Java数据结构分类第4页

网络安全拟态防御技术

按防御行为分类可将其列入基于内生机理的主动防御范畴，又可称之为拟态伪装（MimicGuise,MG）。

网安墨雨·2025-01-19 07:05

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

程序代码篇---C&Python作用域

文章目录前言第一部分：堆&栈1.堆区&栈区的区别2.堆存储&栈存储的优点3.全局/静态存储区4.代码区第二部分：C语言的作用域1.作用域分类（1）.在所有函数之外的全局变量（2）.在函数内或者块内的局部变量

Ronin-Lotus·2025-01-19 07:04

单层感知机----或门实现

这个模型旨在建立一个线性超平面来解决线性可分问题，就如我们现在的或门分类。二、实现过程

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

隐私计算实训营第三讲:隐私计算框架及架构

通过交互友好的可视化页面，降低终端用户使用成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本所以根据产品定位，隐语产品类型分为白屏产品（定位1）和黑屏产品（定位2）黑屏产品：secretflow、库的形式2.算法层层级分类产品名称简介使用方式算法层隐私计算算法

weixin_39707995·2025-01-19 06:28

PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割【2025最新版】

法线微分一、算法原理1、DoN定义2、DoN算法3、DoN分割步骤4、参考文献5、论文描述二、代码实现三、结果展示1、法线可视化结果2、对应曲率信息可视化3、利用曲率分类结果可视化4、欧式聚类分割结果本文由

点云侠·2025-01-19 06:55

PCL 计算点云的VFH特征

一、概述 VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子，它结合了点云的局部几何信息和视点信息，以提高物体识别和分类的精度。

点云侠'·2025-01-19 06:52

day11备份与恢复

MySQL备份介绍文章目录MySQL备份介绍1.DBA备份与恢复职责2.MySQL备份工具分类mysqldump逻辑备份1.介绍2.重要参数3.备份命令4.分库分表备份5.故障恢复演练5.1模拟环境5.2

Long韵韵·2025-01-19 04:38

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

本文将介绍如何使用深度学习和图像识别技术，通过Python编写的智能化病害检测程序，实现对植物叶片病害的自动识别与分类。1.项目背景与目标在农业领域，及时发现

机器懒得学习·2025-01-19 04:29

SpringAOP前置——代理模式

代理模式是SpringAOP（面向切面编程）的底层原理代理模式的分类静态代理动态代理静态代理角色分析：抽象角色：一般使用抽象类或接口来解决代理角色：代理真实角色，在代理真实角色后，一般会做一些附属操作真实角色

兜里ヌ有糖·2025-01-19 01:42

springMVC文件上传和下载

[置顶]SpringMVC单文件上传、多文件上传、文件列表显示、文件下载标签：SpringMVC文件上传文件下载列表显示2015-05-1821:0122627人阅读评论(6)收藏举报分类：SpringMVC

xls丶·2025-01-19 01:41

神经网络初始化 (init) 介绍

1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

Java数据结构__Arraylist与顺序表(1)

目录1.线性表2.顺序表3.ArrayList介绍ArrayList构造4.ArrayList使用1.常见操作2.ArratList的遍历3.ArrayList的扩容机制1.线性表线性表是一种数据结构，它由n（n≥0）个数据元素组成，数据元素类型相同，且呈现一对一的线性关系。常见的线性表有:顺序表,链表,栈,队列…2.顺序表顺序表是用一段地址连续的存储单元一次存储数据元素的线性结构,一般情况下采用

suger__salt·2025-01-18 20:55

ElasticSearch11-8.x 新特性

这意味着所有文档在同一个索引中将不再区分类型，简化了索引结构，但同时也要求开发者调整应用程序逻辑以适应这一变化。

李宥小哥·2025-01-18 20:15

设计模式简介

设计模式是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的代码设计经验。它们不是具体的代码，而是解决特定类型问题的通用方案。设计模式旨在提供一种高效、可维护和可扩展的方式来构建软件系统。

智想天开·2025-01-18 19:06

Python 数据建模完整流程指南

通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。

木觞清·2025-01-18 18:56

我学会了整理房间

通过整理房间，我学会了分类和收纳，也养成了良好的生活习惯。

·2025-01-18 18:33

nlp培训重点-3

1.文本匹配分类：loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset

heine162·2025-01-18 18:24

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。

ningaiiii·2025-01-18 17:52

集团公司L1-L5级流程框架方法论：（1）L1级流程：为业务价值链，是业务流程的主干；（2）L2级流程：为运作模式层面的业务子流程，因场景不同而差异化；（3）L3级流程：为实现运营模式所需的业

