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音频学习
通过matlab实现机器
学习
的小项目示例
一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器
学习
小项目示例,涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程,适合入门
学习
。
MATLAB卡尔曼
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2025-02-08 22:24
课题推荐与讲解
机器学习
matlab
支持向量机
【AI知识点】余弦相似度(Cosine Similarity)
可对比点积相似性(dot-productsimilarity)来
学习
1.余弦相似度的定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角的
AI完全体
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2025-02-08 22:52
AI知识点
人工智能
机器学习
深度学习
线性代数
相似性比较
自然语言处理
向量的距离
HTML5 有哪些新特性
2.多媒体支持和标签允许在网页中嵌入
音频
和视频内容,无需依赖外部插件。新的srcset属性和picture元素提供了更灵活的图片加载方式,支持响应式图片。3
山间听雨声
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2025-02-08 22:21
科普/概念介绍
html5
前端
html
DQN深度强化
学习
:CartPole倒立摆任务(完整代码)
DQN(DeepQ-Network,深度Q网络)是Q-Learning的深度
学习
扩展,通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题(例如图像输入),开启了深度强化
学习
时代。它在2013年由Dee
林泽毅
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2025-02-08 21:45
强化学习
深度学习
DQN
QLearning
训练实战
深度强化学习
人工智能
Vision Transformer
学习
笔记(2020 ICLR)
摘要(Abstract):简述了ViT(VisionTransformer)模型的设计和实验结果,展示了其在大规模图像数据集上进行训练时的优越性能。该模型直接采用原始图像块作为输入,而不是传统的卷积神经网络(CNNs),并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。引言(Introduction):强调了传统卷积神经网络在图像识别领域的主导地位及其局限性,尤其是随着数据集规模
刘若里
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2025-02-08 21:15
论文阅读
学习
笔记
网络
计算机视觉
transformer
MKV视频封装软件 MKVToolNix v88.0 中文免安装版
MKVToolNix支持跨平台操作,几乎兼容所有主流操作系统,能够将多种视频编码、多达16条
音频
和不同语言的字幕封装到一个MKV文件中。使用说明:1、将压缩文件解压到固定位置,不要随意移动。
MAS1102
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2025-02-08 21:15
音视频
go操作mongodb
Golang操作mongoDB
学习
要与时俱进现在使用的是mongo库是"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"不再是"github.com/mongodb/mongo-go-driver
JwCode
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2025-02-08 21:44
Go
JavaSE
学习
(变量的分类)
变量分类一、按照数据类型1.基本数据类型2.引用数据类型二、按照声明位置和作用域1.成员变量2.局部变量3.参数变量一、按照数据类型1.基本数据类型整型:int、short、long、byte浮点型:double、float字符型:char布尔型:boolean2.引用数据类型数组、对象、接口二、按照声明位置和作用域1.成员变量成员变量是定义在类中,但在方法、构造函数或代码块之外的变量,又可细分为
肖恩想要年薪百万
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2025-02-08 21:43
JavaSE
学习
java
笔记
芝法酱
学习
笔记(2.6)——flink-cdc监听mysql binlog并同步数据至elastic-search和更新redis缓存
一、需求背景在有的项目中,尤其是进销存类的saas软件,一开始为了快速把产品做出来,并没有考虑缓存问题。而这类软件,有着复杂的业务逻辑。如果想在原先的代码中,添加redis缓存,改动面将非常大,还需要大量的测试工作。有些时候会有更离谱的情况,比如一些一些项目可能用JDK1.6写的,想要在这个框架下接入redis缓存,也会变得十分困难。这时我们就会想到,能否像mysql的主从复制一样,监听mysql
芝法酱
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2025-02-08 21:12
flink
mysql
elasticsearch
redis
缓存
python学opencv|读取图像(五十六)使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理
【1】引言前序
学习
了均值滤波和中值滤波,对图像的滤波处理有了基础认知,相关文章链接为:python学opencv|读取图像(五十四)使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python
西猫雷婶
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2025-02-08 20:11
python学习笔记
python
opencv
计算机视觉
python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现
欢迎交流与转载,文章会同步发布在公众号:机器
学习
算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将:目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com
weixin_39709194
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2025-02-08 20:10
探索Android Sunflower:打造完美园艺体验的Jetpack应用
探索AndroidSunflower:打造完美园艺体验的Jetpack应用为配合Jetpack及Kotlin
学习
,小编给你准备了一份免费
学习
资料,请关注虎哥Lovedroid并回复jetpack666领取
Calvin880828
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2025-02-08 20:09
现代Android开发
jetpack
jetpack
compose
android
android
jetpack
深度
学习
之DCGAN算法深度解析
DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN(深度卷积生成对抗网络)是IanGoodfellow在2014年提出的GAN(生成对抗网络)的改进版本,由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional
