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线性判别
《数学建模》专栏导读
文章分类相关概念入门快速建模相关混合整数
线性
规划(MILP)加速技巧数值问题探讨相关问题解决技巧相关概念入门文章相关概念离散优化模型的松弛模型
线性
松弛问题混合整数
线性
规划MILP问题中增添约束的影响约束的影响快速建模相关文章求解器涉及步骤利用
Lins号丹
·
2024-02-19 23:59
数学建模
数学建模
动态规划之
线性
DP详解
完整代码:典型例题二:股票买卖2.1原题:2.2分析:2.3完整代码:典型例题三:股票买卖K笔交易3.1原题:3.2分析:3.3完整代码:典型例题四:数字三角形4.1题目:4.2分析:4.3完整代码:什么是
线性
chen<>
·
2024-02-19 23:05
基础算法
动态规划
算法
c++
动态规划入门 &
线性
动态规划
参考文献:全国青少年信息学竞赛培训教材——复赛(陈合力游光辉编著)一、概念在多阶段决策的问题中,各阶段采取的决策,一般俩说是与空间或者时间相关的。决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移,一个决策序列就是在变化的状态中产生出来,故有动态的含义。我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中,从左下角走到右上角可以看到,状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来
益达915
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2024-02-19 23:03
算法
动态规划
线性DP
动态规划
线性动态规划
概念
动态规划入门——
线性
DP
文章目录
线性
DP最短编辑距离编辑距离
线性
DP最短编辑距离【题目链接】902.最短编辑距离-AcWing题库思路:有三个操作,因此有三个子集!
塔塔开!!!
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2024-02-19 23:32
动态规划
动态规划
算法
动态DP入门&
线性
动态DP
动态DP入门&
线性
动态DP前言核心思想例1例22024牛客寒假4K2022牛客寒假2J结论前言OI-WiKi上有一个动态DP讲解,直接讲到了树型DP领域,同时需要树链剖分,门槛有点高。
罗博士
·
2024-02-19 23:58
ACM动态规划
动态规划
算法
ACM
支持向量机SVM
下面是SVM从底层到高层的详细讲解:
线性
SVM
线性
SVM专注于在
ALGORITHM LOL
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2024-02-19 23:19
支持向量机
算法
机器学习
【解决(几乎)任何机器学习问题】:超参数优化篇(超详细)
如果我们⽤SGD训练
线性
回归,模型的参数是斜率和偏差,超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤
X.AI666
·
2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
Unity基础 -- 更新中(2.15)
Unity基础文章目录Unity基础3D数学--基础一些方法插值运算三角函数坐标系3D数学--向量理解常用函数
线性
插值3D数学--四元数看向四元数计算延迟函数协同程序3D数学–基础一些方法floatvalue01
冒泡P
·
2024-02-19 23:44
Unity
unity
游戏引擎
GWAS分析
TASSEL5命令行模式运行方法1.典型的MLM(混合
线性
模型)分析管道命令如下:perlrun_pipeline.pl-fork1-hgenotype.hmp-filterAlign-filterAlignMinFreq0.05
wo_monic
·
2024-02-19 22:00
【论文精读】ESViT
摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet
线性
检测任务上取得了最先进的性能,其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。
None-D
·
2024-02-19 22:40
自监督学习
深度学习
人工智能
计算机视觉
算法
【论文精读】SimCLR2
具体改进有:发现在半监督学习(无监督预训练+有监督微调)中,对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非
线性
变换(投影头)的重要性。
None-D
·
2024-02-19 22:40
自监督学习
机器学习
人工智能
deep
learning
计算机视觉
算法
深度学习
【微积分/高等数学】无穷级数 之 和函数的快速求法(九阴真经)
要求写出和函数及收敛域.本笔记中的方法是先记住常用的九个无穷级数(不妨称其为“标准型”),对于具体题目,可先将原级数进行因式分解等操作,然后化作九种标准型的和、差即可快速写出和函数.对于收敛域的求法,则可根据阿贝尔
判别
法求出收敛区间
啵啵啵啵哲
·
2024-02-19 22:00
高等数学笔记
其他
经验分享
【软件测试】如何设计自动化测试脚本
一、
线性
设计
线性
脚本设计方式是以脚本的方式体现测试用例,是一种非结构化的编码方式,多数采用录制+回放的方式,测试工程师通过录制+回访的访问对被测系统进行自动化测试,录制的脚本会产生某些冗余的代码内容或函数及脚本
咖啡加剁椒
·
2024-02-19 22:58
软件测试
软件测试
自动化测试
功能测试
程序人生
职场和发展
2021-06-29 共学《反脆弱》 Day27
这种“你有证据吗”的谬论是将证明无害的证据与缺乏证据证明有害混为一谈,在非
线性
情况下,简单的“有害”或“有益”的陈述都会失灵:关键在于剂量。
蒋丽云
·
2024-02-19 21:40
《写作是最好的自我投资》----怎样写出吸引人的好文章?
