算法tensorflow车型 模型
C#中使用CAS实现无锁算法
CAS 的基本概念 CAS（Compare-and-Swap）是一种多线程并发编程中常用的原子操作，用于实现多线程间的同步和互斥访问。 它操作通常包含三个参数：一个内存地址（通常是一个共享变量的地址）、期望的旧值和新值。 CompareAndSwap(内存地址，期望的旧值，新值) CAS 操作会比较 ......
高效的二进制取模算法
#### 限制必须是 长度必须是2的指数 * 直接取指数的低位长度算法 #### 演示 * 长度为8 * 0b000(0) * 0b001(1) * 0b010(2) * 0b011(3) * 0b100(4) * 0b101(5) * 0b110(6) * 0b11(7) * 13 二进制 0x1 ......
算法题总结-最长回文序列
原题 https://www.nowcoder.com/practice/3cd4621963e8454594f00199f4536bb1?tpId=37&tqId=21255&rp=1&ru=/exam/oj/ta&qru=/exam/oj/ta&sourceUrl=%2Fexam%2Foj%2F ......
盒子模型
border:边框， content:内容 padding:内边距， margin:外边距，盒子和盒子之间的距离 边框border：border-width border（三种属性可以随便写，部分先后顺序写一排：border: 1px solid red） 运行结果： 表格的细线边框：我们的表格平常 ......
TensorFlow02-手写数字的识别
# 1 数据集  使用灰度图片处理，每一张图片大小都标准化为一个28行，28列，每一个像素点的灰度值是0 ......
迪杰斯特拉算法
## 前言 复习计算机网络, 这里总结一下迪杰斯特拉算法过程, 方便复习. ## 迪杰斯特拉算法过程  表格中 " ......
群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 最近我们被客户要求撰写关于lasso的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso ......
如何在 Python 中实现遗传算法
# 前言 遗传算法是一种模拟自然进化过程与机制来搜索最优解的方法，它由美国 John Holland 教授于20世纪70年代提出。遗传算法的主要思想来源于达尔文生物进化论和孟德尔的群体遗传学说，通过数学的方式，将优化问题转换为类似生物进化中的染色体基因的交叉和变异等过程，因此具有坚实的生物学基础和鲜 ......
算法学习day57动态规划part17-516、647
package LeetCode.DPpart17; /** * 516. 最长回文子序列 * 给你一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。 * 子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。 * */ public class Lo ......
图的结构和模型——矩阵表示
图是一种数据结构和模型，在计算机中存储图的最简单有效方式就是矩阵。矩阵作为表达图有效工具和手段，也便于运用代数的方法研究图的性质（这才是重点！），例如，我们可以通过矩阵计算结果，判定图的连通性/可达性等问题。 ###一、邻接矩阵(adjacency matrix) **定义1** 设 G = (V, ......
算法学习day56动态规划part16-583、72
package LeetCode.DPpart16; /** * 583. 两个字符串的删除操作 * 给定两个单词 word1 和 word2 ，返回使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数。 * 每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。 * */ public class Delet ......
算法学习day55动态规划part15-115、392
package LeetCode.DPpart15; public class DistinctSubsequences_115 { public int numDistinct(String s, String t) { int[][] dp = new int[s.length() + 1][t ......
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
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次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括 当你划 ......
算法题总结-完全背包问题
原题 现有n种砝码，重量互不相等，分别为 m1,m2,m3…mn ； 每种砝码对应的数量为 x1,x2,x3...xn 。现在要用这些砝码去称物体的重量(放在同一侧)，问能称出多少种不同的重量。 输入描述 ``` 对于每组测试数据： 第一行：n 砝码的种数(范围[1,10]) 第二行：m1 m2 m ......