贾斯汀玛尔斯
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2025-02-08 20:08
python
机器学习
人工智能
深度学习
撰写文献必用的评价指标之普通表格
深度
学习
文献撰写之普通表格文章目录深度
学习
文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度
学习
之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计,其中可以包含各种模型,后面对应各种评价指标
小辉同志
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2025-02-08 20:37
深度学习
论文阅读
epoll
学习
:epoll_wait函数详解
一、epoll_wait函数1.1、函数定义intepoll_wait(intepfd,structepoll_event*events,intmaxevents,inttimeout);作用:等待监听的所有fd相应事件的产生。1.2、参数详解:1)intepfd:epoll_create()函数返回的epoll实例的句柄。2)structepoll_event*events:接口的返回参数,ep
持续学习,不断沉淀
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2025-02-08 20:36
计算机网络协议
学习
算法
机器
学习
数学基础:20.方程组解的结构
一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造,旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识,助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法,精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组,并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法,并
@心都
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2025-02-08 20:05
机器学习数学基础
机器学习
人工智能
机器
学习
数学基础:18.向量组及其线性组合
向量组与线性表示:案例与教程详解一、基础概念(一)向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中,向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]},这
@心都
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2025-02-08 20:35
机器学习数学基础
机器学习
概率论
线性代数
机器
学习
数学基础:8.泰勒公式
一、泰勒公式的由来:为啥我们需要它?同学们,想象一下,你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲,就像一团乱麻似的拼图(假设这拼图代表一个复杂函数,比如一条有各种起伏的波浪线),而你手头只有一些简单的积木块(这里的积木块就是多项式啦),现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样,是不是感觉无从下手?这时候,泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场,它会告诉你:“别慌,孩子,我来教你怎么挑选积木块,怎么决定它们的形状和大小
@心都
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2025-02-08 20:34
机器学习数学基础
机器学习
人工智能
机器
学习
数学基础:3.偏导数
偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时,导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而,当我们遇到多元函数,例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时,情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率,这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
@心都
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2025-02-08 20:34
机器学习数学基础
机器学习
人工智能
机器
学习
数学基础:2.连续性与导数
函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性(一)函数在某点连续的条件有定义:函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如,f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义,不满足此条件,所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在:当xxx从x0x_0x0左侧(x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−)和右侧(x→x
@心都
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2025-02-08 20:33
机器学习数学基础
机器学习
概率论
人工智能
大模型接入Gradio实现本地化部署
Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库,这些界面可以用于演示和测试机器
学习
模型。
山山而川_R
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2025-02-08 20:03
大模型
人工智能
语言模型
Deepseek成功启示:从 TRPO 到 GRPO训练LLM
本文将深入探讨LLMs的训练过程,特别是强化
学习
(ReinforcementLearning,RL)(深度解析DeepSeekR1:强化
学习
与知识蒸馏的协同力量)在这一领域的应用,从TRP
大模型之路
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2025-02-08 20:03
强化学习
大模型(LLM)
人工智能
LLM
强化学习
deepseek
GRPO
TRPO
大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度
学习
模型部署
背景:因数据量较大,想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境:Spark版本:2.4.0Python版本:2.6.XPaddlePaddle版本:2.4.2处理器:CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备:模型需要什么第三方库就安装哪些库,最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下
jqtree
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2025-02-08 19:32
#
大数据开发
大数据
spark
paddle
分享课程:Redis高并发高可用集群百万级秒杀实战
没事找了一套课程大学新民章说,苟日新,日日新,又日新作为程序员,持续
学习
、不断进步,就是我们的命!