写作之难,在于把网状的思考,用树状结构,体现在
线性
展开的语句里。-----(美)史蒂芬.平克001成功标题的特点-------引发共鸣、制造悬念、引起争议、颠覆认知002如何写好标题呢?
雪飞在路上
·
2024-02-19 21:56
周报(202402018)
日期:2024.2.12-2024.2.18本周工作:1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的
线性
时间序列建模方法,巧妙地结合了递归神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的特点,
来自宇宙的曹先生
·
2024-02-19 21:53
研究生阶段周报
深度学习
计算机视觉
人工智能
【PTA|编程题|期末复习】数据类型(二)&函数(一)
注意:闰年的
判别
条件是该年年份能被4整除但不能被100整除、或者能被400整除。输入格式:输入在一行中给出21世纪的某个截止年份。输出格式:逐行输出满足条件的所有闰年年份,即每个年份占一行。
La_gloire
·
2024-02-19 20:38
PTA
c语言
【PTA|编程题|期末复习】数据类型(二)&函数(一)
注意:闰年的
判别
条件是该年年份能被4整除但不能被100整除、或者能被400整除。输入格式:输入在一行中给出21世纪的某个截止年份。输出
La_gloire
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2024-02-19 20:08
PTA
c语言
【机器学习笔记】11 支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义
线性
分类器(generalizedlinearclassifier
RIKI_1
·
2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
支持向量机
【机器学习笔记】10 人工神经网络
1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应
线性
元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非
线性
问题,这极大影响
RIKI_1
·
2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
销售话术对成单有啥影响
我们通过一个神经网络来拟合这么个关系,即需要用数据去训练一个神经网络模型(成单概率模型),我们可以使用MLP来实现,MLP是一个多层感知器,能够轻松的模拟输入(坐席说的话)和输出(成单)之间的非
线性
关系
wxl781227
·
2024-02-19 19:31
深度学习
算法
人工智能
机器学习
机器学习技法笔记5:Kernel 逻辑回归
5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇:机器学习技法笔记1:
线性
SVM机器学习技法笔记2:SVM的对偶形式机器学习技法笔记3:KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa
·
2024-02-19 19:49
机器学习技法
机器学习
SVM
大模型中幂律缩放法则和涌现能力
大模型的性能提升大部分时候遵循幂律缩放法则,即模型性能
线性
增长,其所需的资源需要成倍增长,如
IT小庄同学
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2024-02-19 18:19
人工智能
机器学习
大模型
ChatGPT
【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
包括K-近邻算法,
线性
回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·
2024-02-19 18:51
机器学习python算法
Python用GAN生成对抗性神经网络
判别
模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33566原文出处:拓端数据部落公众号生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。近年来,GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
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2024-02-19 18:13
数据挖掘深度学习机器学习算法
Rust 数据结构与算法:2
线性
数据结构 之 栈
二、基础数据结构1、
线性
数据结构数组、栈、队列、双端队列、链表这类数据结构都是保存数据的容器,数据项之间的顺序由添加或删除时的顺序决定,数据项一旦被添加,其相对于前后元素就会一直保持位置不变,诸如此类的数据结构被称为
线性
数据结构
碳学长
·
2024-02-19 16:42
数据结构与算法Rust版
rust
数据结构
开发语言
数据结构,图(用图教你秒懂图的知识)
数据结构学习,图(基础篇)前言:前面我们把树的知识全部学完了,今天我们学习图,如果不算算法,图是是我们最后一种要学的“数据结构”,图是一种非
线性
数据结构,它比树状结构更复杂,前面我们学习的知识都是一对一或者一对多的关系
IC00
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2024-02-19 16:07
数据结构
数据结构
c语言
c++
有向图
后端
数据结构通讲
目录集合源码详解一、常见数据结构讲解1.
