深度学习cv算法第24页

Flutter之CRC校验

在线CRC校验网站链接：OnlineCRC-8CRC-16CRC-32CalculatorSunshine'sHomepage-OnlineCRCCalculatorJavascript1.CRC算法介绍

AiFlutter·2024-09-04 05:04

OJ-0903

题解importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain

代码改变世界888·2024-09-04 05:33

jQuery基础——高级技巧

在算法里，通常都是代指下标。有下标的，通常都是数组，或者是伪数组。所以说，这个index()方法其实就是获

雷特IT·2024-09-04 05:02

WPF的DataGrid 在MVVM模式下选中行实现滚动

1、定义事件2、实现滚动publicvoidDataGrid_SelectionChanged(objectobj,RoutedEventArgsarg){if(obj==null){return;}vargrid

舟行_逆水·2024-09-04 05:00

宠心宝智能居家监测器

通过算法分析，智能听诊器能够识别出心率、呼吸频率等关键健康指标，为宠物主人提供了一个科学、精准的健康管理工

萌宠心语·2024-09-04 05:30

并发服务器---IO多路复用

单循环服务器：同一时刻只能处理一个客户端任务并发服务器：同一时刻，只能处理多个客户端的任务实现方法：多进程多线程IO多路复用IO多路复用：1.阻塞io（fgetsscanfrecvgetcharread

耶耶耶！ohh·2024-09-04 04:27

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

Kevin‘s notes about Qt---Episode 5 传感器一键调零

在之前的工程中，每次开启六维力传感器后，因为每次零点不一样，需要先将六维力传感器调零，在没有界面时，我是通过一个zero[6]数组保存传感器零点，先将该数组置零，然后通过解耦算法，输出当前各维度读数，然后随机选取一组值

Kevin__47·2024-09-04 04:23

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

实现一个强化学习机器人涉及多个步骤，包括定义环境、状态和动作，选择适当的强化学习算法，并训练模型。

杰哥在此·2024-09-04 03:21

一起学习LeetCode热题100道（65/100）

你必须设计并实现时间复杂度为O(logn)的算法解决此问题。示例1：输入：nums=[5,7,7,8,8,10],target=8输出：[3,4]示例2：输入：nums

久违的小技巧·2024-09-04 03:21

【蓝桥杯青少组】第十五届省赛python(2024)

编程题被绊住了...第四题熟悉等差数列求和公式即可，无需赘述第五题果然是贪心算法，之前强化训练了一天，看来效果还是不够。

jikuibu2023·2024-09-04 03:50

JavaScript高级 —— 学习（一）

目录一、作用域（一）局部作用域1.函数作用域2.块作用域（二）全局作用域二、垃圾回收机制GC（一）生命周期1.内存分配2.内存使用3.内存回收4.特殊情况——内存泄漏：注意：（二）算法说明1.堆栈空间分配区别

COLDEHY·2024-09-04 03:20

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

K近邻(KNN)算法详解及Python实现今天浏览网页看到一篇用Python实现K近邻(KNN)算法的详解教程，果断收藏下来，虽然是五年前的文章，可能有些语法已经不适合，但文章语法思路还是可以值得借鉴的

天明豆豆·2024-09-04 03:23

Luminar Neo for Mac v1.19.1.17483 - 图像编辑软件

前往Mac荔枝下载LuminarNeoforMacv1.19.1.17483图像编辑软件在功能方面，LuminarNeo提供了多种滤镜和预设，包括色彩调整、光影效果、HDR、黑白转换等，用户可以根据需要快速实现各种照片效果

qw软塌塌于·2024-09-04 02:48

手把手一步一步教你使用Java开发一个大型街机动作闯关类游戏12之英雄自由行走

publicvoidflip(){_rat.translate(_cx,_cy);_rat.scale(-1,1);_rat.tra

__豆约翰__·2024-09-04 02:38

MATLAB 中的矩阵切片操作详解（细节无敌）

矩阵切片在数据处理、算法设计、图像处理等许多领域都非常有用。本文将详细介绍MATLAB中矩阵切片的基本用法和高级技巧。

a.原味瓜子·2024-09-04 02:47

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。

一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

CVE-2024-25852 Linksys RE7000无线扩展器 RCE漏洞

文章目录免责声明漏洞描述漏洞原理影响版本漏洞复现修复建议免责声明本文章仅供学习与交流，请勿用于非法用途，均由使用者本人负责，文章作者不为此承担任何责任漏洞描述RE7000是Linksys推出的一款具有无缝漫游功能的双频AC1900无线扩展器，重点是withseamlessroaming(无缝漫游)漏洞原理RE7000无线扩展器在访问/goform/AccessControl功能接口时在Access

