递归特征消除

算法——快速排序

然后递归地对基准元素两侧的子数组进行划分和排序，最终完成整个数组的排序。
百锦再@新空间代码工作室·2025-02-05 04:53

一个经典机器学习案例——良/恶性乳腺癌肿瘤预测

良/恶性乳腺癌肿瘤预测良/恶性乳腺癌肿瘤预测问题是一个十分经典的机器学习问题，简单来说我们需要利用肿块厚度和细胞尺寸这两个特征来判断肿瘤的类型（良性或者是恶性）。
曹文杰1519030112·2025-02-05 04:22

综合实验3：快速排序算法优化

第1关：快速排序（递归实现）任务描述本关任务：实现快速排序算法，并将乱序数列变成升序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：快速排序算法。
Ssaty.·2025-02-05 03:50

【影像组学pyradiomics学习笔记】pyradiomics安装及介绍

pyradiomics是一个开源的python包，用于医学图像的影像组学特征提取。
Gu104·2025-02-05 03:50

心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典深度学习

心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。2023年新的文章合集已经发布，获取方式看这里：又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭，更有历史文章合集，欢迎下载。往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125
机智的叉烧·2025-02-05 01:37

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

C++可变参数模板（详解）

目录可变参数模板引入基础讲解sizeof...运算符包展开（解包）递归解包Lambda捕获转发参数包实战可变参数模板引入给你一个问题？编写一个简单的print函数，实现接受任意有限数量的参数，并输出。
框住·2025-02-04 23:46

回溯算法——排列问题（力扣46：全排列）

坦白来讲就是穷举一般来说这些问题遇上了首先应当考虑回溯：组合问题，排列问题，子集问题，切割问题，棋盘问题（通常都是求所有可能）回溯算法的本质是树形问题，所有的回溯算法都可以通过树形结构来分析回溯的关键部分用到递归
索利亚噶通·2025-02-04 23:15

2021年PHP-Laravel面试题问卷题 答案记录

1.PHP的哪些语言特征，在合适的场景可以显著减少程序的内存开销？
leonsxd·2025-02-04 20:00

【码道初阶】Leetcode680：验证回文串的双指针速解以及提升思维的感想

示例：输入：s="abca"→输出：true（删除'c'后得到"aba"）输入：s="abc"→输出：false二、问题分析回文字符串的核心特征是对称性。
月明长歌·2025-02-04 20:28

DeepSeek R1重塑行业标准：BIM智能审查效率提升300%的实战解密

传统人工审查方式存在效率低、标准不统一、易遗漏等问题，DeepSeekR1框架支持的智能审查系统通过以下技术突破实现革新：多源异构数据融合：支持IFC/RVT/DWG等格式的自动转换语义特征解析引擎：基于深度学习的构件特征识别准确率达
Coderabo·2025-02-04 20:55

如何利用矩阵化简平面上的二次型曲线

文章目录二次型曲线的定义将二次型曲线写成矩阵形式通过移轴，进一步化简方程情况1：特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1,ω2同号情况2：特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1
原装穿山乙思密达·2025-02-04 17:06

代码随想录 Day 17 | 【第六章 二叉树 part05】654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树

|LeetCode：654.最大二叉树_哔哩哔哩_bilibili1.整体思路（1）递归终止条件：当传入的数组大小等于1，说明到达叶子节点，停止递归。由于题目中已经定义数组的大小大于
Accept17·2025-02-04 17:02

c#基础知识笔记

2)、ref参数3)、params可变参数5、方法的重载6、方法的递归12、return1、变量类型C#常用的数据类型包括：整型（Integer）：一共有8个
-厚德载物-·2025-02-04 16:29

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

Stable Diffusion：建筑方案设计新利器_stable diffusion建筑装修模型

它支持更加详细的Prompt设计，用户可以输入更长的文本描述，如人物特征、动作、环境
AI绘画师-海绵·2025-02-04 14:14

主要功能是在给定一个随机种子的情况下，计算随机傅里叶特征

function[]=tryrff_v2_function_for_each_sim(gamma,trnwin,iSim,stdize)%**************************************************************************%ThefunctioncomputesOOSperformancewithonerandomseed.%Para
go5463158465·2025-02-04 14:43

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

它基于特征之间的条件判断来构建一棵树，树的每个节点代表一个特征，每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树算法具有简单、易于理解和解释的特点，且在处理大规模数据时具有较高的效率。
Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

【声音场景分类--论文阅读】

1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

Python必备库大全，建议留用

PySocks–SocksiPy更新并积极维护的版本，包括错误修复和一些其他的特征。作为socket模块的直接替换。网络爬虫框架1.功能齐全的爬虫grab–网络爬虫框架（
2401_86437188·2025-02-04 09:30

什么叫软件系统的平台化

平台化的核心特征1.通用性：平台能够支持多个不同的业务场景或应用，而不是单一用途的系统。平台化的
serve the people·2025-02-04 07:48

