排序算法的分类1插入：插入，折半插入，希尔2交换：冒泡，快速3选择：简单选择，堆4归并：归并（不只二路归并）5基数：1.插入排序voidinsert_sort(){for(inti=1;i=0&&x=1

###1.1模块的分类```模块分为核心模块、文件模块，其中包是一种特殊的文件模块```-核心模块+fsfilesystem+http+os+path+querystring+url###1.2模块三兄弟

它摒弃了传统的IP地址分类（A、B、C等类），采用可变长度子网掩码（VLSM），允许网络管理员根据实际需求灵活地划分IP地址空间。

Python的变量命名规范二、Python中的可变与不可变类型二、List列表1.返回值2.列表中添加新元素3.列表中append()和extend()的区别三、字符串中的切片四、字典中键值对1.字典中的键也分类型

数据集特点类型：工地工程车分类检测数据集。格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。

一、今天是什么日子2019.03.20周三起床：6:00天气：晴心情：平静纪念日：二、任务清单（一）今日任务：分类日期内容完成情况完成阶段工作事业0320（周三）案例小册子会-设计公司洽谈2学习成长0320

2、NAT分类静态NAT，即内网IP与公网IP是一对一的永久映射关系；动态NAT，即内网IP从公网IP池中，动态选择一个进行映射；网络地址端口转换NAPT（NetworkAddressandPortTranslation

1、服务类型分类展示小程序在首页展示各种家政服务种类，包括保洁、上门维修、衣服洗护、月嫂等，详细介绍各项服务内容，以及服务人员的个人、评价信息，方便用户选择，快速找

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理

1.游戏功能模块介绍1.1.登录模块1.2.注册模块1.3.故事情节模块1.4.动画模块1.5.音频模块1.6.结束界面模块1.7.网络模块1.8.数据库模块2.需求文档编写2.1需求的定义2.2需求分类

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路题意理解以及补充利用哈希表求下一张牌利用哈希表统计牌数枚举初始牌的框架计算特定顺子的函数顺子延长以及输出代码pythonjavacpp时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频

文章目录数据清洗二次清洗数据上下文情景顺序应该先处算情境批量操作excel数据清洗遍历python脚本所在目录所有excel文件读取所有文件的‘’标注‘’列，遍历读取这一列每行数据，删除所有数据中不包含：1学生回答问题2出声思考3学生举手/提问/建议4学生获得成就时刻5学生与家长互动6家长辅导学生7家长鼓励学生8家长批评/惩罚学生这八条中的数据，如果遇到学生回答问题R1，或者学生回答问题R2学生回

目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程

聚合查询分类参考Elasticsearch笔记（七）：聚合查询_subaggregation-CSDN博客示例AggregationBuilders.terms相当于sql中的groupby，其中name

一、学习与实践1.付出不亚于任何人的努力2.要谦虚，不要骄傲3.要每天反省4.活着，就要感谢5.积善行，思利他6.不要有感性的烦恼二、每日分享垃圾分类没几天就要上纲上线了。各个小区都已经跃跃欲试了。

引言随着互联网技术的发展，垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。

StringRedisTemplate删除某key开头的原创mob64ca12e732bb2024-03-1204:13:15©著作权文章标签数据Redis甘特图文章分类Redis数据库阅读数94我整理的一些关于

本文将深入探讨Java设计模式的基本概念、分类、核心原理，并结合具体示例阐述几种重要设计模式的运用，旨在引导读者理解并掌握这一重要知识体系，将其应用于实际项目开发中。

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：10106标注数量(xml文件个数)：10106标注数量(txt文件个数)：10106标注类别数：3标注类别名称:["glass-bottle","metal-bottle","plastic-bottle"]每个类别标

二、首页设计与开发方法1.页面结构UniApp的首页一般包含标题栏、轮播图、分类导航和推荐商品等模块。其中，轮播

1、资源的定义参考这儿1、资源的分类参考这儿二、资源怎么用？

网站安全测试目标：1.发现网络系统中存在的安全隐患和可能被入侵者利用的安全漏洞2.与黑客区别：·渗透测试是经过授权的·可控制的、非破坏性的方法3.宏观上的分类：·黑盒测试不了解目标详细信息的情况，模拟黑客攻击

