算法tensorflow车型 模型
python实现迪杰斯特拉算法
Dijkstra算法可以计算出在有权图中从某个起点出发到其他任何一点的最短路径长度 算法思想： 迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。 定义起点s，终点t，集合U表示还没有找到起点到该点的最短路径的点的集合，集 ......
基于知识图谱的电影知识问答系统：训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询
# 基于知识图谱的电影知识问答系统：训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询 ：第五幕：自动内存管理 - HotSpot算法细节以及低延迟垃圾收集器
一、HotSpot算法细节 1、根节点枚举：所有的收集器在根节点枚举的时候，必须暂停用户线程，同时要保证一致性的快照中得以进行。一致性：整个枚举期间执行子系统看起来就像是冻结在某一个时间点上，不会出现分析过程中，根节点的对象应用关系还在不断变化的情况。 2、安全点：用户程序执行到某一些位置的时候，才 ......
测试gpu_矩阵计算tensorflow2|pytorch
tensorflow import tensorflow as tf import timeit physical_gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") # 获得本地GPU列表 physical_cpus = tf.config.list_phy ......
R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23050 最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果 线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多 ......
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23573 最近我们被客户要求撰写关于Keras神经网络序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回 ......
数据报告分享|SPSS基于多元回归模型的电影票房预测
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33190 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过利用回归模型对电影的票房（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。并讲述、论证了预测电影的票房是电影投资的至关重要的环节。通过对电影票房预测技术的发展和探讨，深度剖析了电 ......
算法小菜鸟成长记录Day01-二分查找和双重指针
# 二分查找和双重指针 今天是代码随想录刷题的第一天，刚开始刷的时候昏昏欲睡，其中用时3h - 主要实现以下几个部分 - 二分查找:其中二分查找中其收获最大部分就在于对左开右闭区间的理解，如果都是闭区间也就是【a，b】，那么在while中的条件就为while（left nums[mid]) { le ......
目标跟踪基础：数据关联算法
本文来自公众号“AI大道理” —————— 数据关联是多目标跟踪任务中的关键步骤，其目的主要是为了进行帧与帧之间的多个目标的匹配。 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 1、数据关联 数据关联其实就是一个沿着时间轴，将来自同一个物体的不同时刻的信号串联起来的过程。 数据关联通常在状态估计之前 ......
[算法学习笔记] 0基础带你入门dp
### 前置知识 在学习dp前，你可能需要掌握: - dfs - 搜索及剪枝技巧 - 记忆化搜索 ### 引子 我们从一个经典例题开始入门： > 一只青蛙跳楼梯，一次可以一级或两级，若青蛙想要跳 $n$ 级楼梯，有多少种跳法？ 我们可以很容易想到暴力dfs，每次dfs跳一级和跳两级，跳到$n$ 级后 ......
Hopcroft DFA 最小化算法
复杂度 $O(n\log n |\Sigma|)$ 非常优秀。 先存个板子。NOI 之后再讲解。 ```cpp #include #include #include #include using namespace std; int read(){ char c=getchar();int x=0; ......
算法竞赛模板
# YJMSTR的算法竞赛模板 # 目录 @[TOC](文章目录) # 图论 # 一、最短路 ## 1.spfa与负环、最短路 ```cpp bool inq[maxn]; int d[maxn]; void spfa(int s) { memset(inq, 0, sizeof(inq)); me ......
各种加密算法详解-参数及代码实现
文章主要是对加密算法这一块的梳理，包含了对称加密、非对称加密、DH密钥交换和消息摘要算法的关键参数和代码实现，所有代码经过实际测试，可以正常使用。 1、加密算法分类 一般的对称加密可以从加密算法、加密模式（根据模式不同，可能会有初始化向量，用于第一块明文的加密）、填充方式和密钥长度这四个方面确定，非 ......
3Ds max入门教程：创建尼亚加拉大瀑布模型
推荐：NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次开发的3D应用场景 初学者在3ds Max中为尼亚加拉大瀑布建模 这次您将学习通过几个简单的步骤在3ds max中对尼亚加拉大瀑布（从远处看起来很逼真）进行建模。所以，让我们开始吧！ 最终图像： 视频预览： 步骤-1 首先，在谷歌搜索中寻找尼亚加拉的参考图像 ......