微刻时光
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2025-02-08 19:02
微秒速递
redis
数据库
缓存
课程设计
笔记
秒杀
分布式
StarRocks实战——贝壳找房数仓实践
在贝壳的分析实践2.1指标分析2.2实时业务2.3可视化分析三、未来规划3.1StarRocks集群的稳定性3.2StarRocks新特性采用原文大佬的这篇贝壳找房数仓实践的文章整体写的很深入,这里摘抄下来用作
学习
和知识
吵吵叭火
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2025-02-08 19:00
大数据
#
StarRocks
数据仓库
大数据
Python
学习
笔记(十二)——处理CSV文件和JSON数据
CSVReader对象>>>importcsv>>>exampleFile=open('example.csv')>>>exampleReader=csv.reader(exampleFile)>>>exampleReader>>>exampleData=list(exampleReader)>>>exampleData[['4/5/201413:34','Apples','73'],['4/5/
Mq_Go
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2025-02-08 19:00
Python
OpenTelemetry-开发人员入门
为了实现自动监控依赖项并使用我们的API手动监控您自己的代码的目标,我们建议您首先
学习
以下概念:什么是OpenTelemetry?如何在不触及它们的代码的情况下监控依赖项?如何手动监控我的应用程序?
吾鳴
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2025-02-08 19:29
可观测
运维
性能全面提升!白山云基于StarRocks替换ClickHouse的数据库实践
白山云大数据团队在两年多的
学习
和实践中,基于StarRocks搭建了全新的大数据平台,并已全量投入使用。因此我们将选型接入、改造优化的过程与经验进行分享,希望能为大家带来一些借鉴与思考。
BaishanCloud
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2025-02-08 19:58
大数据
性能优化
StarRocks
clickhouse
数据库
STM32
学习
笔记(四)丨TIM定时器及其应用(定时中断、内外时钟源选择)_tim时钟
一、TIM定时器1.1TIM定时器简介TIM(Timer)定时器,它的基本功能是对输入的时钟进行计数,并在计数值达到定值时触发中断,即定时触发中断定时器就是一个计数器,当计数器的输入是一个准确可靠的基准时钟时,对基准时钟进行计数的过程就是计时的过程。在STM32中,定时器的基准时钟一般都是72MHz。 定时器最核心的部分称为时基单元,它由以下三个16位的寄存器组成:计数器(Counter):用来
2401_87557120
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2025-02-08 19:57
stm32
学习
笔记
构建一个
学习
助手Agent:提升
学习
效率的实践
今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个
学习
助手Agent。这个项目源于我们一个教育团队的真实需求-提升
学习
效率,优化
学习
体验。
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2025-02-08 19:31
人工智能机器学习
Flutter的原理及美团的实践(下)
阿里P7移动互联网架构师进阶视频(每日更新中)免费
学习
请点击:https://space.bilibili.com/474380680Flutter和原生性能对比虽然使用原生实现(左)和Flutter实现
Android Developer
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2025-02-08 18:26
flutter
学习资料
Android
Flutter
美团
项目实战
APP
android
pancakeswap批量抢跑机器
界面图完整代码是用vue写的,现在先来个
学习
版的方便小白理解这个
学习
版只有单个抢先的功能,完整版在GitHub核心代码讲解:constethers=require('ethers');constaxios
遇到BUG就睡觉
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2025-02-08 18:54
区块链
以太坊
bsc
区块链
bsc
智能合约
机器
学习
数学基础:19.线性相关与线性无关
一、线性相关与线性无关的定义(一)线性相关想象我们有一组向量,就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm,如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km,让k1α⃗1+k2α⃗2
@心都
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2025-02-08 18:53
机器学习数学基础
机器学习
概率论
线性代数
使用Python进行语音识别:将
音频
转为文字
在Python中,我们可以使用一些库和工具来实现语音识别,并将
音频
转换为文本。本文将介绍如何使用Python进行语音识别的过程,并提供相应的源代码。
WmqApps
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2025-02-08 18:52
python
语音识别
音视频
【
学习
总结|DAY036】Vue工程化+ElementPlus
本文将结合
学习
内容,详细介绍Vue工程化开发流程以及ElementPlus的使用,助力开发者快速上手并应用到实际项目中,且会包含丰富的代码案例以便更好地理解和实践。
123yhy传奇
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2025-02-08 18:21
学习
vue.js
前端
elementui
2021年超详细的-Android超神
学习
路线总结--纯干货分享(字节,阿里,腾讯大牛联合打造)(1)
10、反射(掌握)
学习
Android开发,首先要
学习
java基础知识,尤其是校招的时候非常注重基础,即使没有项目也没关系,基础一定要打好,一般笔试以及面试的第一轮,对基础的考察是比较多的。
2401_86963927
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2025-02-08 18:51
android
学习
探索Jenkins之旅:从入门到精通的必备指南
这里提供了一份名为“Jenkins持续集成从入门到精通.pdf”的资源文件,供您下载
学习
项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial
袁栋茉Handmaiden
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2025-02-08 17:44
Jenkins持续集成从入门到精通资源下载
这里提供了一份名为“Jenkins持续集成从入门到精通.pdf”的资源文件,供您下载
学习