集团公司L1-L5级流程框架方法论集团公司L1-L5级流程框架方法论L1级流程：业务价值链定义与作用构成要素与其他流程关系案例分析L2级流程：运作模式层面业务子流程场景差异化原因子流程分类与特点跨场景协同策略案例分析

公众号：优享智库·2025-01-18 12:15

行为识别的方法

行为识别主要有以下几大类方法，每类方法各有特点及典型算法：传统方法特点：利用手工设计特征对行为进行表征，再用统计学习的分类方法进行识别。

人工智能专属驿站·2025-01-18 11:07

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。

潜洋·2025-01-18 10:25

构建决策树对于流失用户进行分类

我最先接到的任务是根据客服部门记录的客户的流失原因，对于这些客户的流失原因做分类。商业分析师给我提供了23个类别，要求我把客户都分到这些类中。

努力学习中的阿达·2025-01-18 09:23

QT正则表达式的使用

对于正则表达式的使用做一下分类，主要分为以下类型（官网内容）：用

康闯·2025-01-18 07:32

Java数据结构的实现

文章目录一、Java数据结构二、数据结构之数组和链表（Java语言描述）1、Java数组1.初始化数组2.直接赋值3.可变数组2、链表1.节点定义2.实例化节点三、数据结构之树和图（Java语言描述）1

绝域时空·2025-01-18 06:29

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法

birdcome·2025-01-18 06:57

Java数据结构-栈

目录1.栈的概念2.栈的实现2.1顺序栈2.2链式栈3.栈的应用3.1栈的使用3.2括号匹配3.3逆波兰表达式求值3.4出栈入栈次序匹配3.4最小栈1.栈的概念栈是一种顺序结构，只允许在一端进行插入和删除，插入删除的一端叫栈顶，另一端叫栈底。栈是一种先进后出（后进先出）的数据结构。插入数据的操作叫入栈，删除数据的操作叫出栈。2.栈的实现栈的实现有两种，一种是顺序栈，底层是数组；另一种是链式栈，是用

万派瑞尔·2025-01-18 06:26

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

XianxinMao·2025-01-18 05:21

联想电脑尺寸在哪里看_联想笔记本电脑型号查看方式、含义介绍【图文教程】...

联想笔记本电脑型号看上去似乎没有规律，其实这是联想对不同功能设置、价格参数等等几个板块信息的分类。因此，了解联想笔记本电脑型号的含义就能够筛选出最适合自己的一款产品。

花旗甲比丹·2025-01-18 05:46

基于物联网的智能垃圾桶系统设计与实现-设计说明书

设计摘要：本设计是基于物联网的智能垃圾桶，旨在有效解决垃圾分类与垃圾清理的问题。

黄油味椭圆·2025-01-18 02:59

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型

YOLO大师·2025-01-18 02:59

数智化转型 | 星环科技Defensor 助力某银行数据分类分级

某银行作为数字化转型的先行者，面临着一项艰巨的任务：如何高效、准确地对分布在多个业务系统、业务库与数仓数湖中的约80万个字段进行数据分类和分级。

·2025-01-18 00:56

C++设计模式学习

文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则

痛&快乐着·2025-01-17 23:08

Python pandas离散化方法优化与应用实例

这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中，cut和qcut是两个强大的工具，分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。

python慕遥·2025-01-17 23:29

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

分类推荐系统主要分为以下三类：基于内容

KeyPan·2025-01-17 15:54

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init__(self):super(CatDogClassifier,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=5,stride=1

NoKnowovo·2025-01-17 13:01

学习HTML5总结（一）

目录Web的构成一、HTML——结构1、html基本的骨架和解释2、标签1、标签2、属性3、标签的分类4、实体字符5、列表6、超链接7、文件的路径3、选择器1、基础选择器2、复合选择器3、关系选择器4、

大学生努力学习·2025-01-17 11:20

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，

dwjf321·2025-01-17 10:36

【YashanDB知识库】druid连接池做断网测试，无法自动重新连接

【标题】druid连接池断网测试，崖山数据库无法自动重新连接【问题分类】驱动使用【关键字】druid，sockettimeout【问题描述】使用崖山数据库23.2.7.100进行适配过程中反馈崖山数据库不能自动重连

·2025-01-17 10:58

【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库

【问题分类】功能兼容【关键字】YAS-07202、YAS\_MYERROR，不兼容【问题描述】本项目的架构是hadoop+hive+yashandb使用崖山数据库，将mysql相关的创建表语句进行初始化同步使用崖山