学习月记_Jau

最新推荐文章于 2025-06-18 16:31:27 发布
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分类专栏： 学习笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangxinginnlp/article/details/8485768
博客内容提及红黑树，它是扁平的二叉查找树，还提到了动态规划。红黑树和动态规划都是信息技术领域重要的概念，红黑树在数据结构中有应用，动态规划是一种算法设计策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.8

红黑树 。扁平的二叉查找树。

1.9

动态规划。

60、实时递归学习（Real-Time Recurrent Learning, RTRL）
o4p5q6r7s的博客
06-22 20
本文深入介绍了实时递归学习（Real-Time Recurrent Learning, RTRL）算法的背景、数学推导、实现细节以及优化技巧。作为一种适用于循环神经网络（RNN）的梯度计算方法，RTRL能够在每个时间步即时更新梯度，特别适合在线学习和实时处理任务。文章还对比了RTRL与BPTT的优劣，并探讨了其应用场景及局限性，为序列数据处理的研究和应用提供了有价值的参考。
61、实时递归学习（Real-Time Recurrent Learning, RTRL）
o4p5q6r7s的博客
06-23 13
本文详细介绍了实时递归学习（RTRL）算法的理论基础和实现细节。RTRL是一种用于循环神经网络（RNN）的梯度计算方法，能够在每个时间步长上实时更新权重，适合处理实时数据流。文章比较了RTRL与BPTT的区别，讨论了RTRL的优缺点、应用场景以及优化策略，并提供了伪代码实现和案例分析，帮助读者更好地理解和应用这一重要工具。
学习月记_Nov
自然语言处理大菜鸟--HsingWang
11-07 1488
11@7 折腾SRILM  才知道要修改sbin下面的machine-type文件 11@8 买了一本《算法导论》，正版的。真厚，翻了几页，挺好的书。 今天开始要捡起算法了，毕竟也是个搞计算机的。 11@11 LDA latent Dirichlet allocation (LDA) click here 11@13 看了看GibbsLDA
学习月记_sep
自然语言处理大菜鸟--HsingWang
09-07 2805
9@6 开始准备学习最大熵：先学习模型，然后对maxent工具进行了解。 9@7 今天看了1篇博客和一个PPT，对最大熵模型有了初步的了解。 大概思路知道，具体细节还是不清楚。没有对模型进行具体的实验很多参数和实验的训练感觉很飘渺。 快速浏览了《A Maximum Entropy Approach to ChineseWord Segmentation》,paper里面没有涉及模
实习日/周/月记&学习计划（第三周）
07-22 439
6个回归需求，20190725上线： 1. 作为标签开发用户，可以下载表下所有标签的信息[20190725] SIT环境下共84个标签定义，有20张表点击下载后显示无法访问此网站； 页 个 4 4 5 2 5 3 7 1 7 3 8 3 9 2 9 4 9 5 10 3 11 1 12 2 12 4 13 5 14 1 ...
实习日/周/月记&学习计划（第六周）
08-13 605
20190812 今天，重拾鼓励师的老本行，划划水又一天。。 20190813 今天，似乎就是开了一天的澄清会，会后针对标签小队新入职的员工（包括我这个实习生），介绍了系统内将近10种数据库之间的关系。 如上图，明哥友情出镜。 sqlserver保存各种配置，ES为缓存/备份。 vertica生产是所有数据的大本营，通过hbase loader把vertica中的数据迁移到hbase中，load...
superstore_data
04-22
superstore_data 描述： AliPaga公司是一家中国超级零售商，它发现电子商务是一种向全世界销售的方式，而不是仅向其原籍国的一小部分人群销售。 该公司每月都在增长，没有任何后顾之忧。 然而最近，Amazonense与AliPaga争夺了相同的市场，这表明将其带到目前的时刻并不是将其推向未来的原因。 她决定使用与Amazonense相同的武器吸引受众：数据科学。 为此，她聘请了来自世界各地的庞大科学家数据库中可用的最佳数据科学资源：您！ AliPaga已使您的数据库可用（可在），您将有7天的时间向AliPaga董事会提出结论。 期望至少可以得出以下结论： 1按销售价值以及收入中集群的代表性对AliPaga客户所在的国家/地区进行细分2下个月的销售预测3运输成本和折扣对销售有何影响？ 为了增加销量，您建议投资哪一项？ 此外，可能会进行任何有关趋势，细分等的相关分析，以使董事会
jaudiotagger-2.2.3.jar最近写音乐播放器，但是一直不知道怎么获取音频中的tag信息，最后通过第三方库jau
02-04
jaudiotagger-2.2.3.jar 最近写音乐播放器，但是一直不知道怎么获取音频中的tag信息，最后通过第三方库jaudiotagger解决了问题。 使用TagExplorer查看一首MP3中的tag：可以发现大部分歌曲包含并且我们比较需要的信息...
56、实时递归学习（Real-Time Recurrent Learning, RTRL）
o4p5q6r7s的博客
06-18 19
本文详细介绍了实时递归学习（RTRL）算法的理论基础、实现步骤及其在循环神经网络（RNN）中的应用。RTRL作为一种梯度计算方法，具有实时性和灵活性，适用于需要逐个时间步长处理的实时数据流场景。文章还分析了RTRL的优缺点，并提出了多种优化策略以降低其计算复杂度，同时结合实际应用场景如语音识别和自然语言处理进行了探讨。
唐宇迪强化学习笔记之项目实战(flabby bird)
物理小乾乾
01-03 3833
强化学习： 学习系统没有像很多其它形式的机器学习方法一样被告知应该做出什么行为，必须在尝试了之后才能发现哪些行为会导致奖励的最大化，当前的行为可能不仅仅会影响即时奖励，还会影响下一步的奖励以及后续的所有奖励。 强化学习的五个关键字：强化学习的学习过程：总的来说就是先观测，再行动，再观测。如下图所示： 以下是强化学习的原理图： 马尔科夫决策要求： 1.能够检测到理想的状态 2.可以多
超市数据分析-数据集
03-14
某大型超市11-14年数据，来自kaggle，学习使用 superstore_dataset2011-2015.csv
python数据分析实战之超市零售分析
01-27
