tensorflow深度 环境 笔记

深度学习模型在基因组选择中的预测能力(统计、总结)

Gianola et al. [61]: 应用:基因组选择。 比较:多层感知器(MLP)与贝叶斯线性回归(BRR)。 结果:在小麦数据集中,随着隐藏层神经元数量的增加,MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中,MLP也超越了BRR,特别是在脂肪产 ......
基因组 基因 深度 模型 能力

《Unix/Linux系统编程》教材学习笔记第十一章

chapter11 EXT2文件系统 Linux一直使用EXT2(Card等1995)作为默认文件系统。EXT3 (EXT3,2014)是EXT2的扩展。EXT3中增加的主要内容是一个日志文件,它将文件系统的变更记录在日志中。日志可在文件系统崩溃时更快地从错误中恢复。没有错误的EXT3文件系统与EX ......
教材 笔记 系统 Linux Unix

《信息安全系统设计与实现》第六周学习笔记

《信息安全系统设计与实现》第六周学习笔记 第十一章 EXT2 文件系统 EXT2文件系统 EXT2第二代扩展文件系统(英语:second extended filesystem,缩写为 ext2),是LINUX内核所用的文件系统。它开始由Rémy Card设计,用以代替ext,于1993年1月加入l ......
笔记 系统 信息

*【学习笔记】(4) 网络流

1.算法简介 网络 一个网络 \(G = (V,E)\) 是一张有向图,图中每条有向边 \((x,y) \in E\) 都有一个给定的权值 \(c(x,y)\) ,称为边的的容量。特别的,若 \((x,y) \notin E\), 则 \(c(x,y) = 0\)。图中还有两个指定的特殊节点 \(S ......
笔记 网络

*【学习笔记】(7) 线段树及高级用法

一.普通线段树 线段树(Segment Tree)几乎是算法竞赛最常用的数据结构了,它主要用于维护区间信息(要求满足结合律)。与树状数组相比,它可以实现 \(O(logn)\) 的区间修改,还可以同时支持多种操作(加、乘),更具通用性。 接下来我们用这道模板题为例,看看线段树是怎么维护区间和这一信息 ......
线段 笔记

Anaconda环境迁移:直接将之前搭建好的环境从一个机子迁移到另一个机子(Anaconda3虚环境复制迁移)

Anaconda环境迁移:直接将之前搭建好的环境从一个机子迁移到另一个机子 把电脑中的虚拟环境从一个文件夹迁移到另一个文件夹,或者把一台主机中的某个虚拟环境迁移到另一台主机上。 (tf115) [med tf115]# conda env list# conda environments:#base ......
环境 机子 Anaconda Anaconda3

第五周学习笔记

EXT2文件系统 EXT2文件系统数据结构 使用mkfs创建虚拟磁盘 linux命令为 mke2fs [-b blksize -N ninodes] device nblocks 具体使用例: dd if=/dev/zero of=vdisk bs=1024 count=1440 mke2fs vd ......
笔记

图渲染示例-几何深度学习图分割

图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分,节点或边进行分类的任务,如图1所示。 从较大的语义分段数据集中,提取出了四足数据集,并显示了此任务的真实标签。在这种情况下,每一部分都有属于五种可能类别之一的标签:耳朵,头部,躯干,腿和尾巴。根据此局部级别的信息,生成节点或 ......
示例 几何 深度

基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出,斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
学习网络 Googlenet 深度 行为 动作

腾讯游戏客户端公开课笔记——UMG系统

UE4提供的界面开发系统 HUD Slate (UE4早期版本的UI系统) 缺点:用来“编写”界面布局非常麻烦 UMG (Unreal Motion Graphics UI Designer) 基于Slate,有图形开发界面(编辑器中) UMG 基本概念 1. 控件 Widget 预先封装好的功能单 ......
客户端 客户 笔记 系统 UMG