抠脚大汉在网络·2024-09-04 02:14

2024.8.14-算法学习（原创+转载）

一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样（SpeculativeDecoding）是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。它可以在不损失生成效果前提下，获得3x以上的加速比。大型语言模型（LLM）的推理通常需要使用自回归采样。它们的推理过程相当缓慢，需要逐个token地进行串行解码。生成每个标记都需要将所有参数从存储单元传输到计算单元，

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:12

算法学习-2024.8.16

深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

算法训练营|图论第4天 110.字符串接龙 105.有向图的完全可达性 106.岛屿的周长

题目：110.字符串接龙题目链接：110.字符串接龙(kamacoder.com)代码：#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn;cin>>n;stringbeginStr,endStr;cin>>beginStr>>endStr;setMySet;for(inti=0;i>str;MySet.insert(str);}uno

人间温柔观察者·2024-09-04 01:40

探索高效哈希计算新境界：SHA-Intrinsics项目详解与应用推广

张姿桃Erwin·2024-09-04 01:10

2022-01-14每日刷题打卡

2022-01-14每日刷题打卡AcWing——y总算法课851.spfa求最短路-AcWing题库给定一个n个点m条边的有向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。

你好_Ä·2024-09-04 01:09

深度学习100问54:什么是自动图像描述

嘿，你知道自动图像描述吗？这可是个超神奇的魔法哦！想象一下，计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时，就会仔细观察图片里的各种东西，比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢，它会发挥自己的聪明才智，把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢！比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容，让他们也能感受到图像的

不断持续学习ing·2024-09-04 01:09

ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议-读书笔记2

ZAB协议：Zookeeper并没有完全采用Paxos算法，而是使用ZookeeperAtomicBroadcast(ZAB，Zookeeper原子消息广播协议)协议保证数据一致性。

泰格谢·2024-09-04 01:22

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

【408DS算法题】034进阶-22年真题_判断顺序存储二叉树是否是BST

Index真题题目分析实现总结真题题目已知非空二叉树T的结点值均为正整数，采用顺序存储方式保存，数据结构定义如下:typedefstruct{//MAX_STZE为已定义常量intSqBiTNode[MAX_SIZE];//保存二叉树结点值的数组intElemNum;//实际占用的数组元素个数}SqBiTree;T中不存在的结点在数组SqBiTNode中用-1表示。例如，对于下图所示的两棵非空二叉

Owlet_woodBird·2024-09-04 00:05

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的

feifeikon·2024-09-04 00:34

提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了

我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法

ngu2008·2024-09-04 00:46

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

切片上传记录

校验Spark-md5介绍用md5就是为了防止文件被篡改，小的文件直接可以用整个文件传入，返回文件md5，但是越大的文件（超过2G),如果用整文件的方式，时间会很久，分片计算md5会节约时间；另外MD5算法是一个单向哈希函数

Miya_Ye·2024-09-04 00:32

定制静物商品背景及自定义抠图

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个

Enougme·2024-09-04 00:00

NDT算法

上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法，其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法，本次博客学习NDT算法的源码。

Joeybee·2024-09-03 23:29

代码随想录算法训练营第一天 | Javascript | 203. 移除链表元素、707. 设计链表

目录简介题目链接：203.移除链表元素题目链接：707.设计链表简介本人是小几年经验的前端开发，算法基础只有力扣几十道题，非常薄弱。

RayLobeCode·2024-09-03 23:56

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。

SEU-WYL·2024-09-03 22:22

What are some of halcon‘s best algorithms that opencv doesn‘t implement

HALCON,ahighlyoptimizedmachinevisionlibrary,offersarangeofadvancedalgorithmsthatOpenCVeitherdoesn’timplementorhandlesdifferently.SomeofthekeystrengthsofHALCONcomparedtoOpenCVinclude

