ACM训练集第5页

【linux系统体验】-archlinux折腾日记

系统安装安装步骤人们已经总结了很多很全:ArchLinux图文安装教程大体步骤：磁盘分区安装Linux内核配置系统（基本软件）新建一个用户图形界面+桌面安装（如X11、KDE桌面）二、系统配置及美化2.1中文输入法安装sudopacman-Sf

桃子酱紫君·2024-02-10 20:02

方差与偏差

"偏差方差分解"(bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同

井底蛙蛙呱呱呱·2024-02-10 10:18

牛客2024年除夕娱乐赛(题解)

比赛地址:牛客竞赛_ACM/NOI/CSP/CCPC/ICPC算法编程高难度练习赛_牛客竞赛OJA看题面然后猜!!!

ros275229·2024-02-10 09:23

深度学习为什么需要suffle，xgb为什么不需要shuffle?

考虑的数据是整个训练集。xg

fengyuzhou·2024-02-10 06:08

linux基础

image.png作用：向上能支持微信这种程序的运行向下控制我们的硬件常见的OS（operationsystem)windowswindows.pngmacmac.pnglinuxlinux.pngi

睡神经你敢不敢不睡懒觉·2024-02-10 01:33

会爱孩子有多么重要，只要能懂点心理学就可以的事。

学习成绩一般，自己预期较高，因而压力比较大，心情郁闷，找老师聊：父母对自己过于保护，没有自己出来自由逛街与同学交往的可能，就连班级训练集体舞，妈妈也陪着。

点点心理·2024-02-09 22:08

4种玉米叶病虫害数据集，并使用深度卷积网络对其识别，准确率在99.06%以上（python代码，带有数据集，可以直接运行，带有GUI界面，对代码感兴趣可以私信，为本人创作）

）2.文件夹说明：2.1.data文件夹装的是4种玉米叶片病虫害原始数据集打开data文件夹后，如下2.2.picture文件装的是，运行hf.py文件后，将data文件夹的四种原始数据，随机打乱分成训练集和测试集

深度学习的奋斗者·2024-02-09 22:25

stupid_brain

训练集数据处理：数据增强有利于解决过拟合问题。模型：relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():

MORE_77·2024-02-09 21:01

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界

Sunflow007·2024-02-09 20:26

牛客周赛 Round 31 F.小红的连续段【隔板法+组合数学】

原题链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/74362/F时间限制：C/C++1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++262144K，其他语言524288K64bitIOFormat

lianxuhanshu_·2024-02-09 17:58

皮秒反黑多久能好？我刚做完皮秒可以敷面膜吗？

接下来就是我的秘密分享给你们哦，ACME

w055980·2024-02-09 16:40

Transformer实战-系列教程14：DETR 源码解读1

、项目配置主要环境installPyTorch1.5+pipinstallpycocotoolspipinstallcythonpipinstallscipy需要下载coco数据集，这个数据集比较大，训练集

机器学习杨卓越·2024-02-09 14:17

windows构建环境 MSYS2 安装与配置

1.说明MSYS2是提供了bashshell等linux环境、版本控制软件（git/hg）和MinGW-w64工具链软件.是MSYS的一个升级版,集成了pacman和Mingw-w64的Cygwin升级版

北极星6号·2024-02-09 14:13

腾讯云配置 letsencrypt 免费泛域名证书

市面上的泛域名证书大多收费不菲，借助于letsencrypt可以免费使用，可以手动部署，也可以借助现成的脚本来部署，以下是acme.sh的例子。

orionc·2024-02-09 12:04

杭电OJ ACM Steps1.2.6

杭电OJACMSteps1.2.6#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){chars[100];while(gets(s)){if(strcmp

@WWN.com·2024-02-09 11:19

解密输入输出迷局：蓝桥杯与ACM中C++/C语言常见问题揭秘

关于C++中的常见输入输出汇总带空格的字符串：对于这种输入方式我们选择使用gets()函数来进行输入，gets用于从标准输入（通常是键盘）读取一行文本并将其存储为字符串，直到遇到换行符（‘\n’）为止的所有字符。#include#include#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;intmain(){chararr[100];gets(arr);c

acmakb·2024-02-09 10:28

【华为OD机试 2023】数组合并（C++ Java JavaScript Python）

华为od机试是在牛客网上进行的，采用ACM模式。华为od机试目标院校分数为160分，华为od机试非目标院校，则至少300+华为od机试会考到很多原题。对于算法较差的同学，建议购买。

