特征递归消除第2页

数据结构 day05

数据结构day055.队列5.3.链式队列5.3.1.特征5.3.2.代码实现6.双向链表6.1.特性6.2.代码实现5.队列5.3.链式队列5.3.1.特征逻辑结构：线性结构存储结构：链式存储操作：创建

cd小白·2025-02-15 18:17

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中，Q学习通过Q表记录每个状态-动作对

·2025-02-15 18:22

算法【数位dp】

还有糕手·2025-02-15 18:45

【20天快速掌握Python】day08-高阶函数

1.递归函数什么是递归函数？如果一个函数在内部不调用其它的函数，而是自己本身的话，这个函数就是递归函数。递归函数的作用举个例子，我们来计算阶乘n!=1*2*3*...

菜鸟进阶站·2025-02-15 17:44

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

python 浅拷贝和深拷贝

深拷贝：递归地复制整个对象及其内部所有嵌套对象，适用于需要完全独立副本的情况。浅拷贝（ShallowCopy）浅拷贝是指创建一个新的对象，但对于对象内部的元素（如列表、字典中的项等）

一杯水果茶！·2025-02-15 13:39

关于管理系统开发的密码安全设想

针对它们各自的特征，我打算：对于前者，

kinzlaw·2025-02-15 12:32

【OpenCV-Python】——哈里斯/Shi-Tomas角检测&FAST/SIFT/ORB特征点检测&暴力/FLANN匹配器&对象查找

目录前言：1、角检测1.1哈里斯角检测1.2优化哈里斯角1.3Shi-Tomasi角检测2、特征点检测2.1FAST特征点检测2.2SIFT特征检测2.3ORB特征检测3、特征匹配3.1暴力匹配器3.2FLANN

柯宝最帅·2025-02-15 10:17

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数

-shiba-·2025-02-15 10:17

函数的传参、递归函数、预处理命令

intarray[],intlen);注意:1.array后面加[]，表示传入的为整形数组名，而不是整数类型2.函数内部的array和外部的数组名为同一数组，里面数据的变化会影响外面数组中值的变化二、递归函数函数定义时调用函数体本

m0_71564676·2025-02-15 08:02

SolidWorks速成教程P3-3【零件 | 第三节】——草图绘制面&实线与构造线的区别

经过了前面的特征学习后，是不是感觉对SolidWorks越来越熟悉了？

阿齐Archie·2025-02-15 08:32

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

以下是对其核心特点和工作原理的详细介绍：1.核心概念与架构MOE架构的基本思想是将模型划分为多个“专家”模块，每个专家专注于处理特定类型的任务或数据特征。在推理时，通过门控机制（GatingMec

魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

CentOS7 部署安装ClickHouse

OLAP场景需要在大型数据集上对具有以下特征的复杂分析查询进行实时响应：数据集可以是巨大的——数十亿或数万亿行数据组织在包含多列的表中只选择少数几列来回答任何特定的查询必须以毫秒或秒为

zhua.er·2025-02-15 05:06

FZU ACM 寒假第五讲：搜索算法

第一题：自然数的拆分问题source：洛谷-P2404解题思路：经典的深搜，只是要注意一下结束条件和递归的逻辑顺序；以及保证每行输出的单调ACcode：#includeusingnamespacestd

ZOEKOFK·2025-02-15 05:06

Python+Appium+POM实现APP端自动化测试

主流设计模式之一，页面对象模型：结合面向对象编程思路：把项目的每个页面当做一个对象进行编程2.POM一般分为四层第一层:basepage层:描述每个页面相同的属性及行为第二层：pageobject层(每个的独有特征及独有的行为

测软件的小bug·2025-02-15 05:32

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一

AI记忆·2025-02-15 03:17

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

程序员方法论系列：类为啥是类？class为啥是class？咱得唠明白！

类一般由三部分组成：1.属性：描述对象的特征，比如椅子的颜色、腿的数量。2.方法：

FoyoDesigner·2025-02-15 01:34

目录文件变化监控和实时文件同步-SHELL脚本

inotifywait以持续（-m）、安静（-q）和递归（-r）的模式运行，并且只关注文件创建（-ecreate）事件，输出格

Tech Vanguard·2025-02-15 01:00

无人机技术全解析：从军事靶机到低空经济新引擎

其核心特征包括：无驾驶舱设计：搭载自动驾驶仪、程序控制装置等设备实现自主飞行分级管理体系：中国民航局将116kg以上无人机及4600m³以上飞艇纳入融合空域管理，微型航拍器由行业协会自治二、百年发展历程

UAV_ckesc·2025-02-14 22:42

WebP2P+自研回音消除：视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用

回音消除算法的核心在于从麦克风采集的混合信号中分离出原始语音信号和回声信号，并将回声信号从混合信号中移除。EasyRTC采用的自研算法基于以下几种技术：自适应滤波器：通过实时调整滤波器

Likeadust·2025-02-14 22:10

数据库设计三范式

每一范式都在上一范式的基础上进行加强，消除不同类型的数据冗余和不合理的依赖关系。第一范式（1NF）定义：第一范式要求每个列的数据都是原子的，也就是说，每个列中的数据不可再分。

肥猪猪爸·2025-02-14 22:36

java面试必背的基础知识点，有你没记住的嘛？

一、corejava阶段1.理解面向对象的含义及其三大特征（继承，封装，多态）封装：使属性（特征）私有化，外部不能直接访问，需要访问属性，为外部提供公开的方法（行为）进行访问。