代码随想录算法训练营第三十天| 435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间
435. 无重叠区间 要求： 给了多个区间，然后找出来删掉最少的区间数，从而可以让上下的区间不重叠 换个想法： 当前节点和上一个节点如果重叠，那么我就+1，然后缩小上一个节点，如果还是跟上一个节点重叠，那么就证明这个节点也要删除 小技巧： lamda函数不好用，每次比较的时候都会在定义一个cmp函数 ......
如何使用 ChatGP在TTPU（张量处理单元）上训练模型的指令
ChatGPT 可以帮助我们学习新的编程语言、课程、技术和技能。它已成为许多寻求改进工作流程或学习新事物的专业人士的首选工具。ChatGPT 专家助手提示可以减少我们对 Google 的依赖，并提供实现目标的详细计划。 ......
snowflake（雪花算法） 生成分布式 ID
## snowflake（雪花算法） 生成分布式 ID ### 1、常见的分布式 ID 实现 在如今的环境下，对于分布式 ID 的实现有以下几种方式： 1. UUID 2. Redis 3. snowflake 4. 美团 leaf - 雪花算法的变形 5. 百度 UidGenerator - x雪 ......
盘古大模型加持，华为云开天aPaaS加速使能千行百业应用创新
摘要：开天aPaaS，让优秀快速复制，支撑开发者及伙伴上好云、用好云。 本文分享自华为云社区《盘古大模型加持，华为云开天aPaaS加速使能千行百业应用创新》，作者：开天aPaaS小助手。 7月7-9日，华为开发者大会（Cloud）2023在东莞隆重召开。此次大会，华为云开天aPaaS带来了主题演讲、 ......
最长回文子串时间复杂度为O（n）的算法
给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。 如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串 示例 1： 输入：s = "babad"输出："bab"解释："aba" 同样是符合题意的答案。示例 2： 输入：s = "cbbd"输出："bb" 提示： 1 <= s.length <= ......
手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法
ng_ai 的全名是：Nebulagraph AI Suite，顾名思义，它是在 NebulaGraph 之上跑算法的 Python 套件，希望能给 NebulaGraph 的用户一个自然、简洁的高级 API。简单来说，用很少的代码量就可以执行图上的算法相关的任务。 ......
扩散模型在文本摘要任务中可以采用的训练方法
## 扩散模型在文本摘要任务中可以采用的训练方法 ### 条件控制 通过设定不同的条件c，文本生成任务可以被进一步分类为unconditional generation，attribute-to-text generation （如属性控制），text-to-text generation （如机器 ......
算法(施工中)
解方程 1，sympy 中的 solve 解法 1 import sympy # 引入解方程的专业模块sympy 2 3 p,q = sympy.symbols("p q ") # 申明未知数"p"和"q" 4 5 n = 22307913740463468357754335486410675936 ......
算法(施工中)
解方程 1，sympy 中的 solve 解法 1 import sympy # 引入解方程的专业模块sympy 2 3 p,q = sympy.symbols("p q ") # 申明未知数"p"和"q" 4 5 n = 22307913740463468357754335486410675936 ......
2023年大语言模型神器 - LangChain
## 前言 今天介绍一下 LangChain 框架，LangChain 是一个帮助在应用程序中使用大型语言模型（LLM）的编程框架。它可以将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。 最初 LangChain 是一个开源项目，在 GitHub 上获得大量关注之后迅速转变为一 ......
JVM（十二）垃圾清除阶段算法
### JVM（十二）垃圾清除阶段算法 - 垃圾清除阶段是指，当成功区分出内存区域中的存活对象和死亡对象之后，GC接下来的任务就是**执行垃圾回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存**。 - 目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是`标记-清除算法(Mark ......
JVM（十三）分代收集、增量收集以及分区算法
### JVM（十三）分代收集、增量收集以及分区算法 #### 1 分代收集算法 前面的所有算法中，没有一种算法能够完全替代其他算法，它们都有自己独特的优势和特点，分代收集算法应运而生： - 分代收集算法对不同生命周期的对象采取不同的收集方式，一般划分为新生代和老年代，以便提高回收效率 > 在J ......