项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial
曹北衡
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2025-02-08 17:44
理解Python的链表ListNode
一、背景许多小伙伴在刷题时会涉及到链表排序,但对于只
学习
Python的小伙伴,对于链表的数据结构不太熟悉,无法有效理解ListNode的定义及使用。
玛格永利
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2025-02-08 16:41
链表
数据结构
【Spring Boot】Spring原理:Bean的作用域和生命周期
目录Spring原理一.知识回顾1.1回顾SpringIOC1.2回顾SpringDI1.3回顾如何获取对象二.Bean的作用域三.Bean的生命周期Spring原理一.知识回顾在之前IOC/DI的
学习
中我们也用到了
从零开始的-CodeNinja之路
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2025-02-08 16:40
spring
spring
boot
后端
tdengine
学习
笔记-建库和建表
目录建库和建表创建超级表创建表自动建表创建普通表多列模型VS单列模型数据类型映射示例程序汇总在车联网领域的应用1.数据模型概述2.表结构设计2.1静态数据表2.2动态数据表4.查询数据4.1查询单个车辆的数据4.2查询多个车辆的数据4.3聚合查询5.性能优化6.安全性和监控建库和建表创建数据库创建一个数据库以存储电表数据的SQL如下:CREATEDATABASEpowerPRECISION'ms'
YiRan_Zhao
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2025-02-08 15:36
时序数据库
tdengine
学习
笔记
机器
学习
模型创建的数学原理
1模型工作原理机器
学习
学习
模型主要分为监督
学习
、无监督
学习
、半监督
学习
和强化
学习
,本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督
学习
问题,下午如未特殊指明,机器
学习
特指有监督
学习
机器
学习
。
HadesZ~
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2025-02-08 15:04
机器学习笔记
机器学习
算法
人工智能
智能制造碳中和实战:基于深度
学习
的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析
深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言:智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下,我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点:监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台,构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案,实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.
Coderabo
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2025-02-08 15:32
DeepSeek
R1模型企业级应用
制造
深度学习
人工智能
深度
学习
的一些方向
深度
学习
的一些方向目录深度
学习
的一些方向一、多模态1.特征提取(featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计(depthestimation)2.图像分类
xinpao
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2025-02-08 15:32
深度学习
人工智能
【深度
学习
】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化
正则化(L1Regularization)4.L2正则化(L2Regularization)5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器
学习
中常用的损失函数和正则化技术
小小小小祥
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2025-02-08 15:31
深度学习
人工智能
算法
机器学习
李沐深度
学习
-多层感知机简洁实现
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n
大小猫吃猫饼干
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2025-02-08 15:31
李沐深度学习编码实现
深度学习
人工智能
日拱一卒(20)——leetcode
学习
记录:大小为 K 且平均值大于等于阈值的子数组数目
一、题目给定数组,统计数组中长度为k的子数组且该子数组的平均值大于threshold的数量二、思路滑动窗思路,计算长度为k的滑动窗的平均值,关键点在于,每滑动一次,只需要去掉头增加尾,而不需要重新全部计算,进而将计算量从O(n*k)降低为O(n)三、题解classSolution:defnumOfSubarrays(self,arr,k,threshold):curr=sum(arr[:k])n=
特立独行的Q
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2025-02-08 14:00
leetcode
学习
算法
无监督
学习
通俗理解
无监督
学习
的一种场景,便于理解:在洗钱行为的检测中,需要将这种洗钱的异常行为和正常行为区分开,但是我们不知道洗钱行为的标准是什么样的,因此用到了无监督
学习
。
特立独行的Q
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2025-02-08 14:00
学习
PyTorch深度
学习
实战(42)——图像字幕生成
PyTorch深度
学习
实战(42)——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型
盼小辉丶
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2025-02-08 14:57
深度学习
pytorch
人工智能
自学黑客(网络安全),一般人我劝你还是算了吧
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶
学习
资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区,如先学编程、过度追求深度
学习
以及收集过多资料,并提供了前期
学习
的硬件、软件选择建议,强调了基础编程知识和英文能力的重要性
网安周星星
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2025-02-08 14:26
web安全
安全
网络
windows
网络安全
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