[学习笔记]强连通分量

定义 什么是强连通分量?直白地说就是在一个有向图中,有一块区域,每个点都可以互相抵达。这里用一张图来说明一下。 图中的 \(1, 2, 3\) 是一个强连通分量,因为他们可以互相抵达。 Tarjan 算法 如何求强连通分量,最有名且最常用的就是 Tarjan 算法。 先给出如下定义: \(dfn_u ......
分量 笔记

Vue工程环境搭建(NodeJs以及Vue-cli:出现权限不足的问题解决)

Vue工程 4.1需要依赖NodeJs,官网下载安装后 说明安装成功 4.2配置npm的全局安装路径 npm config set prefix "nodejs的安装目录" 没有出现报错信息即可 4.3切换npm的淘宝镜像,不然外网服务器下载资源会比较慢 npm config set registr ......
Vue 权限 Vue-cli 环境 NodeJs

2023_10_14_MYSQL_DAY_05_笔记

2023_10_14_MYSQL_DAY_05_笔记 https://www.cnblogs.com/tdskee/p/16536166.html { MySQL的优化多种方法(至少15条) } #查看触发器 show triggers; #删除触发器 drop trigger 触发器名; #建立触 ......
MYSQL_DAY 笔记 MYSQL 2023 DAY

学习笔记五

第11章 EXT2文件系统 EXT2文件系统数据结构: EXT2文件系统使用一些关键的数据结构来组织文件和目录的存储和访问。以下是EXT2文件系统中常见的数据结构: 超级块(Superblock):是文件系统的起始部分,包含关键的元数据,如文件系统的大小、块的数量、inode(索引节点)的数量等信息 ......
笔记

计科《软件集成开发环境》第一次作业

[实验目的] 1.掌握软件开发的基本流程 2.掌握软件设计和开发的基本工具 3.理解集成软件开发环境在软件开发过程中的作用 [实验内容] 1.设计一个可实现加、减、乘、除功能的计算器软件 2.使用牛顿迭代法完成算术开方的运算 3.将自己编写的算术开方功能集成到计算器程序中,使计算器软件除了具备加、减 ......
集成开发 第一次 环境 软件

软件集成开发环境第一次作业

1.实现加法功能 代码: #include<stdio.h>int main(){int a,b;int c=0;printf("请输入第一个自然数(0到100):");scanf("%d",&a);printf("请输入第二个自然数(0到100):");scanf("%d",&b);if(a>=0 ......
集成开发 第一次 环境 软件

软件集成开发环境第一次作业

1.实现加法功能 代码: #include<stdio.h>int main(){int a,b;int c=0;printf("请输入第一个自然数(0到100):");scanf("%d",&a);printf("请输入第二个自然数(0到100):");scanf("%d",&b);if(a>=0 ......
集成开发 第一次 环境 软件

ubuntu18.04环境下编译支持debuginfod的gdb

ubuntu18.04环境下编译支持debuginfod的gdb 介绍 Ubuntu 22.10 版本才默认安装debuginfod,对于之前的发行版都需要手动配置。gdb从10.1版本才开始支持debuginfod,而Ubuntu旧的发行版里gdb都低于10.1版本。另外,debuginfod被包 ......
下编 debuginfod 环境 ubuntu 18.04

软件集成开发环境第一次作业

1.实现加法功能 代码: #include<stdio.h>int main(){ int a,b; int c=0; printf("请输入第一个自然数(0到100):"); scanf("%d",&a); printf("请输入第二个自然数(0到100):"); scanf("%d",&b); ......
集成开发 第一次 环境 软件

1.1 Windows驱动开发:配置驱动开发环境

在进行驱动开发之前,您需要先安装适当的开发环境和工具。首先,您需要安装`Windows`驱动开发工具包(WDK),这是一组驱动开发所需的工具、库、示例和文档。然后,您需要安装`Visual Studio`开发环境,以便编写和调试驱动程序。在安装WDK和`Visual Studio`之后,您还需要配置... ......
Windows 环境 1.1

