结点 深度 叶子

OpenGL的深度缓冲

如果我们想要在三维空间里画两个正方形:一个红色的,一个绿色的,而且从人眼的观察角度看,绿色正方形在红色正方形的后面。最后看上去应该是这样的: 要点在于,从观察者的角度看,绿色正方形在红色正方形的后面,因此绿色正方形的一部分被红色正方形遮挡。 然而,在启用深度测试前,正方形的相对位置完全取决于绘制这两 ......
深度 OpenGL

力扣104-二叉树的最大深度

该题难度为【简单】 1. 大致思考了一下,就开始写递归代码,提交一遍就过了。经过前面的练习,遥远的递归记忆慢慢恢复,写出来了,但不是那么真切。 2. 看了一遍官方题解,原来刚才写的是深度优先遍历。 3. 另一种解法是广度优先遍历,看一下题解唤醒大脑储存的知识,把代码实现一遍。不写不知道,写着写着就卡 ......
深度 104

拆解全景,解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案

在本篇文章中,将带您首先通过解读 LLM 的全景图,深入探讨了 LLM 的六个关键领域,随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建,再到与 AI 提供商的合作,本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络,为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......

104. 二叉树的最大深度

1.题目介绍 给定一个二叉树 \(root\) ,返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:3 示例 2: 输入:root = [1,null,2] 输出:2 提示: ......
深度 104

12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历(c++)

今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历,其中让我受益匪浅,以下是我的解题思路。 编写程序,实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数,第二行依次输入各顶点,第三行开始依次输入边的两个顶点,用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
深度 12.12 12

聊天记录年度报告一览无余:轻松多格式导出永久保存,深度智能分析

聊天记录年度报告一览无余:轻松多格式导出永久保存,深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具,支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档,以实现永久保存。此外,该工具还具有对聊天记录进行分析的功能,可以生成年度聊天报告,帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......

深度学习面试常用代码:MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码

深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
代码 深度 编码 常用 位置

isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析,为啥解构会失去响应式?

前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能,在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的,我们一起来看一下,为了方便大家理解和对照,这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
深度 toRefs isRef unRef toRef

6.二叉树的最小深度

111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数(取决于深度从0开始还是从1开始) 二叉树节点的高度:指从该节 ......
深度

5.二叉树的最大深度

104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度,也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
深度

综述:基于深度学习的植物表型图像识别技术

目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)2. 深度置信网络(Deep belief network, DBN)3.循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)4. 堆叠自编码 ......
表型 深度 图像 植物 技术

深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望

目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述: 岑海燕,朱月明,孙大伟,等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报,2020,36(9):1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景;随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
表型 深度 现状 植物

111. 二叉树的最小深度

目录题目完美踩坑题解 题目 给定一个二叉树,找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:2 示例 2: 输入:root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6 ......
深度 111

12.1邻接表存储实现图的深度优先遍历

掌握深度优先遍历 实验题目 邻接表存储实现图的深度优先遍历 设计文档 代码 #include<iostream> using namespace std; #define MVNum 100 typedef char OtherInfo; int visited[MVNum]={0}; // vis ......
深度 12.1 12

深度解读DBSCAN聚类算法:技术与实战全解析

探索DBSCAN算法的内涵与应用,本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践,揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集,突破传统聚类限制。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云 ......
算法 实战 深度 DBSCAN 技术

RealSence D455 读取深度流,获取深度值

RealSence D455 摄像头的深度模式 使用C#、控制台程序操作,D455型号的摄像头。 创建新的控制台项目,项目名称:RealSenceCameraD455_Test01,框架选择.net6.0。 Nuget搜索并安装:Intel.RealSenceWithNativeDll,此SDK是I ......
深度 RealSence D455 455

邻接表,图的深度优先遍历

#include<iostream>using namespace std;#define N 100typedef char OtherInfo;int visited[N]={0}; typedef struct ArcNode{int adjvex;OtherInfo info;struct ......
深度

consul_1.5.3单服务结点安装

Consul安装 下载consul:consul_1.5.3_linux_amd64.zip 服务端安装: 将文件解压缩到/opt/consul-server/ 下, 然后增加配置文件config.json, 内容如下: { "bind_addr": "172.16.10.208", "server ......
结点 consul

