变分膜态分解对两个参数进行实验分析，IMF分量个数和惩罚因子对分解性能的影响

推荐算法（推广搜）——广告和推荐有什么不同？
导语近几年新兴起一个行业：推广搜。即推荐、广告、搜索算法的简称。各大厂都隐隐将其作为公司核心技术来发展。此文将带领大家探秘广告和推荐有什么区别以及其相似处。再此强调一下，广告算法里面的推荐广告和自然推荐结果里的推荐系统进行对比，但因为广告算法里面还有“搜索广告”，搜索广告和推荐系统差异性就太大了，这里不做讨论。一、不同点1.1本质不同推荐广告和自然推荐本质中要处理的群体和衡量的利益完全不一样。（图
算法分析与设计实验2：实现克鲁斯卡尔算法和prim算法表白墙上别挂我算法笔记经验分享
实验原理（一）克鲁斯卡尔算法：一种用于求解最小生成树问题的贪心算法，该算法的基本思想是按照边的权重从小到大排序，然后依次选择边，并加入生成树中，同时确保不会形成环路，直到生成树包含图中所有的顶点为止。具体步骤：边的排序：将所有边按照权重从小到大排序。初始化：创建一个空的生成树（可以是一个空的图结构），以及一个用于记录每个顶点所属集合（或称为连通分量）的数据结构（例如并查集）。边的选择：依次选择排序
（面经总结）一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法南淮北安冲刺大厂之面经总结面经排序算法二分插入冒泡快速
文章目录一、二分插入排序1.原理2.代码二、冒泡排序1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类2.性能分析一、二分插入排序首先必须是排好序的数组，然后通过二分查找，找到合适的位置，插入1.原理二分查找算法又叫作折半查找，要求待查找的序列有
Python常考面试题汇总（附答案） TT图图面试职场和发展
写在前面本文面向中高级Python开发，太基本的题目不收录。本文只涉及Python相关的面试题，关于网络、MySQL、算法等其他面试必考题会另外开专题整理。不是单纯的提供答案，抵制八股文！！更希望通过代码演示，原理探究等来深入讲解某一知识点，做到融会贯通。部分演示代码也放在了我的github的该目录下。语言基础篇Python的基本数据类型Python3中有六个标准的数据类型：Number（数字）(
opencv-python与opencv-contrib-python的区别联系剑心缘零碎小知识 python opencv
opencv-python包含基本的opencvopencv-contrib-python是高配版，带一些收费或者专利的算法，还有一些比较新的算法的高级版本,这些算法稳定之后会加入上面那个。官网对contrib模块的简介（点击链接跳转）参考链接
通信算法之278：数据链/自组网通信设备--MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码--1.系统指标需求及帧结构设计秋风战士无线通信基带处理算法 MATLAB仿真软件无线电算法无人机经验分享
MIMO(2T2R)-OFDM系统系列–实际工程应用算法代码第一章：系统指标需求拆解分析第二章：通信系统帧结构设计和OFDM参数设计第三章：通信业务速率设计及理论解调门限第四章：同步序列设计及同步性能仿真验证第五章：数据业务设计及性能仿真验证第六章：信道模型设计第七章：接收关键算法设计及仿真验证第八章：其它待补充本文目录MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码一、实际项目：系
通信算法之287：通信技术点咨询秋风战士 MATLAB仿真软件无线电无线通信基带处理算法网络算法无人机经验分享
专业技术咨询方向第一：SFBC编码与解码原理推导第二：SFBC系统中信道均衡推导第三：云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四：两天线SCFDE系统（SFBC码）帧结构设计第五：两天线OFDM系统（SFBC码）帧结构设计第一：SFBC编码与解码原理推导第二：SFBC系统中信道均衡推导第三：云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四：两天线SCFDE系统（SFBC码）帧结构设计第五：两天线
知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码) 毕设工作室_wlzytw python论文项目知识图谱人工智能
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
反向传播神经网络极简入门自信哥
单个神经元神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{Wl}是复数个矩阵，{bl}是复数个向量，其中的元素分别属于单个层，而每个层的组成单元，就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”（感知机）组成的，每个神经元图示如下：这其实就是一个单层感知机，其输入是由和+1组成的向量，其
【限时干货】Calibre智能分类，轻松突破内网限制畅享电子书库比头发还脆弱服务器 tcp/ip linux
文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系，核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计，在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件：通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......