【Flask笔记】

hello world from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello_world(): return "<h1>哈哈</h1>" # 括号中的参数使得同一网络下的所有设备都可以访问该服务器(不过我试了下 ......
笔记 Flask

【算法笔记】 数位dp (例题是 [SCOI2009] windy 数)

数位dp 引入 数位 :是指把一个数字按位数一位一位地拆开,关注它每一位上的数字。如果拆的是十进制数,那么每一位数字都是 0~9,其他进制可类比十进制,就比如 链接: [SCOI2009] windy 数的二进制同理。 常见特征 要求统计满足一定条件的数的数量(即,最终目的为计数); 这些条件经过转 ......
例题 数位 算法 笔记 windy

【图论】最近公共祖先 学习笔记

LCA 基本概念 对于一个有根树,如果点 \(z\) 既是点 \(x\) 的祖先,又是点 \(y\) 的祖先,则说点 \(z\) 是 \(x\) 和 \(y\) 的公共祖先。每对点的所有公共祖先里,深度最大的那个点被称作这两个或多个点的最近公共祖先(lca)。 lca 有很多优秀的性质,例如经过 l ......
祖先 笔记

软件集成开发环境(作业一)

1.Tkinter作为Python GUI开发工具之一。它具有GUI软件包的必备的常用功能。比如,它提供了十多种不同类型的窗口控件、窗口布局管理器、事件处理机制等。 2.创建窗口 # 创建主窗口 window = tk.Tk() window.title("计算器") # 创建显示框 entry = ......
集成开发 环境 软件

Java 深度优先搜索 and 广度优先搜索的算法原理和代码展示

111. 二叉树的最小深度 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。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 方法1:深度优先搜索 原理:深度优先搜索(Depth First Search)是一种遍历图的算法,它从图中的某个顶点出发,沿着一条路径不 ......
广度 算法 深度 原理 代码

学习笔记5

苏格拉底挑战 第十一章 EXT2文件系统 一.知识点归纳 (一)EXT2文件系统数据结构 1.通过 mkfs 创建虚拟磁盘 在 Linux 下,命令 mke2fs [-b blksize -N ninodes] device nblocks 在设备上创建一个带有 nblocks 个块(每个块大小为 ......
笔记

linux学习记录(管道、环境变量与常用命令) 10.14~10.15

管道; 类似文件重定向 第一个命令的标准输出至第二个命令的标准输入,第二个文件的标准输出至第三个命令的标准输入 (1)只会处理stdout标准输出,stderr会忽略 (2)管道右边的命令必须能接受stdin(有些指令如:rm tmp -r接收的是文件参数) (3)多个管道命令可以串联 与文件重定向 ......
变量 管道 命令 常用 环境

《敏捷软件开发宣言》阅读笔记二

敏捷软件开发宣言的核心内容 敏捷软件开发的原则 《敏捷软件开发宣言》提出了四个基本原则:简洁、沟通、反馈和适应。这些原则构成了敏捷软件开发的基础,帮助团队在面对变化和不确定性时,能够迅速做出调整。 敏捷软件开发的价值观 敏捷软件开发宣言提出了12个价值观,包括:个体和互动、工作和流程、产品和市场、可 ......
软件开发 宣言 笔记 软件

学习笔记5(第十一章)

一、知识点归纳 (一)知识点整理 第十一章 EXT2 文件系统 EXT2是一个完全与LINUX兼容的文件系统,这一章在简要EXT2-EXT4的当前状况之后,又用编程示例各种数据结构与如何进行相关的实现还展示了如何通过虚拟磁盘mount-root来构建基本文件系统,将文件系统的实现分为了三个级别并分别 ......
笔记

动手学深度学习--卷积神经网络

from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前:我们是通过多层感知机来实现的,当面对一张图片的时候,我们将其看成一个像素点矩阵,然后将其从二维拉直到一维上,再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素,这意味 ......
卷积 神经网络 深度 神经 网络