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散点图线性拟合
Python在高等数学和
线性
代数中的应用
高等数学的符号解2.1极限2.2导数2.3级数求和2.4泰勒展开2.5不定积分和定积分2.6代数方程2.7微分方程3.高等数学问题的数值解3.1一重积分3.1.1梯形计算3.1.2辛普森计算3.2多重积分3.3非
线性
方程数值解
学习不止,掉发不停
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2024-02-20 06:08
数学建模
python
收藏 数据结构链表的知识点总结
数据结构链表知识点总结1.链表的基本概念-链表是一种
线性
数据结构,由一系列节点(或元素)组成。-每个节点包含两部分:数据域和指针域(或称为链接)。-指针域存储指向下一个节点的地址,形成链表的逻辑顺序。
极客代码
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2024-02-20 06:05
玩转C语言
c语言
数据结构
AuTo Layout
一,autoLayout分为两个模块1.casswary算法能够有效解析
线性
等式系统和
线性
不等式系统,用来表示用户界面中那些相等关系和不等关系2.layoutengine布局引擎系统LayoutEngine
songzhaojie
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2024-02-20 05:43
BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm
在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共
线性
,但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据,但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了,分布将变化的很严重。
是Dream呀
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2024-02-20 03:03
机器学习笔记
计算机视觉
cnn
深度学习
人工智能
【激光SLAM】激光的前端配准算法
文章目录ICP匹配方法(PointtoPoint)PL-ICP匹配方法(PointtoLine)基于优化的匹配方法(Optimization-basedMethod)优化方法的求解地图双
线性
插值拉格朗日插值法
趴抖
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2024-02-20 02:34
激光SLAM
激光SLAM
SLAM
前端
深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法
观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题,如过
拟合
或欠
拟合
。超参数随机搜索是一种自动选择最优超参数组合的方法,通过在给定空间内随机选择超参数组合并进行评估,选择性能最佳的超参数组合。
微学AI
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2024-02-20 02:59
深度学习技巧应用
深度学习
人工智能
训练曲线
超参数
随机搜索
深度理解实分析:超越公式与算法的学习方法
在数学的学习旅程中,微积分和
线性
代数为许多学生提供了直观且具体的入门体验。它们通常依赖于明确的公式、算法以及解题步骤,而这些元素往往可以通过记忆和机械练习来掌握。
howard2005
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2024-02-20 02:23
数学之旅路漫漫
学习方法
Python cvxpy 安装报错问题
学习数学建模的过程中,在
线性
规划以及非
线性
规划的章节中,经常会出现要使用cvxpy.solvers模块求解的模型程序,而python当中是没有自带cvxpy这个库的,这意味着我们需要自行安装库。
seeseaXi
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2024-02-20 01:11
python
开发语言
线性代数
python零散知识点
1.缩进问题:’‘’字符串‘’‘也要和函数运行代码缩进格式保持一致2.cvxpy(
线性
规划问题的使用)来自pycharm给出的解释:混合整数程序在混合整数程序中,某些变量被限制为布尔值(即0或1)或整数值
#self-discipline#
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2024-02-20 01:11
python
python
Second-Order Cone Programming(SOCP) 二阶锥规划
个人博客Glooow,欢迎各位老师来踩踩文章目录1.二阶锥1.1二阶锥定义1.2二阶锥约束2.优化问题建模3.类似问题转化3.1二次规划3.2随机
线性
规划4.问题求解1.二阶锥1.1二阶锥定义在此之前,
Bonennult
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2024-02-20 01:11
凸优化
基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题
为凸优化提供方便使用的用户接口,适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming,二阶锥规划convexoptimization-凸优化,nonlinearoptimization-非
线性
优化
- Easy
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2024-02-20 01:39
优化
python
数学建模
线性代数
自动驾驶
机器人
python从小白到大师-第一章Python应用(三)应用领域与常见包-数据可视化
Matplotlib能够创建各种类型的图形,包括折线图、
散点图
、柱
安城安
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2024-02-20 01:34
基本语言教程
python
开发语言
服务器
运维
ubuntu
信息可视化
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与
线性
回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
链表总结 -- 《数据结构》-- c/c++
链表是一种通过指针串联在一起的
线性
结构,每一个节点由两部分组成,一个是数据域一个是指针域(存放指向下一个节点的指针),最后一个节点的指针域指向null(空指针的意思)。
ros275229
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2024-02-20 01:23
leetcode
算法学习
c++学习
链表
c++
数据结构
树和二叉树的基本知识
一、树的概念及结构1.树的概念树是一种非
线性
的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。
聪明的海王还是想躺平
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2024-02-20 01:21
数据结构
数据结构
c语言
数据结构-树
它是树型结构(非
线性
结构)结点之间具有分支,具有层次结构定义:Tree为n(n>=0)个结点的有限集n=0时为空树,n>0时满足以下两种情况:1.有且仅有一个特定的结点称之为root(根)。
下水道程序员
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2024-02-20 01:20
数据结构
数据结构:栈
栈的概念及结构2.栈的实现2.1初始化2.2入栈2.3出栈2.4栈顶元素2.5栈中有效元素个数2.6检测栈是否为空2.7销毁栈2.8栈的打印今天学习一种新的数据结构——栈1.栈的概念及结构栈:一种特殊的
线性
表
戴墨镜的恐龙
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2024-02-20 01:06
数据结构
数据结构
算法专题:
线性
DP
参考练习习题总集文章目录10.正则表达式匹配44.通配符匹配45.跳跃游戏II53.最大子数组和(LCR161连续天数的最高销售额)91.解码方法97.交错字符串115.不同的子序列119.杨辉三角II198.打家劫舍(LCR089打家劫舍)213.打家劫舍II(LCR090打家劫舍II)10.正则表达式匹配第一道题就是困难题让我很难蚌,真是磨人啊。classSolution{public:boo
Q天马A行空Q
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2024-02-20 01:30
算法导论
算法
leetcode
线性DP
第一章节 绪论以及第二章节
线性
表
文章目录第一章节知识点1知识点2第二章节第一部分基本概念
线性
表的顺序表示和实现
线性
表的链式表示和实现第二部分链表2.两数相加19.删除链表的倒数第N个结点(2009统考真题)21.合并两个有序链表23.
