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RSS订阅原创 GESP四级内训
小杨同学利用这种放缩对一个整数进行了加密并得到了一个由大写字母和小写字母组成的字符串，该字符串中每个字母所代表数字的总和即为加密前的整数，例如。对于每一个大写英文字母，该大写字母代表了一个负整数，即该字母的 ASCII 码的相反数，例如字母。小杨同学发明了一种新型密码，对于每一个小写英文字母，该小写字母代表了一个正整数，即该字母在字母顺序中的位置，例如字母。对应的加密前的整数为 1+(−65)+3=−611+(−65)+3=−61。一行，n 个空格分隔的整数，表示数列的前 n 项从小到大排序后的结果。
2025-02-06 20:43:04
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原创 训1 应用题 高精度加法、最小公倍数、质数筛、进制转换回文数
最近大树发了一笔小财，于是某企业的理财产品顾问找上了他，据了解该理财产品，为了收获更多的钱，大树找到了安欣（他家有矿），在大树坚持不懈的努力之下，安欣老师同意参与这个计划！已知大树计划投入钱数𝑎a，安欣计划投入钱数𝑏b。问最终他们会投入理财产品的总钱数是多少。。
2025-01-02 13:47:38
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原创 训3 高精度加法、减法
对于整数加减法，常用的我们使用 long long 的范围为 -2^63 -- 2^63，C++11后开创的using long long 为0 -- 2^64.这里先辈们引出了高精度的加减法，运用我们的竖式的加减法的原理，写入数值到我们的字符串string里面。相减出结果之后，如果出现了0000013类似的这种情况（因为数组会出现高位的0依旧会保留），那么我们就要尝试清除掉多余的0元素。的减法，那么根本无从下手，因此我们依旧需要使用我们的字符串string 的方式，进行竖式相减。可以尝试这道模板入门题。
2024-12-26 14:38:01
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原创 训2 进制转换、位运算、快速幂
快速幂算法的核心思想就是每一步都把指数分成两半，而相应的底数做平方运算。这样不仅能把非常大的指数给不断变小，所需要执行的循环次数也变小，而最后表示的结果却一直不会变。当底数的指数为奇数时，需要先拿出一个底数，指数减一，然后对剩余的偶数指数进行底数相乘，指数减半。就是基于整数的二进制表示进行的运算。是一种用一组固定的符号和统一的规则来表示数值的方法。为当底数的指数为偶数时，那么直接乘以底数的二倍，指数减半。将一个数乘（除）以2的非负整数次幂（向下取整）表示数制中使用的数字符号的个数。有关2的幂的运算的应用。
2024-12-20 20:25:34
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原创 深度学习|3|多层感知机正确打开方式
多层感知机是一个基于神经网络的多层的分类模型。其输出为softmax后的输出，即输出为一个概率；其多层来自于激活函数的非线性性。最常用的激活函数为Relu函数，因为其计算最为方便。
2023-06-09 15:55:24
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原创 深度学习|2|softmax回归pytorch实现iris鸢尾花数据的softmax回归分类任务
由统计学家和植物学家Ronald Fisher在1936年收集并发布。该数据集中包含了150个样本，其中每个样本代表了一朵鸢尾花（iris flower），并且包含了四个特征（sepal length（花萼长度）、sepal width（花萼宽度）、petal length（花瓣长度）和petal width（花瓣宽度））以及对应的类别标签（iris setosa、iris versicolor和iris virginica）。样本数量：150条类别数量：3类每类样本：50条特征维度：4。
2023-06-08 23:22:08
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原创 深度学习|1|softmax回归
softmax 回归(softmax regression)其实是 logistic 回归的一般形式，logistic 回归用于二分类，而 softmax 回归用于多分类
2023-06-05 20:24:14
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原创 图像分割综述
图像分割(segmentation)指的是将数字图像划分成多个图像子区域的过程。在实际场景中具有诸多重要应用在广义的图像分割中，传统方法和深度方法对于分割有不同的定义。传统方法：对于图像进行区域划分，核心问题在于：区域间差异性、区域内相似性。本质上属于一个聚类问题深度方法：对于图像进行像素级分类，核心问题在于：逐像素分类，本质上是一个分类问题实际上，在深度方法中，对于语义分割又有更加细分的问题定义语义分割：将前景与后景区分开来实例分割：将不同的物体分类分割。
