算法tensorflow车型 模型

多分类模型训练使用交叉熵损失的一个注意的点

使用交叉熵损失的网络模型最后一层不要用softmax,交叉熵损失函数会在计算的时候做softmax,如果用了会导致模型训练异常, 如果模型最后一层有softmax,则损失函数要写成 loss_fun = nn.NLLLoss() x = model(data) loss = loss_fun(tor ......
模型 损失

原型模型

瀑布模型是 1需求分析、2软件设计、3程序设计、4编码实现、5单元测试、6集成测试、7系统测试、8运行维护 原型模型通过瀑布模型的123过程构建一个原型来获取需求。 让客户体验,然后对原型进行更改从而得到需求。 所以原型模型一般用来获取需求,弥补了瀑布模型的缺陷1:需求不明确 原型模型两个阶段:原型 ......
原型 模型

Dora AI:支持3D模型的网站生成工具

Dora AI有什么魔力能在竞争激烈的Product Hunt月榜上强势登顶?我尝试从产品和运营两个方面分析下Dora AI这次的成功。 产品 Dora的本体乍看像一款3D网站编辑器,主页面和Webflow等传统设计或建站工具有点类似,都由一块空白画布和四周的功能区组成,可以在画布上添加各种图片、文 ......
模型 工具 网站 Dora

瀑布模型

瀑布模型是指软件开发过程类似瀑布从上直下,一条线没有回头。 它的特点是:开发过程阶段明确,上下阶段联系紧密,一个阶段的输出是下一个阶段的输入,每个阶段必须完成才能进入下一个阶段,只适合需求的明确的项目 它的缺点是: 软件需求完整性、正确性难明确:很难做到需求完整和正确,因为现实中需求是随时有调整的, ......
瀑布 模型

macOS 配置算法(第四版)的开发环境

Java 环境配置 前往 Adoptium 下载他们预编译的 JDK 17(最新的 LTS 版本)的安装器,安装好之后,命令行执行 java -version,输出如下: openjdk version "17.0.7" 2023-04-18 OpenJDK Runtime Environment ......
算法 环境 macOS

TensorFlow11.1 循环神经网络RNN01-序列表达方法

在自然界中除了位置相关的信息(图片)以外,还用一种存在非常广泛的类型,就是时间轴上的数据,比如说序列信号,语音信号,聊天文字。就是有先后顺序。 对于下面这个: 不如说我们输入有10个句子,每个句子都有4个单词,然后我们怎么把这些句子转化为具体的数值呢。如果一个表示方法能够很好的表示这个单词的特性的话 ......
神经网络 序列 TensorFlow 神经 方法

软件过程模型概况

软件过程模型就是软件开发过程中遵循的流程、方法、标准、规范、思想等等所形成的模板。 目前的常用的软件过程模型有以下几种: 瀑布模型 V模型(瀑布模型的变种) 原型模型 螺旋模型(原型+瀑布) 构件组装模型/基于构件的开发方法 快速应用开发RAD(瀑布+构件组装) 统一过程/统一开发方法 敏捷开发方法 ......
概况 模型 过程 软件

密码学概念科普(加密算法、数字签名、散列函数、HMAC)

## 密码散列函数 密码散列函数 (Cryptographic hash function),是一个单向函数,输入消息,输出摘要。主要特点是: - 只能根据消息计算摘要,很难根据摘要反推消息 - 改变消息,摘要一定会跟着改变 - 对于不同的消息,计算出的摘要几乎不可能相同 根据散列函数的上述特点,可 ......
密码学 数字签名 科普 算法 函数

【七】并发编程之IO模型

## 【七】并发编程之I/O模型 ### IO模型 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2322215/202306/2322215-20230625082632167-534225902.png) ### 【一】前序知识回顾 为了更好地了解IO模型,我们需要事 ......
模型

