算法深度学习图像识别人工智能第24页

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

LuminarNeo是一款专业的AI技术创意图像编辑软件，它内置了人工智能技术，可以自动识别照片中的元素，并根据场景和主题进行智能增强，使照片更加生动、自然。

qw软塌塌于·2024-09-04 02:48

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

在CentOS 7上安装Nginx的方法

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。简介Nginx是一款流行的高性能Web服务器。

白如意i·2024-09-04 02:45

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

概述随着人工智能技术的飞速发展，大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。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。

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

王先森日记第49篇：介绍介绍阿尔法狗背后的人工智能公司

基本已经形成一个共识，在围棋领域“人类再也不可能战胜人工智能了”。而AlphaGo就是DeepMind公司开发的。

王先森科技日记·2024-09-04 01:00

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

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

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

利士策分享，未来十年重大事件：对普通人的影响

二、科技领域的重大事件与影响1.人工智能与自动化的蓬勃发展在未来十年，人工智能和自动化技术无疑将更加成熟，广泛渗透到各个行业领域。这意味着许多重复性、规律性的

Lisce960310·2024-09-04 00:03

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

Python编码系列—Python中的安全密码存储与验证：实战指南

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2024-09-04 00:32

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

[ 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

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

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

Day54 | Floyd 算法 A * 算法

语言JavaFloyd算法题目97.小明逛公园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。

086小包字·2024-09-03 20:40

acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议

人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面

weixin_39531992·2024-09-03 20:09

贪心算法---不同路径

题目：一个机器人位于一个mxn网格的左上角。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。问总共有多少条不同的路径？思路：动态规划五部曲：1.确定dp数组及含义。dp数组需要是一个二维数组，dp[i][j]代表从起始位置到下标为（i，j）位置的不同路径条数。2.确定递推公式。到达（i，j）位置可以从（i-1，j）向下走一步或者从（i，j-1）向右走一步。故dp[i][j]=dp[

小鱼在乎·2024-09-03 20:38

贪心算法---合并区间

题目：以数组intervals表示若干个区间的集合，其中单个区间为intervals[i]=[starti,endi]。请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。思路：对数组按照元素的start数值升序排列，与前几题相似先判断区间是否重叠，不重叠的直接加入结果集，重叠的更新最大右边界（合并操作）。代码：publicint[][]merge(int[][]

小鱼在乎·2024-09-03 20:38

贪心算法例题—最短路径

第一个空，从题意可以知道，每次选择最短路线，也就是说每次选择最优选择，很明显就是贪心算法第二个空，第一次从n个路线选择最短的，接下来每次都是从n-1个路线中选择最短的，因此每次运算次数是n^2知识点：贪心算法总是在当前作出最优选择

冰暮流星·2024-09-03 20:37

BEV (3)---DETR3d

1算法简介1.1算法思想不同于LSS、BEVDepth的bottom-up式，先进行深度估计，设计2D转3D的模块。DETR3D是一种3D转2D的top-down思路。

aolaf·2024-09-03 20:36

大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究

基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先，大语言模型（如GPT系列、BERT等）和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点

ZhangJiQun&MXP·2024-09-03 19:34

【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。

@橘柑橙柠桔柚·2024-09-03 19:34

未来已来，你会不会被取代？

(本文发表于《阅读》杂志2018年第1期卷首语)图片发自App前期，BBC发布了365种职业在未来的“被淘汰概率”，其中教师以0.4%的被取代率成为最不容易被人工智能淘汰的职业。

林忠玲·2024-09-03 19:10

MySQL高级

在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

无区新手·2024-09-03 19:32

【云原生】Kubernetes中如何通过Pod名称查询Docker容器ID，通过Docker容器ID查询Pod名称？

《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，linux，she

景天科技苑·2024-09-03 19:59

CnOpenData公共数据专区上新 | 中文金融情感词典

“本文在LoughranandMacDonald（2011）词典的基础上通过人工筛选和word2vec算法扩充,构建了一个更新更全面的中文金融情感词典。我们使用该情感词典计算我国财经媒体文本情绪指标,

CnOpenData·2024-09-03 18:29

Value Iteration Adaptive Dynamic Programming for Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems

ValueIterationAdaptiveDynamicProgrammingforOptimalControlofDiscrete-TimeNonlinearSystems，2016.QinglaiWei,Member,IEEE,DerongLiu,Fellow,IEEE,andHanquanLin对离散时间非线性系统，采用值迭代ADP算法

LucienLSA·2024-09-03 18:56

机器学习在医学中的应用

机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随

听忆.·2024-09-03 18:25

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