每日 Java 面试题分享【第 20 天】

回答要体现三个层次：基础概念对比（核心特征+工作机制
一只蜘猪·2025-02-04 07:11

落地DevOps的挑战及其解决方法

在DevOps软件开发方法中，开发和运营团队的传统分离被消除，取而代之的是协作和集成的团队模型。DevOps工程师的工作涉及整个应用程序生命周期，从开发和测试到部署和运营。
DevOps探索者·2025-02-04 06:01

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函
kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

2.与编程的区别传统编程机器学习输入：规则+数据→输出：结果输入：数据+结果→输出：规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据：模型学习的原材料（结构化/非结构化）特征（Feature）：
kyle~·2025-02-04 03:11

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。随机森林（RandomForest）作为一种强大的集成学习方法，因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-04 00:48

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

Sklearn 中的线性回归模型

theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\theta_0θ0就是偏置，而θ1\theta_1θ1就是权重，而x1x_1x1就是特征
Cacciatore->·2025-02-03 23:40

出栈序列问题——卡特兰数

（^_^）最近在刷题时遇见了这个题是一个关于出栈方案的简单递归问题后来Deepseek了一下才知道该题的背景故留存在此供自己以后查阅以下是关于卡特兰数的相关内容：什么是卡特兰数？
tanactor·2025-02-03 22:02

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征，比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。
极客代码·2025-02-03 21:23

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

研究方法模型架构：视觉特征提取：使用预训练模型ViT-B16和VGG16。音频特征提取：使用预训练模型VGGish。文本分析：使用预训练模型GloVe。
m0_59933522·2025-02-03 21:20

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。
AI天才研究院·2025-02-03 20:17

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

DAMA-CDGA 练习题 - 第13章 数据质量

开发一种让数据符合用途的管理方法B.定义数据质量控制的标准、要求和规范C.识别和提倡提高数据质量的机会D.所有描述都正确参考答案:D题目解析:语境关系图2、数据质量维度是数据的某个可测量的特性，以下哪项不属于客观衡量的特征
Jerry76^.^·2025-02-03 18:54

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。
Luzem0319·2025-02-03 17:15

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。
weixin_30777913·2025-02-03 15:07

Ubuntu终端跑colmap实验记录——生成sparse和poses_bounds.npy

2.单步重建——生成sparse图像2.1提取特征点2.2特征点匹配2.3稀疏重建3.使用LLFF生成poses_bounds.npy前言：我一直习惯使用autodl的服务器，在上面配置了nerfstudio
Yunni_root·2025-02-03 15:36

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型

Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型1.创建稀疏模型工作文件夹2.命令行执行稀疏重建2.1提取图像特征点2.2手动导入相机内参2.3特征匹配2.4三角测量官方文档：https://colmap.github.io
失去对象的野指针·2025-02-03 15:34

Qt 递归方式遍历目录

可以进行筛选），存入QFileInfoList，然后按顺序存入QTreewidgetItem，并添加至根节点3.找到当前目录下的第一个文件夹，作为一个新的根节点4.重复2,3过程，直到没有新的文件夹至此递归过程完毕
Sudouble·2025-02-03 14:53

蓝桥杯python基础算法（2-2）——基础算法（C）——递归

四、递归递归出口：这是递归过程中的终止条件，防止函数无限制地调用自身。当前问题如何变成子问题：这是递归函数中最重要的部分，即如何将当前问题逐步简化为更小的子问题。
X _X·2025-02-03 13:48

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
Ps.729·2025-02-03 11:31

图论复习第二章

最短路径问题针对最短路网络（带权有向无环图）存在性：如果s到v的途径上包含负费用有向圈，则不存在最短s-v途径，否则存在最短s-v简单路最优性原理（最优子结构特征）：若图G不存在非负有向圈，则任意最短子路也是相应点对之间的最短路三角不等式定理
sinat_40210730·2025-02-03 11:00

算法初学者（DFS搜索）

在搜索算法中，该DFS常常指利用递归方便地实现暴力枚举的算法，与图论中的DFS算法有一定相似之处，但并不完全相同，通常是：构造一棵搜索树进行搜索。
KuaCpp·2025-02-03 10:54

PID详解

汽车电子等诸多领域中运用下面我用一个例子和算法过程来讲解PID的概念PID：P比例控制：基本作用就是控制对象以线性的方式增加，在一个常量比例下，动态输出缺点：会产生稳态误差I积分控制：基本作用就是用来消除稳态误差缺点
Mr.Fu!·2025-02-03 09:45

词汇积累之去媚、祛魅极简理解

去媚去除或摆脱媚态、媚俗、媚上的行为强调独立自主，拒绝讨好或迎合他人，不随波逐流，不盲目跟风“去媚”通常与“巴结”等贬义词相对应祛魅去除或消除某种事物或现象的神秘感、魅力、吸引力，使其变得不再神秘或引人入胜强调摆脱对某种事物或现象的迷恋和崇拜
我命由我12345·2025-02-03 07:32
上一页 26 27 28 29 30 31 32 33 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他