线性
数据结构1.1数组1.2队列1.3链表1.3.1单向链表1.3.2双向链表1.4栈2.非
线性
数据结构2.1树2.2二叉树2.2.1概念介绍2.2.2遍历操作2.2.3
做个专注的工程师
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2024-02-19 16:57
#
数据结构
数据结构
《深度学习》阅读笔记
chapter22.4
线性
相关和生成子空间一组向量的生成子空间:原始向量
线性
组合后能到达的点的所组成的空间的集合列向量的冗余称为
线性
相关,列向量
线性
相关的方阵称为奇异矩阵。
林子闲_5f12
·
2024-02-19 16:48
线代:认识行列式、矩阵和向量
本文主要参考的视频教程如下:8小时学完线代【中国大学MOOC*小元老师】
线性
代数速学_哔哩哔哩_bilibili另外这个视频可以作为补充:【考研数学
线性
代数基础课】—全集_哔哩哔哩_bilibili行列式的概念和定义一般会由方程组来引出行列式比如一个二阶行列式二阶行列式的计算就是主对角线的乘积减去副对角线的乘积
路溪非溪
·
2024-02-19 15:24
矩阵
机器学习
线性代数
深度学习之pytorch实现
线性
回归
度学习之pytorch实现
线性
回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch
温柔了岁月.c
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2024-02-19 15:48
机器学习
深度学习
pytorch
线性回归
【吴恩达·机器学习】第二章:单变量
线性
回归模型(代价函数、梯度下降、学习率、batch)
博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
Yaoyao2024
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2024-02-19 14:41
机器学习
线性回归
学习
交流非
线性
RCD负载的工作原理
非
线性
电阻电容电感(RCD)负载是一种常见的电子元件,广泛应用于各种电子设备中。它的主要作用是限制电流的快速变化,保护电路中的其他元件不受过大的电压或电流冲击。
上海文顺负载箱
·
2024-02-19 14:40
单片机
嵌入式硬件
利用R中的corrmorant包绘制精美的相关性热图
通常,相关性的计算采用的是Pearson相关系数,它度量
线性
关系的强度和方向
带我去滑雪
·
2024-02-19 14:32
机器学习之R
r语言
开发语言
P11 时间复杂度 空间复杂度 分析技巧 枚举
时间复杂度衡量执行时间随着输入规模来增长常见时间复杂度包括:常数时间o(1)
线性
时间o(n).....一般完美关注的是最坏时间复杂度,用O(f(n))表示一般1秒可以跑2e8,我们要尽可能规模来1e8以内空间复杂度所需存储空间随着输入规模使用额外存储空间大小来确定空间复杂度常见空间和时间一样表达基本操作可以是算术运算
Mzylq
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2024-02-19 14:46
c++
AI算法初识之分类汇总
以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法:1.按照学习类型-**监督学习**:-
线性
回归(LinearRegression)-逻辑回归(LogisticRegression)-决策树(DecisionTree
初心不忘产学研
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2024-02-19 14:32
人工智能
算法
大数据
机器学习
深度学习
OpenCV 笔记(22):图像的缩放——最近邻插值、双
线性
插值算法
1.图像缩放1.1简介图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程,是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。图像放大(也称为上采样或插值)的主要目的是放大原图像,以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是,放大图像并不能带来更多信息,因此图像质量会不可避免地受到影响。图像缩小(也称为下采样)的主要目的是减小图像尺寸,以便更有效地存储或传输。缩小图像可以保留更多信息,但图像
Java与Android技术栈
·
2024-02-19 14:01
opencv
笔记
算法
人工智能
计算机视觉
哈希表的实现(2):拉链法实现哈希表
一,拉链法在使用
线性
探测法实现哈希表时,会发生哈希冲突。这个时候就得向后找位置给新插入的值。这个过程无疑会对哈希表的效率有很大的影响。
Niu_brave
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2024-02-19 14:55
C++基础
数据结构
散列表
数据结构
哈希算法
学习
学习笔记
c++
数据结构中
线性
表简述
线性
表是数据结构中最简单、最常用的一种结构,它是由一组具有相同数据类型的元素组成的数据集合。
JayGboy
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2024-02-19 14:51
数据结构
线性
代数第9版英文pdf_
线性
代数(英文版·第9版)
《
线性
代数(英文版·第9版)》结合大量应用和实例详细介绍
线性
代数的基本概念、基本定理与知识点,主要内容包括:矩阵与方程组、行列式、向量空间、
线性
变换、正交性、特征值和数值
线性
代数等。
weixin_39726044
·
2024-02-19 14:15
线性代数第9版英文pdf
香港云服务器选阿里云好还是腾讯云好?