小虾米啊·2025-02-14 21:31

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

过拟合‌：指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现很差，即模型学习到了训练数据中的噪声或偶然特征。‌

奋力向前123·2025-02-14 21:31

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

三角测量——用相机运动估计特征点的空间位置

引入使用对极约束估计了相机运动后，接下来利用相机运动估计特征点的空间位置，使用的方法就是三角测量。

徐行tag·2025-02-14 20:21

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

Spring Boot 框架知识汇总

2、SpringBoot的特征?◆创建独立的Spring应用程序，SpringBoot应用程序可以作为独立

Bao_Lee·2025-02-14 17:30

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

步骤以及优势和应用：一、原理格拉姆角场通过将一维时间序列数据中的每个数据点视为向量空间中的一个点，并计算这些点之间夹角的余弦值，进而将这些余弦值映射到二维图像的像素上，从而生成能够反映时间序列动态和周期性特征的图像

开发小途·2025-02-14 14:09

HarmonyOS NEXT -蓝牙(Ble)开发流程

流程说明检查蓝牙是否开启开启扫描，发现附近设备连接指定设备获取固件携带的蓝牙服务通过写入特征来进行向固件写入内容详细步骤1.检查蓝牙状态//判断蓝牙是否开启isBluetoothEnabled():boolean

·2025-02-14 13:18

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。

@心都·2025-02-14 13:59

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

cnn以及例子

以下是CNN的详细介绍：基本原理卷积层：是CNN的核心组成部分，通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作，自动提取数据中的局部特征。例如，在处理图像时，卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri

目前，现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息，导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。

2301_80732299·2025-02-14 10:39

RIME-CNN-SVM故障诊断

在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

8、《5分钟构建RESTful API：Spring Boot Web开发入门》

分钟构建RESTfulAPI：SpringBootWeb开发入门一、RESTfulAPI核心认知REST（RepresentationalStateTransfer）通过HTTP协议实现资源操作，其核心特征包括

wolf犭良·2025-02-14 07:18

ACM寒假培训5

学习总结一.深度优先搜索DFS注意点1.用boolvis[]标记当前是否走过2.停止条件3.边界函数4.递归进行搜索5.记得回溯,vis[]变为false二.广度优先搜索BFS过程1.dx[],dy[]

ZIZIZIZIZ()·2025-02-14 05:33

SRE随笔---无状态服务

高可用最重要的原则就是“消除单点故障”，对应的方法是集群部署。同一个服务部署多个节点，即便某些节点故障，业务系统依然可以对外提供服务。

·2025-02-14 05:04

递归实现枚举(dfs)

实现指数型枚举实现排列型枚举实现组合型枚举1.实现指数型枚举从1∼n这n个整数中随机选取任意多个，输出所有可能的选择方案。输入格式输入一个整数n。输出格式每行输出一种方案。同一行内的数必须升序排列，相邻两个数用恰好1个空格隔开。对于没有选任何数的方案，输出空行。本题有自定义校验器（SPJ），各行（不同方案）之间的顺序任意。数据范围1≤n≤15输入样例：3输出样例322311312123特点：判断这

delim6·2025-02-14 04:24

使用Dependency Walker对模块进行故障排除

DependencyWalker递归扫描特定应用程序所需的所有相关模块。在此扫描期间，它执行以下任务：1、检测丢失的文件。这些是作为另一个模块的依赖项所必需的文件。

SimpleForest·2025-02-14 03:02

全排列(力扣46)

这道题让我们求这个集合有多少种排列方式，那么与之前组合问题的不同就在于要考虑元素之间的顺序了，所以每一层递归的or循环的起始值无需变量控制，都从0开始。

qy发大财·2025-02-14 03:59

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性（配体一般指药物）1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过

I_dyllic·2025-02-14 03:57

一文详解机器视觉环形光源，视觉检测中的环形光源应用

环形光源是机器视觉系统中常用的一种照明设备，通常用于提供均匀、无阴影的照明，特别适合检测物体的表面特征、边缘和轮廓。

视觉人机器视觉·2025-02-14 03:27

JavaScript 中处理 object 对象类型的常见方法

.访问和修改属性3.添加新属性4.删除属性5.检查属性是否存在二、对象的组合操作1.合并对象2.扩展运算符3.对象解构三、对象的深拷贝1.使用JSON.parse和JSON.stringify2.使用递归函数四

像素检测仪·2025-02-14 02:55

leetcode_二叉树 111. 二叉树的最小深度

1.深度遍历DFS（递归）#Definitionforabinarytreenode.

MiyamiKK57·2025-02-14 02:53

多级数组Tree如何做搜索

数组打平，根据搜索字符在打平数组里去filter出满足条件的node节点，但此时被筛选的节点只有子节点，然后再通过被筛选出的子节点去找对应的父节点，然后拿到结果后转成tree结构优点：思路简单，打平数组用了递归

·2025-02-13 20:45

java dom4j解析XSD文件

1.用DOM4J解析XSD文件，找出XSD文件中所有的element,type的定义，（xsd文件有4W多行），最终找出的结果是element和type定义有6000多个，2.递归找出指定type所用到的所有关联的元素

yemao100·2025-02-13 20:41

java xsd解析_java dom4j解析XSD文件

1.用DOM4J解析XSD文件，找出XSD文件中所有的element,type的定义，(xsd文件有4W多行)，最终找出的结果是element和type定义有6000多个，2.递归找出指定type所用到的所有关联的元素

洋溢最棒·2025-02-13 19:38

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