PAnet网络(路径聚合网络)
PANet（Path Aggregation Network）是一种用于目标检测的神经网络模型，由谢正辉等人于2018年提出。其旨在解决目标检测模型在处理小目标和遮挡目标时的性能问题。PANet 的设计思想在于引入了一种路径聚合机制，以更好地捕获和整合多尺度信息。在传统的目标检测模型中，如 Fast
大数据毕设分享(含算法) 机器学习二手房价格预测及可视化系统（源码+论文）
通过整个项目的实践，我们亲身体会了数据挖掘的那张路线图，预处理、分析之后发现问题（Knowledge），再进行新的处理，再重新分析挖掘，做评估，然后发现新的问题，再从头开始，在这几个过程的循环往复中完成了整个项目。
AI辅写疑似度：学校是否真的会查？
随着技术的不断进步和学术诚信意识的提升，相信未来AI辅写将在合法、合规的框架内得到更加广泛的应用和发展。虽然一些学校明文禁止使用AI辅写工具，但实际操作中，由于资源和技术限制，全面检测所有学生的疑似度并不现实。未来，可能会出现更加智能、高效的疑似度检测工具，使学校能够更加精准地检测学生是否使用了AI
【AI大模型】如何进行简单的AI大模型的训练
你可以从简单的模型开始，如多层感知器（MLP），然后逐步尝试更复杂的结构，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer。选择合适的框架：选择一个适合初学者的AI框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras。学习基础知识：首先，你需要了解机器学习和深度学习的
数据管理和数据安全：如何保护数据的隐私和安全
1.背景介绍数据管理和数据安全是当今世界最重要的话题之一。随着数字化和人工智能的快速发展，我们生活中的所有信息都被数字化，被存储在各种数据库中。这些数据包含了我们的个人信息、商业信息、国家机密等各种敏感信息。因此，保护数据的隐私和安全变得至关重要。在这篇文章中，我们将讨论如何保护数据的隐私和安全，以
前端常用入门算法
好像很适合原地调换数组的位置，一个下标移动的快，一个移动的慢。快的指针用来往前走，慢的用来停在目标数据上。移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。，编写一个函数将所有。
数据结构之循环队列
一.循环队列1.循环队列的介绍2.循环队列的实现这个循环队列的结构体怎么完成？rear指针的实际意义那么如何解决判满判空呢?如何让队列循环起来？3.代码1.myCircularQueueCreate()函数2.判满判空函数3.插入删除函数4.查看队首队尾元素5.释放函数
内存函数：memcpy(拷贝)，memmove(拷贝)，memcmp(比较)，memset(设置)
memcpy(拷贝)，memmove(拷贝)，memcmp(比较)，memset(设置)
sheng的学习笔记-AI-EM算法
AI学习笔记目录：sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客目录基础知识什么是EM算法EM算法简介数学知识极大似然估计问题描述用数学知识解决现实问题最大似然函数估计值的求解步骤Jensen不等式定义EM算法详解问题描述EM算法推导流程EM算法流程小结EM算法实例基础知识什么是EM算法EM（Expe
大数据｜实验三：PageRank算法实现
PageRank是一种在搜索引擎中根据网页之间相互的链接关系计算网页排名的技术。
隐私信息检索方案（PIR）——基于同态加密的PIR的实现安全查询。小白可复现
隐私信息检索是指在保护用户隐私的前提下，通过各种技术手段和方法来获取用户所需的信息。。
毕设分享 大数据天气数据分析
Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍 一个项目基于GRU的 电影评论情感分析大家可用于 毕业设计🧿选题指导, 项目分享：见文末本实例将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。首先会运用 Python 中 matplotlib 库对数据进行图表化处理，然后调用 scikit-lear
技术前沿 |【人工智能在绘画领域的算法研究与应用进展】
本文综述了人工智能在绘画领域的最新研究算法进展，包括生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）等主流技术。文章首先介绍了AI绘画研究的背景，阐述了人工智能在艺术创作领域的重要性和价值。随后，对GAN、CNN等算法的原理、优缺点以及在绘画领域的应用进行了详细的分析和比较。最后，探讨了AI绘画算法在
数据结构堆排序（c语言版）
在构建好堆之后,堆排序会进行反复的交换和调整操作,将堆顶元素(最大值或最小值)与堆的最后一个元素交换,然后缩小堆的规模。堆排序的优势是能够在一个数组上就地完成排序,不需要额外的空间。堆排序是一种原地排序算法,不需要额外的内存空间来辅助排序,而是直接在原数组上进行操作。大顶堆的根节点是数组中的最大值,
毕设项目 大数据招聘岗位数据分析与可视化
该项目一共分为三个子任务完成，数据采集—数据预处理—数据分析/可视化。项目流程图项目架构图Flask是一个基于Werkzeug和Jinja2的轻量级Web应用程序框架。与其他同类型框架相比，Flask的灵活性、轻便性和安全性更高，而且容易上手，它可以与MVC模式很好地结合进行开发。Flask也有强大
SHA256哈希对象 能保证多长的字符串后才重复（即使全球数据量也安全？）
SHA-256是一种哈希函数，它可以接受任意长度的输入（字符串），并生成一个固定长度（256位，或32字节）的哈希值。由于输入可以是任意长度，理论上存在无限多种可能的输入组合。然而，由于输出是固定长度的，这意味着必然存在不同的输入会产生相同的输出哈希值，这种现象称为“哈希碰撞”。对于SHA-256，
python编程人工智能小例子,python人工智能100例子
这篇文章主要介绍了python用于人工智能的例子，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
调教AI给我写了一个KD树的算法
让我比较震惊的一点是，它无法直接给出正确的答案，但是如果能正确的指出它的错误，它居然就能一次次逼近正确，最终给出正确的答案。
前端常用算法（一）：防抖+节流
防抖和节流详细教程
推荐系统算法 协同过滤算法详解（三）Springboot 实现基于用户和物品的协同过滤算法
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