科研要的是深度，不是广度。需要在某一方向上有建树，而不是跟风追热点。基金委更愿意资助那些在一个领域深耕细作的人，因为他们专注深入。

1.状态表示2.状态转移方程3.初始化4.填表顺序5.返回值是什么6.代码编写二、44.通配符匹配1.状态表示2.状态转移方程3.初始化4.填表顺序5.返回值是什么6.代码编写三、712.两个字符串的最小

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

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题意给定一个序列,修改最少数量的元素使得任意i属于[1,n-1],q[i]+q[i+1]都为质数,输出最小修改次数思路首先手玩的过程中可以发现,如果因为前面一个数字和自己相加不是质数然后我把自己变成了奇数

[爱心]亲子教练深度践行打卡姓名：蔡园园孩子年龄+性别：6岁半女打卡日期：201911022019年11月累计天数：2*31总累计天数：94/36510月基础习惯：自己做作业10月关注：空无一物观念11

设计模式（DesignPatterns）是软件开发中常用的解决方案，帮助开发者处理常见的设计问题。创建型设计模式专注于对象的实例化，旨在提高系统的灵活性和可维护性。在这篇文章中，我们将深入探讨创建型设计模式中的生成器模式（BuilderPattern）和原型模式（PrototypePattern），详细分析它们的应用场景、优缺点，并通过类图和综合案例加以对比。1.创建型设计模式概述创建型设计模式包

=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和

第三章搜索与图论1.深度优先搜索DFS一条路走到黑数字全排列[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g3u66CKm-1657019682316)(C:\Users

给定A∈Rd×nA\in\R^{d\timesn}A∈Rd×n、b∈Rdb\in\R^db∈Rd，求x=arg⁡min⁡x∥Ax−b∥2x=\arg\min_x\parallelAx-b\parallel^2x=argminx∥Ax−b∥2。numpy和scipy都有相应的包，见[1,2]。需要注意的是，传入的A、b是按列向量排，即A是[d,n]形状的，bbb只有一个就是[d]，多个就是[d,m]

决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优3.3.1决策树深度

目录一、个人感受二、题目与题解题目一：卡码网110.字符串接龙题目链接题解：BFS+哈希题目二：卡码网105.有向图的完全可达性题目链接题解：DFS三、小结一、个人感受对于两大基本搜索：深度优先搜索DFS

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

尼古拉斯·卡尔在2009年出版的这本书中，对于互联网对人们专注能力、深度思考能力的影响甚至剥夺忧心忡忡。

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

写作需要深度思考，而我们的大脑是所有器官中最耗能的，为了保持能量，我们的大脑是能不思考就不思考。写作偏偏是反其道而行之。演讲就更不用

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f

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OpenCV的应用领域包括:2D和3D功能工具包、运动估计、面部识别系统、手势识别、人机交互、移动机器人、动作理解、物体识别、分割和识别、实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知、运动跟踪、增强现实等

ShadowResolutionScale，越大，阴影的效果越好Step3：用这种方式去做，阴影会因为半透明的程度，降低阴影的浓度要做这种效果，需要更多的操作首先放一个半透明的树，一个非半透明的树，将非半透明的树的主通道和深度通道关掉这样非透明的树就消失了

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考察重点：不会考算法证明，这里不讲了，重点是实现+抽象1.如何建图——如何定义点边，抽象成一个图问题Prim/i/，kruskal是最小生成树算法不是prime/ai/质数1.是么时候用？

最大值和最小值通过判断并比较大小，选择数组中的第一个数为最大值（最小值），并用循环方法比较此数与后面一个数进行比较求和和平均数较简单，这里不再赘述。

5G智能工厂，是基于5G通信技术和物联网（IoT）的深度融合而构建的智能制造体系。它利用5G网络的高速度、低延

在Kubernetes中，一个重要的概念就是Pod(豆英)，Kubernetes并不是直接管理容器的，他的最小管理单元叫做Pod。一、什么是Pod。Pod是一个或多个容器的组合。

函数：什么是函数：C语言中函数就是具有某项功能的代码段，它是C语言管理代码的最小单位（英言是function），早期被翻译成函数，就一直沿用了，现在新的编程语言都翻译成方法，与数学中的函数无关。

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专栏介绍：YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。

一直在写文章，今天来细细琢磨和深度思考一下写文这件事情。不做过多的阐述，就是对一些问题的本质思考。好内容的本质是什么？内容的本质是情感共鸣和情绪共振，内容的底色是感性的。

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语法：array.flat([depth])depth：可选参数，表示要拉平的深度。默认值是1。示例：constarr=[1,[2,[3,[4]]]];console.lo

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前言最近在研究halcon的深度学习，在环境配置上花了不少的功夫搞定，结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误，报7709，折腾了三天才解决。

该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。

26、每一个人的社交活动的价值都是不一样的，人们在实现人际积累、技能提升、内心完善的过程中，所达到的水平也不一样27、互联网拓展了社交广度，有些行为学家认为在信息网络时代，人们透过各种信息传输工具和社交工具，几乎能够保证社交广度的无限延伸。这种延伸包含了两种形式，一种是规模上的延伸，在互联网时代，人们可以大规模地结交新朋友，相比于现实生活中，网络可以给人们提供更多的社交对象。28、一种是界限的突破

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特点：磁头移动最小化：由于数据是连续的，磁头在读取或写入数据时只需要在磁盘的一个方向上移动，减少了寻道时间和延迟。高效性能：

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近期，Databricks以超过10亿美元的价格收购了Tabular——ApacheIceberg的商业支持公司，这一动作加剧了Snowflake和Databricks在开放湖仓标准发展上的竞争。这起收购也突显了数据湖表格式在现代数据分析架构中的关键地位。在上月的StarRocksMeetup活动中，四位湖仓技术专家代表ApacheIceberg、ApacheHudi、ApachePaimon和S

同一个group中最大容量取决于最小的storage的存储容量。因此如果还想继续使用此group，则需要对此group对应的所有服务器挂载同样容量的磁盘，指定store_path1……，但这样做的

1.Transformer框架Transformer是一种基础的深度学习模型架构，由Google于2017年提出。它引入了注意力机制（Self-Attention）