算法程序员0001·2024-02-09 08:19

红队打靶练习:GLASGOW SMILE: 1.1

目录信息收集1、arp2、nmap3、nikto4、whatweb目录探测1、gobuster2、dirsearchWEBweb信息收集/how_to.txt/joomlaCMS利用1、爆破后台2、登录

真的学不了一点。。。·2024-02-09 08:35

Array902·2024-02-09 07:38

CTFshow web(php命令执行 45-49）

基础知识：1.绕过cat使用：tacmorelessheadtactailnlod(二进制查看)vivimsortuniqrev2.绕过空格用：%09/dev/null2>&1");}}else{highlight_file

补天阁·2024-02-09 07:37

百家cms代审

环境搭建源码链接如下所示https://gitee.com/openbaijia/baijiacms安装至本地后直接解压到phpstudy的www目录下即可接下来去创建一个数据库用于存储CMS信息。

0e1G7·2024-02-09 05:26

如何训练集中注意力？只需两个简单习惯，可以让你更集中注意力——《无限可能》读书分享32

如何训练集中注意力？这是《无限可能》一书，精读分享的第32篇。注意力就像肌肉，你可以锻炼，而且你锻炼得越多，它就越强壮。分享两个简单的日常习惯，来帮助你集中注意力。

峰哥读写思·2024-02-08 23:03

2024牛客寒假算法基础集训营2题解（A，B）

【链接】：牛客竞赛_ACM/NOI/CSP/CCPC/ICPC算法编程高难度练习赛_牛客竞赛OJ比赛时间：2024-02-0513:00-18:00赛制：ACM前提：这两道是本小白比赛期间打出的，顺带复个盘

七月雨蝶·2024-02-08 22:33

2024牛客寒假算法基础集训营1题解（A、L、M）

【链接】：https://www.nowcoder.com/link/winter242比赛时间：2024-02-0213:00-18:00赛制：ACM前提：这三道是本小白比赛期间打出的，顺带复个盘，剩下的就是补题了

七月雨蝶·2024-02-08 22:03

牛客寒假算法基础集训营6 题解报告

比赛地址：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/332#questionA:考虑一下极限位置就行#includeusingnamespacestd;#definelllonglongintconstintINF

甦萌·2024-02-08 22:03

MySQL表设计的思考

多分类图片识别的项目背景，用户上传包含多个目录的压缩包形成数据集，压缩包中的子目录作为图片分类，机器学习根据用户选择的图片分类作为训练集和验证集，使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型验证，如果验证结果符合用户需求

昙花未现·2024-02-08 19:39

CentOS镜像如何下载？在VMware中如何安装？

镜像的下载（1）官方网站TheCentOSProject（2）官方中文官网CentOS中文官网（3）选择CentOSLinux（4）选择自己电脑对应的版本win和Macinter系统选择x86_64，MacM

颓特别我废·2024-02-08 14:48

模型选择的方法

正则化和交叉验证正则化在经验风险上加一个正则化项或者罚项，回忆下经验风险是模型关于一个训练集的平均损失.交叉验证验证随机的将数据集分为训练集，验证集和测试集，分类简单交叉验证一部分作为训练集，一部分作为测试集

pcqlegend·2024-02-08 13:39

如何在 emacs 上开始使用 Tree-Sitter （archlinux）

$sudopacman-Semacs$sudopacman-Stree-sitter这里安装的emacs也是直接支持Tree-Sitter的。直接见操作：

遍地是牛·2024-02-08 08:27

机器学习：数据集划分笔记

数据集通常被划分为三个部分：训练集（Trainingset）、验证集（Validationset）和测试集（Testset）。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

分类模型的机器学习算法

最简单的办法是为每一个特征都建立决策树桩然后在训练集上测试选择得分最高的特征。熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。

青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

python sklearn.tree 决策树参数

通常来说，不纯度越低，决策树对训练集的拟合越好。现在使用的决策树算法在分枝方法上的核心大多是围绕在对某个不纯度相关指标的最优化上。不纯度基于节点来计算，树中的每个节