Q天马A行空Q
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2024-02-20 01:29
数据结构
数据结构
算法
绪论
线性表
c++
数据结构-线索二叉树
利用这n+1个空指针,令它们指向遍历二叉树时的前驱和后继,就是创建一棵线索二叉树以中序遍历为例这样一棵二叉树的中序遍历顺序是DBEAFCG如果我们把它看成一种
线性
结构,在这个遍历过程中,D空出来的两个指针可以指向它的前
四零七丶
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2024-02-20 00:26
数据结构
算法专题:前缀和
连续天数的最高销售额)85.最大矩形187.重复的DNA序列209.长度最小的子数组238.除自身以外数组的乘积363.矩形区域不超过K的最大数值和396.旋转函数53.最大子数组和(LCR161连续天数的最高销售额)
线性
Q天马A行空Q
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2024-02-20 00:25
算法导论
算法
leetcode
前缀和
PyTorch-
线性
回归
已经进入大模微调的时代,但是学习pytorch,对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a
一个高效工作的家伙
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2024-02-20 00:46
python
pytorch
线性回归
python
如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
数学基础:深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础,包括
线性
代数、微积分和概率统计。
ABEL in China
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2024-02-20 00:43
学习
chatgpt
人工智能
深度学习发展的艺术
一方面,研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型,如
线性
代数、概
科学禅道
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2024-02-19 23:05
深度学习模型专栏
深度学习
人工智能
《生产调度优化》专栏导读
文章分类生产调度优化问题入门相关问题求解调度问题求解效率探讨相关论文解读生产调度优化问题入门文章包含重点简述生产车间调度优化问题两种常用的FJSP模型解析FJSP问题的标准测试数据集的Python代码解析FJSP标准测试数据代码相关问题求解文章求解器问题类型【作业车间调度JSP】通过python调用PuLP
线性
规划库求解
Lins号丹
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2024-02-19 23:01
生产调度优化
生产调度优化
利用OR-Tools多样的约束函数快速建模详解
约束目录有定界的
线性
约束Add()/AddLinearConstraint()绝对值约束AddAbsEquality()互不相等约束AddAllDifferent()限制变量取值AddAllowedAssignments
Lins号丹
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2024-02-19 23:31
优化求解器
python
求解器
OR-Tools
混合整数
线性
规划MILP问题中增添约束的影响
在混合整数
线性
规划问题中,我们往往会通过添加约束来限制问题的可行空间,但是约束的添加对模型求解会产生多方面的影响,这取决于具体的问题和模型类型,以下是一些可能造成的影响:约束不起作用,即新增的约束对当前问题的解空间并不特别的改变
Lins号丹
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2024-02-19 23:30
数学建模
数学规划
MILP
《数学建模》专栏导读
文章分类相关概念入门快速建模相关混合整数
线性
规划(MILP)加速技巧数值问题探讨相关问题解决技巧相关概念入门文章相关概念离散优化模型的松弛模型
线性
松弛问题混合整数
线性
规划MILP问题中增添约束的影响约束的影响快速建模相关文章求解器涉及步骤利用
Lins号丹
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2024-02-19 23:59
数学建模
数学建模
动态规划之
线性
DP详解
完整代码:典型例题二:股票买卖2.1原题:2.2分析:2.3完整代码:典型例题三:股票买卖K笔交易3.1原题:3.2分析:3.3完整代码:典型例题四:数字三角形4.1题目:4.2分析:4.3完整代码:什么是
线性
chen<>
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2024-02-19 23:05
基础算法
动态规划
算法
c++
动态规划入门 &
线性
动态规划
参考文献:全国青少年信息学竞赛培训教材——复赛(陈合力游光辉编著)一、概念在多阶段决策的问题中,各阶段采取的决策,一般俩说是与空间或者时间相关的。决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移,一个决策序列就是在变化的状态中产生出来,故有动态的含义。我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中,从左下角走到右上角可以看到,状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来
益达915
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2024-02-19 23:03
算法
动态规划
线性DP
动态规划
线性动态规划
概念
动态规划入门——
线性
DP
文章目录
线性
DP最短编辑距离编辑距离
线性
DP最短编辑距离【题目链接】902.最短编辑距离-AcWing题库思路:有三个操作,因此有三个子集!