2023-06-02 00:17:18
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原创 在matlab中加入第三方工具包，并查找加入的所有工具包
查找一下是否添加成功，我们在脚本页面中输入 ver 运行。可以看到我们刚才添加的包，这里我们就添加成功了，接下来就可以使用了。点击添加并包含子文件夹，然后找到我们要添加的文件夹的路径。开始添加包，打卡matlab，找到设置路径。本文加入一个机器人建模包。这里看到我们添加成功了。记住工具包存放的路径。
2023-05-19 08:39:08
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原创 操作系统 设计和实现最佳页面置换算法，并统计缺页中断率。
实验内容为进程分配物理块，其次输入页面引用串设计和实现最佳置换算法，并统计缺页率。设系统为某一进程分配了3个物理块，引用串为：7,0,1,2,0,3,0,4,2,3,0,3,2,1,2,0,1,7,0,1设计和实现最佳置换算法，并统计缺页率。最佳置换算法：一个进程在内存的若干个页面中，哪一个页面...
2023-05-14 22:10:19
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原创 过拟合与欠拟合理解和解决方法
欠拟合的情况比较好解决，因为是在训练阶段的性能就不好，因此可以使用更加强大的模型，提高模型的表征能力或者增加训练次数，使模型更好的拟合数据，通过观察验证指标和训练指标是否得到进一步优化做为评价标准。如果没有更完整的数据，则第二好的解决方案是使用正则化之类的技术。如果网络只能记住少量的模式，则优化过程将迫使其关注最突出的模式，这些模式将有机会获得更好地泛化。要防止过拟合，最好的解决方案是使用更完整的训练数据。是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就很差，即模型的泛化能力很差。
2023-05-07 19:15:31
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原创 深度学习在人脸识别中的应用综述合集 | Deep Face
人脸识别的流水线包括四个阶段：检测⇒对齐⇒表达⇒分类。其中，特征提取与度量，是人脸识别问题中的关键问题，也是相关研究的难点之一。人脸对齐同样是难以解决的问题，特别是在无约束的环境下。
2023-05-05 16:27:08
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原创 Autogpt手把手安装配置与使用超详细，使用云托管平台，轻量不会污染本地环境，10分钟带你完成傻瓜式超简单安装！！！
十分钟教会小白从Auto-GPT的搭建到使用，以及注意的事项，关键的功能。
2023-05-04 18:10:37
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原创 机器翻译：引入注意力机制的Encoder-Decoder深度神经网络训练实战中英文互译（完结篇）
注意力机制是一种在深度学习中广泛使用的技术，它可以有效地处理输入序列和输出序列之间的对应关系。其中，Encoder-Decoder是一种常见的注意力机制，它主要用于序列到序列的任务，例如机器翻译、语音识别等。在Encoder-Decoder中，输入序列首先通过一个编码器进行编码，然后再通过一个解码器进行解码，最终生成输出序列。在这个过程中，注意力机制可以帮助模型更好地理解输入序列中的重要信息，并在生成输出序列的过程中更加准确地对其进行利用。
2023-05-01 19:24:12
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原创 吴恩达与 OpenAI 强强联手，《ChatGPT 提示工程》中文版免费课程
为了帮助大家能更好的掌握 Prompt 工程，DeepLearning.ai 创始人吴恩达与 OpenAI 开发者 Iza Fulford 联手推出了一门面向开发者的技术教程：《ChatGPT 提示工程》。目前该教程已经在 DeepLearning.ai 正式上线，官网上线提供了可交互式的 Notebook，让你可以一边学习，一边跟着编写代码实践。
2023-04-30 20:45:32
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原创 机器翻译 深度学习预处理实战（中英文互译）一
基于深度学习的机器翻译学习分为三步：（1）解决自动将一种自然语言文本（源语言）翻译为另一种自然语言文本（目标语言）的问题。（2）准备人工翻译的数据集，将其分成训练集和测试集。使用训练集的数据来训练深度神经网络。（3）使用测试集的数据来评估模型表现。深度学习机器翻译其实是用神经网络去学习人工翻译的数据集，使数学世界的神经网络成为取代真实世界中人工翻译的可计算模型。