博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别） weixin_39673184 说话人识别python
基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
深入解析C++中 std::sort背后的实现原理 —Introsort（Introspective Sort）点云SLAM C++c++算法数据结构快速排序排序算法堆排序深度优先
Introsort简介Introsort是一种混合排序算法，结合了三种经典算法的优点：算法用于特点快速排序通常情况平均时间复杂度O(nlogn)堆排序当快速排序退化（递归过深）时最坏时间复杂度O(nlogn)插入排序小规模数组时（如长度≤16）常数开销小，快Introsort运行机制排序逻辑如下：if(size2*log2(n))堆排序（HeapSort）else快速排序（QuickSort）快速
冒泡排序算法详解（含Python代码实现）算法_小学生算法
冒泡排序（BubbleSort）是最基础的排序算法之一，通常用于学习排序算法的入门理解。本文将通过Python代码实现冒泡排序，并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是：相邻两个元素比较，将较大的元素不断“冒泡”至右侧，最终实现排序。其基本过程是重复比较相邻的元素，如果顺序错误就交换，重复这一过程，直到没有任何需要交换的为止。二、Python代码实现下面
揭秘 Spring Cloud Zuul 在后端的负载均衡策略大厂资深架构师 Spring Boot 开发实战 spring cloud 负载均衡 spring ai
揭秘SpringCloudZuul在后端的负载均衡策略关键词：SpringCloudZuul、负载均衡、微服务网关、Ribbon、请求路由摘要：在微服务架构中，API网关是流量的“总调度员”，而负载均衡则是它的“智能大脑”。本文将以“小区门卫派件”为故事主线，用通俗易懂的语言揭秘SpringCloudZuul如何通过集成Ribbon实现后端负载均衡。我们将从核心概念到算法原理，从代码实战到应用场景
【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法（CPO）核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
LRU Cache Mr_Xuhhh c++c语言算法开发语言 python
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【Python】simulink与python联合仿真
1.1Simulink的边界：事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式，使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而，这种优势也带来了其天然的局限性：基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
【PyTorch】教程：torch.nn.GELU 老周有AI~算法定制 PyTorch pytorch 深度学习 python
torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh，默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
数据结构之栈实验 lannnn_ 学习记录数据结构 c语言栈
栈实验实验目的实验环境实验要求实验内容源代码运行结果实验目的掌握栈这种数据结构特性及其主要存储结构，并能在现实生活中灵活运用。实验环境CodeBlocks实验要求1.熟悉c语言的语法知识；2.掌握栈的顺序存储结构—顺序栈的定义、构造、获得栈顶元素、入栈、出栈等基本操作；实验内容完成栈的定义、构造、获得栈顶元素、进栈、出栈等函数的编写。要求在主函数中实现对以上操作的调用，编写一个算法判断给定的字符向
新手必看：入行大模型前一定要知道的几件事！和老莫一起学AI 人工智能 java 机器学习大模型算法程序员转行
大模型怎么转？适合哪些人？哪些方向对新手友好？又有哪些坑你必须避开？文章有点长，但全是我这几年观察下来最真实的经验，如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑，建议认真读完，或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT，先搞清“全景图”再出发说句真话，很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的"最上层"，底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型
php字符串匹配算法,字符串查找算法及原理
面试题:判断字符串是否在另一个字符串中存在？面试时发现好多人回答不好,所以就梳理了一下已知的方法,此文较长,需要耐心的看下去。从实现和算法原理两方面解此问题，其中有用PHP原生方法实现也有一些业界大牛创造的算法。实现方法一:语言特性-内置函数/*strpos示例*///testecho'match:',strpos('xasfsdfbk','xasfsdfbk')!==false?'true':'
字符串的两种模式匹配算法--暴力法与KMP算法
对于字符串而言，最常见的基本操作莫过于查找某一字符串（模式串）在另一字符串（主串）中的位置，这一操作过程叫做字符串的模式匹配，常见的模式匹配算法有朴素模式匹配算法和KMP模式匹配算法，下面结合代码对这两种模式匹配算法的思想做个总结。参考博客：很详尽的KMP算法（厉害）1.朴素模式匹配算法（暴力法）朴素模式匹配算法的思想就是，把主串中的每一个字符作为子串开头，与要匹配的字符串进行逐字符匹配，直到所有
DTW 动态时间规整：时间序列的柔性桥梁
在时间的长河中，数据如浪花般不断涌现，而时间序列数据更是其中璀璨的存在。当我们试图比较两段时间序列时，常常会遇到一个棘手的问题：就像两位舞者，他们演绎着相同的舞蹈，却有着不同的节奏与速度，直接对比难以判断二者的相似度。而DTW（DynamicTimeWarping，动态时间规整）算法，就像一座神奇的柔性桥梁，能够跨越时间节奏的差异，精准度量时间序列间的相似性，在众多领域发挥着不可或缺的作用。一、D
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零基础数据结构与算法—— 第三章：高级数据结构-总结 qqxhb 零基础数据结构与算法小学生编程算法数据结构算法树堆哈希表图
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Struts2学习笔记 caoyong struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2 = Struts + Webwork 2、搭建struts2开发环境 a>、到www.apac
SpringMVC学习之后台往前台传值方法满城风雨近重阳 springMVC
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做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
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简单链式调用的实现技术归来朝歌方法调用链式反应编程思想
在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result"); 也可能在HQ
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最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
狼和羊，该怎么抉择在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
读取android系统的联系人拨号百合不是茶 android sqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢关键代码: 1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
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查看端号使用情况征客丶 windows
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【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
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Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2 spring mvc
1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernate update
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读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 bylijinnan java 设计模式
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重置MySQL密码 chenhbc mysql 重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables 3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot
再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
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oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
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Python版B树 dieslrae python
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11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
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nginx日志分割 for linux HarborChung nginx linux 脚本
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Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。按照这个思路，我想安装过程如下：安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
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