链表头结点

见这篇文章 ......
表头 结点

深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数,梯度下降的一些算法

1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播,往前传播应该有的权值w,不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么? 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值,这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差,对这个误差进行拟合,需要用一些函 ......
神经网络 梯度 算法 函数 深度

LeetCode876. 链表的中间结点

题目描述 思路:快慢指针 快指针一次走两步 慢指针一次走一步 当快指针到达末尾的时候,慢指针所指的就是链表的中点 方法一: /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode ......
结点 LeetCode 876

18_左叶子之和

左叶子之和 给定二叉树的根节点 root ,返回所有左叶子之和。 示例 1: 输入: root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出: 24 解释: 在这个二叉树中,有两个左叶子,分别是 9 和 15,所以返回 24 示例 2: 输入: root = [1] 输出: 0 【思路】 ......
之和 叶子 18

深度学习笔记3:使用预训练模型之特征提取

我们在小型图像数据集上做深度学习时,一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型,指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性,那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比,这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
深度 模型 特征 笔记

深度学习3D网络---PointNet

常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 PointNet是直接处理点云数据的网络,可以实现对点云的分类和分割,其首页地址为:http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。 主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发,提出了以点云作为输入的分类网络 ......
深度 PointNet 网络

易基因:人早期胚胎发育的表观遗传调控(染色质重塑+组蛋白修饰+DNA甲基化)|深度综述

大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。 哺乳动物发育研究促进了对协调胚胎发生遗传、表观遗传和细胞过程的理解,并揭示了对人类胚胎发生特异性新见解。最近研究生成了人类早期胚胎发生的第一个表观遗传学图谱,激发了关于表观遗传学重编程、细胞命运调控以及支撑人类胚胎发育可塑性的潜在机制新 ......
表观 胚胎 甲基 基因 蛋白

神经网络入门篇:深度学习和大脑的关联性(What does this have to do with the brain?)

深度学习和大脑的关联性 开始讲故事(手动狗头) 深度学习和大脑有什么关联性吗? 关联不大。 那么为什么会说深度学习和大脑相关呢? 当你在实现一个神经网络的时候,那些公式是你在做的东西,你会做前向传播、反向传播、梯度下降法,其实很难表述这些公式具体做了什么,深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们 ......
关联性 神经网络 深度 大脑 神经

深度掌握TypeScript中的重载【函数重载、方法重载】

深度掌握TypeScript中的重载【函数重载、方法重载】 1. 函数重载,方法重载的重要性 著名前端流行框架底层都用到函数重载,例如:Vue3 底层源码就多处使用到带泛型的函数重载。很多前端面试更是拿函数重载作为考核求职者 TS 技能是否扎实的标准之一,如果你不掌握函数重载,等于你的 TS 技能有 ......
TypeScript 函数 深度 方法

机器学习中的深度学习的概念及激活函数、梯度爆炸和梯度消失的总结归纳

1.何为深度学习 在当今时代,机器学习不断深入,很多领域被研究,深度学习是目前最为热门之一的领域, 它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 2.深度学习的目标 让机器能 ......
梯度 函数 激活 深度 机器

[LeetCode Hot 100] LeetCode19. 删除链表的倒数第N个结点

题目描述 思路一:采用两次遍历 第一遍遍历先获取链表的长度length 第二次从dummy节点开始走length - n步 然后将该节点指向下下个节点 思路二:采用一次遍历 设置虚拟节点dummyHead指向head 设定双指针p和q,初始都指向虚拟节点dummyHead 移动q,直到p与q之间相隔 ......
LeetCode 结点 Hot 100 19

ML.NET 3.0 增强了深度学习和数据处理能力

.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0::https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1],强调了两个主要的兴趣点,即深度学习和数据处理,使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创 ......
数据处理 深度 能力 数据 3.0
共1210篇  :4/41页 首页上一页4下一页尾页