2023-04-28 22:25:43
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原创 机器翻译：使用小牛翻译API进行中英文翻译实战
自然语言处理机器翻译使用小牛翻译API接口进行多个国家的语言相互翻译（中文、英文、西班牙语、法语、俄语）等
2023-04-26 23:42:49
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原创 使用OpenCV对图像进行融合处理，选取两张美女图片进行cv2.add，和cv2.addWeighted处理实战
这也是将图像相加，但是对图像赋予不同的权重，从而给出混合感或透明感。图像按以下等式添加： 通过在(0,1)之间改变的值, 可以用来对两幅图像或两段视频产生时间上的画面叠化 （cross-dissolve）效果,可以选择不同图像赋予不同的权重，从而形成一种美化的效果。两个图像应该具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以是像素值，比如(255,255,255)，白色值。第一图像的权重为 0.5，第二图像的权重为 0.8。这里我们看到效果不太好，不够美化，我们尝试更改参数。接下来我们看一下图像的尺寸。
2023-04-25 18:12:32
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原创 解决：Could not build wheels for soxr, which is required to install pyproject.toml-based projects
Could not build wheels for soxr, which is required to install pyproject.toml-based projects 本质问题是缺少数学库的头文件。因此我们只要进行相关的数学库安装就可以了
2023-04-24 14:25:55
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原创 Python中pytesseract库的下载以及Tesseract-OCR工具的安装配置
是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。
2023-04-21 23:46:43
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原创 车牌检测（分别使用Haar级联 和轮廓裁剪）
相比较使用轮廓检测来剪裁车牌的效果要弱于使用Haar级联模型，在Haar级联模型中，对图像的轮廓进行了多次的标识，最终通过参数决定标记大于多少次的轮廓将其保留下来，有更好的鲁棒性。
2023-04-18 22:59:48
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原创 软件工程概述 数据流图分析
功能如下：（1）教学秘书可以对学生成绩进行管理，将学生的成绩录入系统，形成学生成绩文件；（3）教务系统能够根据学生成绩，对学生成绩进行综合分析，形成分析报告；旅行社把预订机票的旅客信息（姓名、性别、工作单位、身份证号码、旅行时间、旅行目的地等）输入进该系统，系统为旅客安排航班，印出取票通知和账单，旅客在飞机起飞的前一天凭取票通知和账单交款取票，系统校对无误即印出机票给旅客。储户填写的存款单或取款单由业务员键入系统，如果是存款，系统记录存款人姓名、住址、存款类型、存款日期、利率等信息，并印出存款单给储户；
2023-03-25 16:55:20
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原创 使用OpenCV对图片读取的不同方式
flags：标志位，有三种读取的方式{cv2.IMREAD_COLOR，cv2.IMREAD_GRAYSCALE，cv2.IMREAD_UNCHANGED}filepath：读入imge的完整路径。-Python中的几个函数。
2023-03-24 20:00:26
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原创 如何在kaggle上保存、加载文件，同时在output上删除已经保存的文件。
在kaggle的notebook下操作output,用torch对文件进行操作
2022-11-26 16:41:58
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iris数据集应用于机器学习领域的分类和聚类问题中
2023-06-08
空空如也
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