R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=19129 最近我们被客户要求撰写关于HAR和HEAVY模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。 摘要 它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高 ......
m基于MPC模型预测控制算法的永磁直线同步电机控制系统simulink仿真,MPC分别使用工具箱和S函数进行设计
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 MPC（Model Predictive Control）模型预测控制算法是一种先进的控制算法，能够有效地解决非线性、多变量、约束条件等复杂系统的控制问题。永磁直线同步电机是一种高性能、高效率的电机，广泛应用于机器人、 ......
django 更改了modules.py 数据库模型，但是 python3 manage.py makemigrations 提示无更改No changes detected
现象： 明明改了modules.py文件。删了appname/migrations/下所有内容。 而且也删除了django 模型变更记录表django_migrations 中appname项目的记录 原因： 删多了： appname/migrations/下所有内容。__init__.py不能删， ......
万能欧几里得算法
从这篇博客学的：[link](https://www.luogu.com.cn/blog/ix-35/solution-p5170) 。 解决这样的一类问题： 有一条直线 $y=\frac{Px+B}{Q}$ ，其中 $x\in(0,L],\mid B \mid\lfloor \frac{Pa+B} ......
CSS(语义化标签、多媒体标签、新表单元素、属性选择器、结构伪类选择器、伪元素选择器、盒子模型、滤镜、calc函数、过渡)
一、HTML5新特性 概述 HTML5 的新增特性主要是针对于以前的不足，增加了一些新的标签、新的表单和新的表单属性等。 这些新特性都有兼容性问题，基本是 IE9+ 以上版本的浏览器才支持，如果不考虑兼容性问题，可以大量使用这些新特性。 1 语义化标签 （★★） 以前布局，我们基本用 div 来做。 ......
Tensorflow01-回归问题
# 1 线性回归 就是给你一堆数据`[[x0,y0],[x1,y1],[x2,y2] [xn,yn]]`然后得出一个y=wx+b来，这里我们引入损失函数loss=$\sum$（w*xi+b-yi）^2,然后我们就是最小化这个loss从而使得w'*x+b'->y 选举算法原理 - 分成三个角色，领导者，跟随者，和候选者。 ......
图像拼接算法技术报告
本篇博客先是介绍了图像拼接的一般流程，然后给出了自己手写方法和opencv官方代码的对比，最后在探索小节通过阅读opencv的源码解释了为什么动态物体出现时我的会有鬼影，而opencv stich不会，本质上是算法的思想不同。 ......
go语言编写算法
1、冒泡排序 // 冒泡排序 a := []uint8{9, 20, 10, 23, 7, 22, 88, 102} for i := 0; i < len(a); i++ { for k := i + 1; k < (len(a) - i); k++ { if a[i] > a[k] { a[i] ......
光源模型分析
# 一、光源模型概述 在成像系统中，光源作为成像过程中的重要环节，需要对其进行良好的模型建立，从而深入理解在渲染或实际成像过程中的需求，通过理解光源模型，从而设置合理的曝光时间、光圈大小等参数，对实际工程应用领域也有非常重要的指导作用。 # 二、光源基础模型 ### 1. 定向光（Direction ......
代码随想录算法训练营第七天| 344.反转字符串 、 541. 反转字符串II、 剑指Offer 05.替换空格 、 151.翻转字符串里的单词 、 剑指Offer58-II.左旋转字符串
344.反转字符串 代码： 1 void reverseString(vector<char>& s) { 2 3 int i = 0; 4 int j = s.size() - 1; 5 while (i < j) 6 { 7 char mid = s[i]; 8 s[i] = s[j]; 9 s ......
jvm垃圾回收及内存模型
1、了解垃圾回收之前，必须先了解内存模型 2、垃圾回收区域 a、 首先要标记垃圾，找出垃圾 b、Java垃圾回收（一）_java 垃圾回收_头发慢点掉的小马的博客-CSDN博客 垃圾回收器 方法区不需要连续的内存，可以选择固定大小或者可扩展。并且还可以选择不实现垃圾收集。相对而言，垃圾收集行为在这个 ......
为什么RLHF中，PPO需要Critic模型而不是直接使用RewardModel
在强化学习中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种基于策略梯度的方法，用于训练强化学习智能体。PPO算法中引入Critic模型的主要目的是为了提供一个价值估计器，用于评估状态或状态动作对的价值，从而辅助策略的更新和优化。 虽然奖励模型（Reward Model ......