包括：数据文件“superstore_dataset2011-2015.csv”和基于Jupyter notebook环境的文件“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”，学习时，将两个文件拷贝到同一文件夹下，按住键盘shift键，在空白处点鼠标右键，选择“在此处打开命令窗口”（或者是：在此处打开shell窗口），输入：jupyter notebook 回车，即可进入upyter notebook环境，点击打开“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”，即可学习了。
某超市的销售数据集（42816条记录，17特征）CSV
最新发布
06-27
包含特征：顾客编号、大类编码、大类名称、中类编码、中类名称、小类编码、小类名称、销售日期、销售月份、商品编码、规格型号、商品类型、单位、销售数量、销售金额、商品单价、是否促销
LabelShop_GPrinter
09-02
标签编辑软件，这个版本找了好久，在百 ~度 ！云上找到的，在这里留个备份，方便自己用；下载完成，评论后，积分就返回了！！！
Superstore 大卖场-数据集
03-08
超级市场数据集包含有关产品，销售，利润的信息。Tableau随附了Superstore数据集。它包含有关产品，销售，利润等的信息，您可以用来确定该虚拟公司中需要改进的关键领域。 Sample - Superstore.xlsx
基于Python实现电商订单的数据分析
OverlordDuke的博客
03-11 927
数据集共有51290条数据，包含订单ID、订单日期、发货日期、运输模式、客户ID、客户名称、国家、城市、产品ID、类别、子类别、产品名称、销售额、数量、折扣、利润等信息。该数据集旨在帮助超市进行“人、货、场”分析，提升销量。项目利用Python数据分析技术，从年度销售维度、地区销售维度和用户分类维度进行了分析。分析结果存储在MySQL数据库中，并通过Flask搭建的可视化平台展示，利用Echarts进行数据可视化。在对数据进行分析可视化的基础上，加入了RFM用户分类。MySQL：用于数据持久化存储。
python astype category_数据分析实战之超市零售分析（附python代码）
weixin_39562554的博客
11-27 1044
目录 1.明确需求和目的 对一家全球超市四年(2011-2014)的销售数据进行 人、货、场分析，并给出提升销量的针对性建议。场：整体运营情况分析，包括销售额、销量、利润、客单价、市场布局等具体情况分析。货：商品结构、优势/爆款商品、劣势/待优化商品等情况分析。人：客户数量、新老客户、RFM模型、复购率、回购率等用户行为分析。2.数据收集 数据来源为kaggle平台，这是一份全球大型超市...
python数据分析项目之超市零售分析
potato_chip的博客
11-17 4617
文章目录一、明确需求和目的二、数据收集三、数据清洗1.列名重命名2.数据类型处理3.缺失值处理4.异常值处理5.重复值处理四、数据分析1.整体销售情况分析2.商品情况分析3.用户情况分析五、总结（附python代码） 一、明确需求和目的 对一家全球超市四年（2011-2014）的销售数据进行 “人、货、场”分析，并给出提升销量的针对性建议。 场：整体运营情况分析，包括销售额、销量、利润、客单价、市场布局等具体情况分析。 货：商品结构、优势/爆款商品、劣势/待优化商品等情况分析。 人：客户数量、新老客户
如何利用LSTM模型结合传感器数据进行室内步态识别？请提供详细步骤和MATLAB代码示例。
10-27
参考资源链接：[室内步态识别：LSTM神经网络深度学习方法](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4jau14rzdn?utm_source=wenku_answer2doc_content) 步态识别作为生物特征识别的重要组成部分，在室内导航和智能监控领域有着广泛的应用。结合传感器数据进行步态识别时，长短期记忆网络（LSTM）因其能够处理时间序列数据而特别适合此类任务。以下是利用LSTM模型结合传感器数据进行室内步态识别的详细步骤和MATLAB代码示例。 首先，需要收集数据。在本案例中，使用的是气压高度计和惯性器件（如加速度计和陀螺仪）来检测行人的运动状态和方向变化。然后，对收集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取。 其次，构建LSTM模型。在MATLAB中，可以使用深度学习工具箱来搭建网络。具体代码示例如下： ```matlab layers = [ ... sequenceInputLayer(1,'Name','in') lstmLayer(50,'Name','lstm') fullyConnectedLayer(num_classes) % num_classes根据实际情况设定 softmaxLayer classificationLayer]; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',100, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.005, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(trainData,layers,options); ``` 在训练完模型后，需要对模型进行验证。可以使用testData进行验证，并计算评估指标，如准确率和混淆矩阵。代码示例如下： ```matlab predictedLabels = classify(net,testData); accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels); ``` 最后，将训练好的模型部署到实际应用中，实时处理传感器数据以识别步态。 通过《室内步态识别：LSTM神经网络深度学习方法》这本书，你可以获得上述步骤的详细解释以及完整的MATLAB代码实现。此外，该书还提供了气压高度计和惯性器件收集的数据集，这些数据集可以直接用于训练和测试模型。掌握这些技术后，你将能够开发出高性能的室内步态识别系统，对相关领域的技术进步做出贡献。 参考资源链接：[室内步态识别：LSTM神经网络深度学习方法](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4jau14rzdn?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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