前言Tiki-Taka战术体系曾经帮助西班牙国家队及巴塞罗那俱乐部取得了巨大的成功。然而，在2018年世界杯西班牙全场传球1100余次（职业比赛场均传球500次左右，西班牙场均800次左右）却被控球率只有20%的俄罗斯淘汰后，人们开始意识到大量机械的传球不但会让球迷觉得枯燥乏味，也越来越难为球队获得胜利。极致攻守算法（Tiki-TakaAlgorithm，TTA）由MohdFadzilFaisae

Pytorch从零开始实战——ResNet-50V2算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——ResNet-50V2算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于

文章目录引言一、散列表概述1.1哈希函数1.2散列表二、算法实战2.1两数之和题目题解1.暴力破解2.hash表结语点赞再看,养成习惯引言某日,韩梅梅和李雷来到一家新开的网红图书馆借阅书籍。

这篇文章将解释有关Canny边缘检测，以及不使用预先编写的库编写该算法，以便我们了解Canny边缘检测的原理。但是，等等...为什么我们需要在图像中检测边缘？作为人类（我假设你是人类），我们的大脑在任何图像中都可以轻松检测到边缘，但是为了在计算机上自动执行此任务，我们必须使用可以执行该任务的程序。以下是必须在给定数据中检测边缘的一些实际应用示例：医学成像指纹识别在自动驾驶汽车中卫星成像等等……在检

目录1简介1.1动机与概述1.2Guidance2BasicCapabilityofSceneUnderstanding2.1UnderstandingofEnvironment2.2理解交通参与者3高级推理能力3.1CornerCases3.2多视图图像3.3时间序列3.4视觉地图导航4模拟驾驶员的行为4.1在停车场开车4.2交通交叉口转弯4.3在高速公路坡道转弯4.4高速公路合并4.5交通交叉

目录知识储备opencv基础知识01什么OpenCV02如何部署OpenCV？03OpenCV模块简介04OpenCV基本数据结构

Pytorch从零开始实战——ResNet-50算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——ResNet-50算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化模型预测总结环境准备本文基于

目录机器学习发展历程1.五大流派2.演化的阶段1980年代1990年代到2000年

目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、AUC值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的Iris数据集Iris数据集是一个经典的机器学习数据集，常用于分类算法的评估和比较。数据集包含了3种不同种类的鸢尾花(setosa、versicolor和virginica)的4个特征(花萼长度

此文承接：算法实战：亲自写红黑树之一-CSDN博客目录一、项目结构二、辅助代码a.h三、红黑树代码rbtree.h四、测试代码main.cpp五、运行效果六、代码详解一、项目结构这里给出的代码是实际可以运行的代码

此文承接：算法实战：亲自写红黑树之一-CSDN博客算法实战：亲自写红黑树之二完整代码-CSDN博客目录一、底层抽象二、基本定义三、TREE_NODE树节点结构四、CRBTree容器结构五、结构检查函数六

本文承接自：算法实战：亲自写红黑树之一-CSDN博客算法实战：亲自写红黑树之二完整代码-CSDN博客算法实战：亲自写红黑树之三算法详解-CSDN博客目录一、入口二、普通二叉树插入三、插入后的平衡四、算法解惑一

本文承接自：算法实战：亲自写红黑树之一-CSDN博客算法实战：亲自写红黑树之二完整代码-CSDN博客算法实战：亲自写红黑树之三算法详解-CSDN博客算法实战：亲自写红黑树之四插入insert的平衡-CSDN

目录传统六轴机器人的基本构成及特点传统关节机器人基本构成六轴串联机器人“轴”作用六轴串联机器人优劣势

文章目录1.问题建模数据预处理结果分析数据探索特征工程特征选择模型融合1.问题建模导入库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder

协同过滤（collaborativefiltering）是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性，来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容推荐给用户。这里的相似性可以是人口特征的相似性，也可以是历史浏览内容的相似性，还可以是个人通过一定机制给与某个事物的回应。比如，A和B是无话不谈的好朋友，并且都喜欢看电影，那么协同过滤会认为A和B的相似度很高，会将A喜欢但是B没有关注

写了一个红黑树算法，有一点心得跟大家交流一下。目录一、缘起二、过程三、红黑树的理解3.1红黑计算3.2叶子节点NIL3.3删除产生“双黑”是什么意思3.4为什么删除只考虑有一个子结点的情况四、编程经验4.1底层抽象4.2辅助代码五、算法一、缘起上周一摸鱼闲聊，想起来我的代码库里有个核心算法是别人写的，是树的平衡，具体什么算法不清楚。我一直有想法把这个代码替换掉，替换掉后我的代码库就全部都是我自己写

数据结构与算法之美_算法实战_算法面试开篇词(1讲)《数据结构与算法之美》学习指导手册开篇词|从今天起，跨过“数据结构与算法”这道坎入门篇(4讲)01|为什么要学习数据结构和算法？

目录几个高频面试题目机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择基本的模型评估项和技术Bootstrapping和不确定性交叉验证和超参数优化机器学习的发展历程知识储备机器学习常用术语算法原理1.什么是机器学习？机器学习和人工智能的关系机器学习的工作方式机器学习所处的位置机器学习的实际应用机器学习的算法机器学习的组成学习V.S.智能机器学习世界的版图分类算法算法应用几个高频面试题目机器学习中的模型评价

本文在Python推荐系统学习笔记（2）基于协同过滤的个性化推荐算法实战---ItemCF算法一文的基础上，对其基本的ItemCF算法做出改进。

目录前言算法原理算法思想1、图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCN）

一、Surprise库简介Surprise是一个用于简单快速构建推荐系统的Python库，其底层基于PythonScikit构建。官方文档地址：https://surprise.readthedocs.io/en/stable安装方式：(1)通过pip安装，需具有MicrosoftC++BuildTools环境。(2)通过conda安装，使用miniconda或者anaconda。Surprise

一、相关概念：1、关于协同过滤：协同过滤（CollaborativeFilteringRecommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当

ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美的分类训练样例。在此之前，推荐大家可以多在FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站

目录CUDA卷积算子卷积操作通俗介绍1.1数据布局(datalayout)1.2直接卷积1.3其他卷积计算方法

目录几个高频面试题目SLAM框架常见方案对比点云数据传感器视觉SLAM框架SLAM框架之视觉里程计

目录知识储备YOLO系列算法Yolo算法思想Yolo的网络结构Yolo模型的训练yoloV2yoloV3

目录算法原理【Yolov5网络结构图】YOLOv5网络结构训练策略Backbone骨干网络Neck特征金字塔Head目标检测头

目录前言几个高频面试题目目标检测中正负样本的问题1什么是正负样本？2怎么定义哪些是正样本/ign

目录OCR综述什么是OCROCR发展历程OCR常用检测方法基于回归的方法1)box回归

目录知识储备线阵相机调试1.相机型号参数2.相机软件安装3.编码器连接方式4.采集卡说明

目录前言算法模型两阶段（2-stage）检测模型R-CNN:R-CNN系列的开山之作FastR-CNN:共享卷积运算FasterR-CNN:两阶段模型的深度化单阶段（1-stage）检测模型YOLOSSD:SingleShotMultiboxDetector模型的评测与训练技巧检测模型的评测指标标准评测数据集检测模型中的Bellsandwisthles基础网络演进、分类与定位的权衡基础网络结构的演