模型生成技术在医疗保健领域的应用:精准诊断和治疗

[toc] 1. 引言 在医疗保健领域,精准诊断和治疗一直是一个挑战。随着人工智能和机器学习技术的发展,模型生成技术开始被应用于医疗保健领域,以实现更精准诊断和治疗。本文将介绍模型生成技术在医疗保健领域的应用:精准诊断和治疗。 医疗保健是一个涉及众多学科和领域的领域,其中之一便是生物学和统计学。这些 ......
医疗保健 模型 领域 医疗 保健

物体检测的技术和算法:基于深度学习和图像处理

[toc] 20. 物体检测的技术和算法:基于深度学习和图像处理 随着人工智能的不断发展和计算机视觉技术的进步,物体检测已经成为了人工智能领域中非常重要的一个分支。物体检测是指通过对图像或视频进行自动检测,识别出物体所在的位置和类别,为后续的数据处理和应用提供支持。 在物体检测的技术和算法中,基于深 ......
图像处理 物体 算法 深度 图像

【教程】数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计

[toc] 数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计 随着大数据时代的到来,数据挖掘已经成为企业、政府机构以及学术界关注的热点领域。数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和规律,从而为企业、政府以及学术界提供决策支持和实际应用价值。在数据挖掘中,数据挖掘算法是实现数据挖掘的关键,其模型构建与设计是数 ......
数据挖掘 数据 算法 模型 教程

【技术积累】算法中的贪心算法【三】

博客推行版本更新,成果积累制度,已经写过的博客还会再次更新,不断地琢磨,高质量高数量都是要追求的,工匠精神是学习必不可少的精神。因此,大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言,你们的支持是我最大的动力,你们敢投,我就敢肝 ......
算法 技术

语音信号的哈夫曼编码压缩解压缩算法matlab仿真,输出编码后数据大小,编码树等指标

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 利用哈夫曼编码进行信息通信可以较大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。但是,这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码;在接收端将传来的数据进行译码(复原)。对于双工信道(即可以双向传输信息的信道), ......
编码 算法 语音 信号 大小

TensorFlow10.4 卷积神经网络-ResNet与DenseNet及ResNet实战

# 1 ResNet ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230624153508624-1927891219.png) 我们是实验发现在我们堆叠更多的网络结构的时候,我们并不能又一个很好的结果,就是它 ......
卷积 ResNet 神经网络 TensorFlow 实战

m基于多属性决策判决算法的异构网络垂直切换matlab仿真,异构网络为GSM,TDS,LTE

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 异构网络垂直切换是指在不同的移动通信网络之间进行快速自适应切换的技术。在异构网络中,不同类型的网络可能具有不同的带宽、延迟、信号强度等性能指标,因此在不同的应用场景下,需要采用不同的网络来实现最佳的通信效果。异构网络垂 ......
网络 算法 属性 matlab GSM

算法设计与分析

记得在课本上标注... 只是t某根据ppt的臆测而已... # 1. 算法复杂度分析 五大渐近符号 常用求和公式 # 2. 递归、分治策略 写递归式 根据递归式求复杂度 画递归树 **主定理法**:(就是代公式) # 3. 堆、堆排序、二叉搜索树 堆操作及复杂度 扩展堆 # 4. 排序算法 ppt无 ......
算法

安装新版VS2022之后,添加EF实体模型没有生成对于的表格

1)找到vs2022安装路径中的EF6.Utility.CS.ttinclude.tt文件,需要去掉.tt后缀,然后再做以下修改【部分版本直接是EF6.Utility.CS.ttinclude则直接进入第二步】 2)修改EF6的实用程序EF6.Utility.CS.ttinclude文件,它默认的位 ......
实体 表格 模型 2022 VS

HBase数据模型

HBase是一个稀疏的多维度的映射表 列族(支持动态扩展,保留旧的版本) 做不到对数据进行修改,只能生成新的,标注时间。(不考虑冗余,追求分析效率,牺牲空间,来换取时间) 列限定符 时间戳: 数据坐标概念: 四个维度(行键,列族,列限定符,时间戳)确定唯一的值 概念视图 行式存储和列式存储 面向行的 ......
模型 数据 HBase