一、打开Windows电脑桌面云便签，点击界面左侧分类标签名称可进入相应分类内容列表，找到要修改重要事项提醒设置的重要便签事项；二、在便签重要事项文字下方附件行可看到设置的提醒时间及其右侧黄色五角星状的重要图标

这7篇不仅著录了590多种动植物及其名称，而且还根据它们的形态特征，纳入一定的分类

异常的分类先来看看异常的分类imageerror是一定会回滚的。这里Exception是异常，他又分为运行时异常RuntimeExce

Linux驱动分为三个基础大类：字符设备驱动，块设备驱动，网络设备驱动。1.字符设备(CharDevice)字符(char)设备是个能够像字节流（类似文件）一样被访问的设备。对字符设备发出读/写请求时，实际的硬件I/O操作一般紧接着发生。字符设备驱动程序通常至少要实现open、close、read和write系统调用。比如我们常见的lcd、触摸屏、键盘、led、串口等等，他们一般对应具体的硬件都是

分类NoSQL数据库通常

**分类指标**：-`accuracy_score`:计算分类准确率。-`classification_rep

博主主页：倔强的大蜗牛专栏分类：QT❤️感谢大家点赞收藏⭐评论✍️目录一、认识QtCreator界面1、总览2、左边栏3、代码编辑区4、UI设计界面5、构建区一、认识QtCreator界面1、总览2、左边栏在编辑模式下

#一生一万本计划#10000/1619【阅读日期】20220822【书名】养生睡眠（AI导读版）【作者】李峰【关键词】睡眠障碍的中医医理分析、防治方法【分类】健康，睡眠【简评】本书是导读版，主要从中医角度分析睡眠障碍的原因

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】西红柿番茄成熟度检测640张3类别VOC+YOLO格式.zip点我下载2【目标检测数据集】轮船分类检测数据集500张4类别VOC+YOLO格式.zip点我下载3【

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。

判别器所作的其实就是一个二分类任务，我们可以计算他的损失并进行反向传播求出梯度，从而

欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览SpringCloudGateway应用中，处理请求时若发生异常未被捕获

Flink的窗口聚合的分类分为两类：全量聚合和增量聚合。增量聚合：是每来一条数据计算一次增量数据，窗口时间到了后输出。

设计模式分类在Java中，设计模式是一套被反复使用的、被多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。它们是软件开发过程中为了提升代码的可维护性、可扩展性和可重用性而采用的解决方案。

远翔各型号应用分类：降压芯片：FP6161，FP6188，FP6150B，FP6151。升压芯片：FP5139，FP5207，FP5217，FP6291，FP6293，FP6296，FP6298

文章目录mysql索引索引的优缺点索引的分类索引的创建索引的数据结构B-Tree多路平衡查找树B+TreeB+树索引Hash索引面试题mysql索引索引（index）是高效获取数据的数据结构(有序)。

它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。

通俗的讲,就是在数据采集的本地完成对数据的计算、处理后(譬如打上时间戳,数据格式化、对事件和过程数据分类),根据结果进行“就地”决策,并将处理完成的数

#一生一万本计划#10000/1324【阅读日期】20211031【书名】刺绣配色事典【作者】崔西•布尔【关键词】刺绣配色方案宝典【分类】手工【简评】作者是自学成才的刺绣名师，致力于刺绣工艺的教学、研讨

分类OC的动态特征允许使用类别为现有的类添加新方法并且不需要创建子类，不需要访问原有类的源代码。通过使用类别即可动态为现有的类添加新方法，而且可以将类定义模块化分布到多个相关文件。

在当今的数字领域中，保护网站免受垃圾邮件、恶意活动和自动化机器人的侵害至关重要。由谷歌开发的reCAPTCHA已成为一种广泛实施的安全措施，用于区分人类用户和机器人。

文章目录一.选择器1.标签选择器2.类选择器3.ID选择器4.分组选择器5.派生与子元素选择器6.属性选择器7.伪类选择器8.伪对象选择器9.选择器的优先级别css优先级的6大分类一.选择器1.标签选择器选择器例子描述

以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。

bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集

、服务主要功能描述发票识别服务，支持增值税发票识别、火车票识别、机动车销售统一发票识别、PDF电子发票识别（仅支持PDF格式识别）、定额发票识别、出租车发票识别、航空运输电子客票行程单识别，并支持自动分类