目录前言知识储备opencv常用函数图像处理算法工程师常见面试题目相关术语：面试题目<

目录前言知识储备图像处理研究工具1、Matlab2、OpenCv3、Python

目录几个高频面试题目工业检测中黑白相机为什么比彩色工业相机更受青睐机器视觉的发展历程算法原理多光谱相机的组成

目录前言机器视觉的优势知识储备三维重建之结构光编码结构光分类Lightcodingmethod

目录前言几个高频面试题目为什么传统CNN在纹理分类数据集上的效果不好？纹理分类以及常用的纹理数据集传统CNN图像分类

贪心算法实战分析分糖果我们有m个糖果盒n个孩子

On-policy转化为Off-policy2、ImportanceSampling（重要性采样）3、off-policy下的梯度公式推导二、PPO算法两种形式1、PPO-Penalty2、PPO-Clip三、PPO算法实战四

文章目录什么是贪心算法贪心算法实战分析1.分糖果2.钱币找零3.区间覆盖4.霍夫曼编码什么是贪心算法关于贪心算法，我们先看一个例子。假设我们有一个可以容纳100kg物品的背包，可以装各种物品。

目录ROS机器人操作系统底层原理1、序列化1.1什么是序列化？1.2ROS中的序列化实现

本文目录一、Fasttext算法综述二、原理介绍及优化策略三、Fasttext算法实战(注：以下代码仅在Linux系统下使用！)

线性结构篇注意：基于c语言实现，不太懂c语言的可以先学学看本系列分为基础知识和算法实战两部分，其中算法实战在LeetCode上进行：https://leetcode.cn/，各位可以提前在平台上注册好相关账号

从推公式到写代码：代码是联系理论和现实的桥梁，本书通过代码实现*优化算法，将理论与实践相结合，在编程中思考算法的计算过程，并通过代码将算法应用在实际问题中，以达到解决问题的目的。本书以理论结合编程开发为原则，使用Python作为开发语言，讲解*优化算法的原理和应用，详细介绍了Python基础、Gurobi优化器、线性规划、整数规划、多目标优化、动态规划、图与网络分析、智能优化算法。对于算法部分的每

ESTIMATE算法是一种用于评估样本肿瘤纯度的算法。是由美国著名的MD安德森癌症开发和维护。image通过输入一个简单的基因的表达矩阵，我们可以等到免疫细胞、基质细胞的含量水平分值，以及样本纯度的数值。image输入文件：imageESTIAMTE评估算法的代码也相当简短：library(utils)#安装rforge<-"http://r-forge.r-project.org"install

目录前言几个高频面试题目计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系计算机视觉和机器人视觉区别与联系

前言ArminCheraghalipour根据树木生长的特点于2017年提出了一种新的元启发式优化算法TGA该算将始定量的群按照解的适应度从高到低排序,分成4组具有不同功能的种群。每次迭代分别进行处理。算法原理算法流程图代码实现MATLABTGA.m%"Treegrowthalgorithm(TGA):Anovelapproachforsolving%optimizationproblems"fu

代码实现MATLABSphere.m%___________________________________________________________________%%Fertilizationoptimizationalgorithm:%Newmetaheuristicoptimizationalgorithmformathematicaloptimization%(FO)sourcec

目录前言几个高频面试题目基于对比学习(ContrastiveLearning)的文本表示模型【为什么】能学到文本【相似】度？为什么对比学习能学到很好的语义相似度？那么如何评价这个表示空间的质量呢？知识储备监督学习和非监督学习算法原理什么是对比学习对比学习过程步骤算法思想前置任务颜色变换编辑几何变换基于上下文的基于帧的未来预测视图预测ViewPrediction(Crossmodal-based)确

前言光学显微镜算法(OpticalMicroscopeAlgorithm,OMA)从光学显微镜对目标物体的放大能力中获得灵感，使用肉眼进行初始观察，并通过物镜和目镜模拟放大过程。通过两个实验验证了OMA的性能，该算法具有用户友好且不需要初始化参数的特点：(1)在50个Benchmark函数上，将OMA与九种启发式算法进行比较，结果表明OMA性能更优、计算时间更短；(2)将OMA应用于解决工程问题，