有头发的偷心盗贼·2024-02-08 00:19

牛客周赛 Round 31 D.小红数组操作【哈希双链表+设置哨兵】

原题链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/74362/D时间限制：C/C++1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++262144K，其他语言524288K64bitIOFormat

lianxuhanshu_·2024-02-08 00:05

牛客周赛 Round 31 E.小红的子集取反【dp+设置偏移量】

原题链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/74362/E时间限制：C/C++1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++262144K，其他语言524288K64bitIOFormat

lianxuhanshu_·2024-02-07 23:02

2024牛客寒假算法基础集训营1 复盘

理论上ACM不需要对拍，但最好还是准备好相应的模板，以备不时之需。补题B赛时卡

_Sunlight9·2024-02-07 22:42

航芯ACM32G103开发板评测 06 1.28圆形屏幕 LVGL移植

航芯ACM32G103开发板评测061.28圆形屏幕LVGL移植软硬件平台航芯ACM32G103开发板1.28寸圆形彩色TFT显示屏高清IPS模块240X240SPI接口GC9A01驱动芯片LVGLV8.3.1

End-ING·2024-02-07 21:00

航芯ACM32G103开发板评测 08 ADC Timer外设测试

航芯ACM32G103开发板评测08ADCTimer外设测试1.软硬件平台ACM32G103Board开发板MDK-ARMKeil2.定时器Timer在一般的MCU芯片中，定时器这个外设资源是非常重要的

End-ING·2024-02-07 21:00

航芯ACM32G103开发板评测 05 0.96寸 IIC接口 OLED模块显示

航芯ACM32G103开发板评测050.96寸IIC接口OLED模块显示软硬件平台航芯ACM32G103开发板0.96寸IIC接口OLED模块开发环境MDK-KEILIIC总线处理器和芯片间的通信可以形象的比喻成两个人讲话

End-ING·2024-02-07 21:30

航芯ACM32G103开发板评测 07 LVGL 温湿度环境数据显示

航芯ACM32G103开发板评测07LVGL温湿度环境数据显示参考移植教程ACM32G103开发板评测1ACM32G103开发板评测2软硬件平台航芯ACM32G103开发板1.28寸圆形彩色TFT显示屏高清

End-ING·2024-02-07 21:28

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

深度置信网络（深度信念网络）DBN回归预测-MATLAB代码实现

DBN进行回归预测的步骤如下：1.数据准备：准备用于回归预测的训练集和测试集数据。确保数据已经进行预处理，

L0392·2024-02-07 15:01

FINN: 使用神经网络对网络流进行指纹识别

FingerprintingNetworkFlowsusingNeuralNetworks期刊（会议）：AnnualComputerSecurityApplicationsConference时间：2021级别：CCFB文章链接：https://dl.acm.org

h0l10w·2024-02-07 14:13

支持向量机分类模型

1.R包和数据使用了数据iris，用10%作为测试集，90％作为训练集。if(!

小洁忘了怎么分身·2024-02-07 13:07

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

0.6941.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片，包含图片训练集

AI小怪兽·2024-02-07 11:16

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---自研CPMS注意力，效果优于CBAM ，助力自动驾驶（二）

0.6891.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片，包含图片训练集

AI小怪兽·2024-02-07 11:44

机器学习-朴素贝叶斯【手撕】

比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中，其中一个人的特征为：30岁，男，普通舱，他最后在泰坦尼克号海难中去世了。

alstonlou·2024-02-07 11:07

python_ACM模式《剑指offer刷题》二叉树2

题目：面试tips：面试官有可能问到：如果你需要频繁地查找第k小的值，你将如何优化算法？（见思路三）思路：思路一：二叉搜索树最大的特点就是中序遍历是递增的。因此最容易想到的是对二叉树进行中序遍历存入数组中，再遍历数组至第k个数，就是二叉树的第k小的数/节点。这样的时间复杂度就是O(N+K),空复为O(N)。显然不是最优。思路二：在思路一的基础上不采用数组，直接对二叉搜索树进行中序遍历，在遍历的过程

cuier520·2024-02-07 10:33

Archlinux 安装 linux-lts 内核

Archlinux安装linux-lts内核春节期间在家折腾k8s,尝试安装cri-o的时候习惯性的先执行了pacman-Syu（操作系统用的archlinux），然后再安装cri-o,pacman-Scri-o

w1100n·2024-02-07 10:46

archlinux 使用 electron-ssr 代理 socks5

提前下载好pacman包https://github.com/srr/electron-ssr/releases/download/v0.2.7/electron-ssr-0.2.7.pacman首先要有

月巴左耳东·2024-02-07 10:13

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同

政安晨·2024-02-07 09:42

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