塔塔开!!!
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2024-02-19 23:32
动态规划
动态规划
算法
动态DP入门&
线性
动态DP
动态DP入门&
线性
动态DP前言核心思想例1例22024牛客寒假4K2022牛客寒假2J结论前言OI-WiKi上有一个动态DP讲解,直接讲到了树型DP领域,同时需要树链剖分,门槛有点高。
罗博士
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2024-02-19 23:58
ACM动态规划
动态规划
算法
ACM
【机器学习笔记】5 机器学习实践
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定
拟合
曲线的参数。
RIKI_1
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2024-02-19 23:52
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习和统计学的区别?
它更关注统计量服从什么分布、假设检验是否显著、模型
拟合
是否合理等问题。方法:机器学习通常使用训练数据来训练模型,然后通过测试数据来评估模型的性能。在训练过程
小桥流水---人工智能
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2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
GAN生成对抗性网络
机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络,其
拟合
能力最好
Dirschs
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2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
支持向量机SVM
下面是SVM从底层到高层的详细讲解:
线性
SVM
线性
SVM专注于在
ALGORITHM LOL
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2024-02-19 23:19
支持向量机
算法
机器学习
【解决(几乎)任何机器学习问题】:超参数优化篇(超详细)
模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/
拟合
过程的参数。如果我们⽤SGD训练
线性
回归,模型的参数是斜率和偏差,超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤
X.AI666
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2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
Unity基础 -- 更新中(2.15)
Unity基础文章目录Unity基础3D数学--基础一些方法插值运算三角函数坐标系3D数学--向量理解常用函数
线性
插值3D数学--四元数看向四元数计算延迟函数协同程序3D数学–基础一些方法floatvalue01
冒泡P
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2024-02-19 23:44
Unity
unity
游戏引擎
GWAS分析
TASSEL5命令行模式运行方法1.典型的MLM(混合
线性
模型)分析管道命令如下:perlrun_pipeline.pl-fork1-hgenotype.hmp-filterAlign-filterAlignMinFreq0.05
wo_monic
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2024-02-19 22:00
【论文精读】ESViT
摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet
线性
检测任务上取得了最先进的性能,其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。
None-D
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2024-02-19 22:40
自监督学习
深度学习
人工智能
计算机视觉
算法
【论文精读】SimCLR2
具体改进有:发现在半监督学习(无监督预训练+有监督微调)中,对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非
线性
变换(投影头)的重要性。
None-D
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2024-02-19 22:40
自监督学习
机器学习
人工智能
deep
learning
计算机视觉
算法
深度学习
【软件测试】如何设计自动化测试脚本
一、
线性
设计
线性
脚本设计方式是以脚本的方式体现测试用例,是一种非结构化的编码方式,多数采用录制+回放的方式,测试工程师通过录制+回访的访问对被测系统进行自动化测试,录制的脚本会产生某些冗余的代码内容或函数及脚本
咖啡加剁椒
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2024-02-19 22:58
软件测试
软件测试
自动化测试
功能测试
程序人生
职场和发展
2021-06-29 共学《反脆弱》 Day27
这种“你有证据吗”的谬论是将证明无害的证据与缺乏证据证明有害混为一谈,在非
线性
情况下,简单的“有害”或“有益”的陈述都会失灵:关键在于剂量。
蒋丽云
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2024-02-19 21:40
《写作是最好的自我投资》----怎样写出吸引人的好文章?
写作之难,在于把网状的思考,用树状结构,体现在
线性
展开的语句里。-----(美)史蒂芬.平克001成功标题的特点-------引发共鸣、制造悬念、引起争议、颠覆认知002如何写好标题呢?
雪飞在路上
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2024-02-19 21:56
周报(202402018)
日期:2024.2.12-2024.2.18本周工作:1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的
线性
时间序列建模方法,巧妙地结合了递归神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的特点,
来自宇宙的曹先生
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2024-02-19 21:53
研究生阶段周报
深度学习
计算机视觉
人工智能
深度学习loss骤降
深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中,这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律,并开始更好地
拟合
数据。
eric-sjq
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2024-02-19 20:47
深度学习
人工智能
【机器学习笔记】11 支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义
线性
分类器(generalizedlinearclassifier
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
支持向量机
【机器学习笔记】12 聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此
拟合
一个假设函数。
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
聚类
【机器学习笔记】10 人工神经网络
1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应
线性
元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非
线性
问题,这极大影响
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
销售话术对成单有啥影响
我们通过一个神经网络来
拟合
这么个关系,即需要用数据去训练一个神经网络模型(成单概率模型),我们可以使用MLP来实现,MLP是一个多层感知器,能够轻松的模拟输入(坐席说的话)和输出(成单)之间的非
线性
关系
wxl781227
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2024-02-19 19:31
深度学习
算法
人工智能
机器学习
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