0010000100·2024-09-03 22:20

Map集合语法

interfaceMap K：键的类型；V：值的类型Map集合的特点双列集合,一个键对应一个值键不可以重复,值可以重复Map集合的基本使用publicclassMapDemo01{ publicstaticvoidmain

精进攻城狮@·2024-09-03 22:50

[ A*实现 ] C++，矩阵地图

参考文献：A*寻路算法C++简单实现（csdn.net）ROSpackageofAstaralgorithm(github.com)实现代码：https://gitee.com/upcgyl/astar.git

Arik (IoT)·2024-09-03 21:49

final关键字

即对象的引用地址不能发生改变，但对象本身的内容可以改变@Data@AllArgsConstructorpublicclassStudent{privateStringname;privateintage;publicstaticvoidmain

xujinwei_gingko·2024-09-03 21:17

深入理解DDQN

深入理解DDQN1.引言双深度Q网络（DoubleDeepQ-Network，DDQN）是对原始DQN算法的一个重要改进。本文将帮助你深入理解DDQN的核心概念，并通过一个生动的例子来阐释其工作原理。

AI-星辰·2024-09-03 21:46

代码随想录算法训练营day76 | Floyd 算法精讲、A * 算法精讲

本次题目来自于卡码网97.小明逛公园（Floyd算法精讲）1、确定dp数组以及下标的含义grid[i][j][k]=m，表示节点i到节点j以[1...k]集合为中间节点的最短距离为m2、确定递推公式分两种情况

sunflowers11·2024-09-03 21:45

刷题Day64|Floyd 算法精讲：97. 小明逛公园、A * 算法精讲：127. 骑士的攻击

Floyd算法精讲解决多源最短路问题，即求多个起点到多个终点的多条最短路径。

风啊雨·2024-09-03 21:15

代码随想录算法训练营第三十四天 | 动态规划 part02

62.不同路径classSolution{public:intuniquePaths(intm,intn){vector>dp(m,vector(n,1));for(inti=1;i>&obstacleGrid){intm=obstacleGrid.size();intn=obstacleGrid[0].size();vector>dp(m,vector(n,0));for(inti=0;i

sagen aller·2024-09-03 21:14

代码随想录算法训练营第三十二天（动态规划一）

前几天有点忙加上贪心后面好难QWQ暂时跳过两天的贪心，开始学动归动态规划理论基础:文章链接:代码随想录文章思维导图:文章摘要:动态规划，英文：DynamicProgramming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。动态规划的解题步骤（动归五部曲）确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组一些建议与解惑一些同学

map1e_zjc·2024-09-03 21:13

day62|Floyd 算法精讲,A * 算法精讲（A star算法

Floyd算法精讲97.小明逛公园(kamacoder.com)#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,m,p1,p2,val;cin>>n>>

bindloy·2024-09-03 21:43

Day64:Floyd 算法 A * 算法小明逛公园和骑士的攻击

97.小明逛公园题目描述小明喜欢去公园散步，公园内布置了许多的景点，相互之间通过小路连接，小明希望在观看景点的同时，能够节省体力，走最短的路径。给定一个公园景点图，图中有N个景点（编号为1到N），以及M条双向道路连接着这些景点。每条道路上行走的距离都是已知的。小明有Q个观景计划，每个计划都有一个起点start和一个终点end，表示他想从景点start前往景点end。由于小明希望节省体力，他想知道每

魔法少女小严·2024-09-03 20:11

正则表达式

Java——正则表达式详解_java正则表达式-CSDN博客常用示例：1、将含有特殊字符$的字符串表达式转换成可以计算的表达式，如复杂指标计算表达式publicclassTest{publicstaticvoidmain

xujinwei_gingko·2024-09-03 20:11

代码随想录算法训练营第三十四天（动态规划二）

力扣题部分:62.不同路径题目链接:.-力扣（LeetCode）题面:一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。问总共有多少条不同的路径？思路:动规五部曲:1.确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp[i][j]：表示从（0，0）出发，到(i,j)有dp[i]

map1e_zjc·2024-09-03 20:40

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