CPU为限制20%基
线性
能,也就是长时间占用的话只能发挥出20%性能,比较适合低负载使用,比如个人博客,小网站或测
m_18679301479
·
2024-02-19 13:10
云服务器
阿里云
腾讯云
[数据结构(C语言)]单链表的定义,实现初始化、创建、插入、增、删、改、查等基本操作
采用链式存储结构的
线性
表称为链表。链表有单链表、循环链表和双向链表等多种类型。链表中,不仅需要存储每个数据元素,还需存储其直接后继的存储地址,这两部分数据信息组合起来称为结点。
渡过晚枫
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2024-02-19 13:04
[算法基础/初学者]
[C/C++/初学者]
线性
代数的艺术
推荐一本日本网友KenjiHiranabe写的《
线性
代数的艺术》。这本书是基于MIT大牛GilbertStrang教授的《每个人的
线性
代数》制作的,通过可视化的、图形化的方式理解和学习
线性
代数。
小鱼资料站
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2024-02-19 13:34
分享
线性代数
人工智能
Task4 - 建模与调参
1.内容介绍
线性
回归模型:
线性
回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解
线性
回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择
100MHz
·
2024-02-19 13:13
关于VIT(Vision Transformer)的架构记录
我们将图像分割为固定大小的补丁,
线性
嵌入每个补丁,添加位置嵌入,并将结果向量序列馈送到标准Transformer编码器中。为了进行分类,我们采用了添加额外可学习的“分类标记”的标
一条小小yu
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2024-02-19 12:53
transformer
深度学习
人工智能
关于Swin Transformer的架构记录
线性
变换后又变成了56*56*96。然后利用了SwinTransformer中一个比较特别的结构PatchMerging变成28*28*192。同理,变成14*14*384。同理,变成7*7*768。
一条小小yu
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2024-02-19 12:53
transformer
深度学习
人工智能
生成式网络与
判别
式网络
生成式网络(GenerativeNetworks)和
判别
式网络(DiscriminativeNetworks)是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型,它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。
一条小小yu
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2024-02-19 12:23
深度学习
人工智能
MATLAB环境下使用二维高分辨时频分析方法提取波状分量
有些以
线性
和非
线性
时频分析为基础,有些则另辟蹊径,比如Hilbert-Huang变换HHT。HHT包括经验模态分解EMD和希尔伯特变换两部分,其中经验模态分解是其核心部分。
哥廷根数学学派
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2024-02-19 12:36
信号处理
图像处理
深度学习
matlab
算法
开发语言
人工智能
Python环境下基于深度
判别
迁移学习网络的轴承故障诊断
目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。一方面,如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域,领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面,如果直接在新的目标领域中进行模型的训练,其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题,难以达到令人满意的学习效果
哥廷根数学学派
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2024-02-19 12:36
故障诊断
信号处理
深度学习
python
迁移学习
开发语言
扩展卡尔曼滤波与粒子滤波例程
三维滤波,非
线性
系统状态与非
线性
观测,使用EKF和PF进行滤波,输出滤波值曲线与误差对比,MATLAB程序如下:%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式:
[email protected]
Evand J
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2024-02-19 12:53
算法
人工智能
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