数据结构与算法

[toc] # 时间复杂度 ## 递归的时间复杂度计算 T(n) = aT(n / b) + f(n) ......
数据结构 算法 结构 数据

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (46)-- 算法导论6.1 4题

# 四、假设一个最大堆的所有元素都不相同,那么该堆的最小元素应该位于哪里? ## 文心一言: 最大堆的最小元素位于堆的根结点。由于最大堆的性质,根结点是堆中所有元素的最大值,因此它也是堆中所有元素的最小值。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/80b9f ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

TensorFlow10.4 卷积神经网络-batchnorm

我们发现这个sigmoid函数在小于-4或者大于4的时候他的导数趋近于0。然后我们送进去的input的值在[-100,100]之间,这样很容易引起梯度弥散的现象。所以我们一般情况下使用ReLU函数,但是我们有时候又不得不使用sigmoid函数。这个时候我们在送到下一层的时候我们应该先经过Normal ......

choices参数,MTV与MCV模型,多对多三种创建方式

choices参数(数据库字段设计常见) """ 用户表 性别 学历 工作经验 是否结婚 是否生子 客户来源 ... 针对某个可以列举完全的可能性字段,我们应该如何存储 只要某个字段的可能性是可以列举完全的,那么一般情况下都会采用choices参数 """ class User(models.Mod ......
模型 参数 choices 方式 MTV

2023.25 大模型和小模型

大模型通常指参数较多、层数较深的模型,它们具有更强的表达能力和更高的准确度,但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。常见的大型模型包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。这些模型适用于数据量较大、计算资源充足的场景,例如云端计算、高性能计算、人工智能等。小模型 ......
模型 2023.25 2023 25

实时渲染前沿研究:在浏览器上实现了Facebook提出的DLSS算法

大家好,我基于[WebNN](https://github.com/webmachinelearning/webnn/blob/main/explainer.md)在浏览器上实现了2020年Facebook提出的Neural-Supersampling-for-Real-time-Rendering ......
算法 实时 Facebook 浏览器 DLSS

[算法学习笔记] Tarjan LCA

在讲解之前,我们先来看一道模板题:[Luogu P3379 最近公共祖先(LCA)](https://www.luogu.com.cn/problem/P3379) ### What is LCA LCA,即最近公共祖先。什么意思呢,我们举个例子: ![image](https://img2023. ......
算法 笔记 Tarjan LCA

TensorFlow10.3 卷积神经网络-经典卷积网络(VGG,GoogLeNet)

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230624091330618-1575295245.png) # LeNet-5 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

代码随想录算法训练营第十六天| 找树左下角的值 路径总和 从中序与后序遍历序列构造二叉树

找树左下角的值 1,层序遍历,较为简单: 1 int findBottomLeftValue_simple(TreeNode* root) { 2 int result = 0; 3 if (!root) return result; 4 queue<TreeNode*> selected; 5 s ......
随想录 训练营 总和 序列 随想

怎么让英文大预言模型支持中文?(一)构建自己的tokenization

代码地址:https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpe Part1前言 目前,大语言模型呈爆发式的增长,其中,基于llama家族的模型占据了半壁江山。而原始的llama模型对中文的支持不太友好,接下来本文将讲解如何去扩充vocab里 ......
tokenization 预言 模型

快速排序算法

快速排序(Quick Sort)是一种常用的排序算法,它的时间复杂度为 O(nlogn),是一种效率比较高的排序算法。但是快速排序不是稳定的排序算法。 稳定排序算法是指,如果排序前两个元素相对顺序相同,那么排序后它们的相对顺序仍然相同。而快速排序并不保证相同元素的顺序不发生改变,所以它不是稳定排序算 ......
算法