 代码难点： cur = head 可以省略不 每一个步骤里的cur是什么 代码示例： # Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(s ......
文心一言大模型-function Calling的应用
"大模型的函数调用"（Large Model Function Calling）是一个涉及到在大型人工智能模型，如 GPT-4 或类似的高级深度学习模型中使用函数调用的概念。在这种情况下，函数调用可以有两种含义： 内部函数调用： 这指的是大型模型在其内部运行时执行的函数调用。这些函数调用是模型的一部 ......
盒子模型
一、盒子模型概述 什么叫盒子模型 盒子模型是将页面中的所有元素都视为一个个盒子的概念； 盒子包含了宽度、高度、边框、外边距和内边距等属性； <div>标记 <div>标记是一个区块容器标记，可以容纳各种各样的元素； 二、盒子模型的属性 宽高 宽度（width）和高度（height） 边框 样式：bo ......
国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？
搞AI的应该都是知道huggingface是啥的，这里不过多介绍，简单的来说就是AI模型的Github，之所以这么说是因为计算机的项目往往都是代码文件，所有计算机项目的Github只需要上传项目的代码文件即可，而AI项目则与传统的计算机project不同，是在代码文件之外还需要有有神经网络的模型文件 ......
Box2dLite中的分离轴算法(SAT)理解
以下图的两个Box为例 1) 先是分别以Box_A和Box_B的模型空间坐标轴为分离轴，求出在轴上的投影重叠长度，判断是否相交。 Collide.cpp的Collide函数 // Setup Vec2 hA = 0.5f * bodyA->width; Vec2 hB = 0.5f * bodyB- ......
Bellman-Ford算法实现带有负权边的单源最短路
Bellman-Ford算法 对于Dijkstra算法，不妨给出这样一个例子 graph LR A((A)) -->|1| C((C)) A -->|2|D((D)) D -->|-4| C 根据Dijkstra算法的流程，选取A为源点。更新与A邻接的顶点，有C和D。选取已更新顶点中距离A的最小值， ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （169）-- 算法导论13.2 2题
二、用go语言，证明：在任何一棵有 n 个结点的二叉搜索树中，恰有 n-1种可能的旋转。 文心一言： 要证明在任何一棵有 n 个结点的二叉搜索树中，恰有 n-1 种可能的旋转，我们可以按照以下步骤逐步推导： 二叉搜索树的性质：在二叉搜索树中，任意一个结点的左子树上的所有结点值都小于该结点值，而右子树 ......