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RSS订阅原创 算法训练营Day1——数组理论、二分查找、元素移除
给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。代码随想录官网网站，代码随想录网站，代码随想录官网，代码随想录百度网盘，代码随想录知识星球，代码随想录八股文PDF，代码随想录刷题路线，代码随想录知识星球八股文。Java是没有指针的，同时也不对程序员暴露其元素的地址，寻址操作完全交给虚拟机，所以看不到每个元素的地址情况。数组，每一行分别由四个int类型的元素。慢指针：新数组元素的下标。
2025-04-23 23:01:57
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原创 Yolov7目标检测原理与实战
v7与之前的很大不同点：yolov7构建了多个网络结构（具有多个版本）v7的大致架构与v3相似：主干--颈部--头部最先进的实时物体检测器与v4同作者。
2025-04-23 13:40:08
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原创 一篇文章带你弄懂Yolov2目标检测算法与原理
在我们的网络中，数据往往呈现多特征，因此不同的数据存在量纲不同从而导致呈现数值不同的现象。如图所示，当输入x1与x2因量纲等原因倒是输入数值相差较大，且小数值得x1在特征提取中的重要性权重更大时，那w1结果数值会较大且更新速度慢。因此我们引入BN层，将每个样本归一化，使w的参数更新更快到达最优值。由于前一层参数在训练过程中会不断变化，因此数据分步也会存在相应的改变，于是我们在中间每一层都引入BN层进行归一化操作。
2025-04-10 14:44:15
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原创 一篇文章带你弄懂Yolov1目标检测算法原理
在传统的分类任务中，我们输入图像，经过CNN，输出类别 在目标检测中，我们需要进行目标位置的检测，并输出分类结果 yolo作为一个单阶段的目标检测算法，将位置的检测与分类同时进行，即同时输出x，y，w，h，c，p 同时，yolo算法将目标检测问题看成一个回归问题，可以在同一个神经网络中同时预测目标的位置和类别。 yolov1的输入图片尺寸为448*448 其中他的主干提取部分与分类任务相似，主要区别为最终输出为7*7*30
2025-04-01 22:02:51
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原创 卷积神经网路——LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet的演变
文章介绍了Pytorch框架与经典卷积神经网络，LeNet、ResNet、VGG、GoogLeNet、ResNet。
2025-03-17 23:31:44
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原创 Python学习实战Day8——卷积神经网络代码实战——GoogLeNet
Python学习实战Day7——卷积神经网络代码实战——GoogLeNet
2025-01-15 05:42:52
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原创 Python学习实战Day7——卷积神经网络代码实战——VGG
一、VGG网络结构二、代码实战（一）模块搭建（二）正向传播（三）模型训练（四）模型测试
2025-01-13 18:12:58
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原创 Python学习实战Day4——复刻faster whisper代码+Pytorch环境安装+显卡驱动安装+环境测试
Python学习实战Day4——复刻faster whisper代码+Pytorch环境安装+显卡驱动安装+环境测试
2025-01-10 04:04:08
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原创 Python学习实战Day2——Python基础代码学习
本篇文章介绍了python的基础语法、基本数据类型、常用语法和自定义方法，是学习python的基础。
2025-01-08 21:07:13
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原创 Python学习实战Day3——Happy New Year烟花代码复刻
文章尝试了复刻烟花代码，演示了环境的搭建进入，代码的运行和相关运行问题的解决和一些思路。
2025-01-08 18:47:27
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原创 Python学习实战Day1——软件安装+环境配置+代码初尝试（爱心代码）
文章介绍了pycharm与anaconda的下载，并进行了运行环境的配置和代码（AI生成）的简单实现。
2025-01-08 04:55:41
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