机器学习基础11-算法比较（基于印第安糖尿病Pima Indians 数据集）
比较不同算法的准确度，选择合适的算法，在处理机器学习的问题时是非常重要的。本节将介绍一种模式，在scikit-learn中可以利用它比较不同的算法，并选择合适的算法。你可以将这种模式作为自己的模板，来处理机器学习的问题；也可以通过对其他不同算法的比较，改进这个模板。
P1119 灾后重建
如果无法找到从 x 村庄到 y 村庄的路径，经过若干个已重建完成的村庄，或者村庄 x 或村庄 y 在第 t 天仍未重建完成，则需要输出 −1。如果在第 t 天无法找到从 x 村庄到 y 村庄的路径，经过若干个已重建完成的村庄，或者村庄 x 或村庄 y 在第 t 天仍未修复完成，则输出 −1。接下来
C语言：选择+编程（每日一练）
C语言：选择+编程：自除数、除自身以外数组的乘积。
秒懂算法2
对于a[i](a),其后满足 b-a=c的连续区间长度可以用二分函数来求得(当然是对于排好序的数组) O(nlogn)贪心，由前向后遍历，sum记录和，如果sum
Open3D(C++) 可视化(3)——批量动态可视化点云
给定点云数据集的文件路径和文件格式，自动批量可视化文件夹内的每一个点云。
基于饥饿游戏算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码
本案例数据一共2000组，其中1900组用于训练，100组用于测试。数据的输入为2维数据，预测的输出为1维数据。
算法面试-深度学习面试题整理（2024.8.29开始，每天下午持续更新....）
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Android笔记 自定义控件时drawText字符串宽度的3种计算方式
/1. 粗略计算文字宽度：//2. 计算文字的矩形，可以得到宽高：//3. 精确计算文字的宽度：if(str!= null &&!i < len;i++)
Tea算法
逆向
AI编译器-图常见优化算法-算子融合
通过将多个逐元素运算融合为一个大的逐元素运算，可以减少内存访问和计算的开销，从而提高性能。多个逐元素运算和批归一化融合：将多个逐元素运算和批归一化层融合为一个大的逐元素运算，减少内存访问和计算的开销。多个逐元素运算和全连接层融合：将多个逐元素运算和全连接层融合为一个大的全连接层，减少内存访问和计算的
ORB_SLAM3 ROS编译及使用D435I运行
本文介绍ORB_SLAM3编译、运行中遇到问题，尤其涉及到ORB_SLAM3 ROS编译遇到的问题。最后通过使用D435I完成在室内环境下运行。
不用下载APP!三行代码解决Github的2FA验证！
将控制台打印的code填入github输入框即可成功到达认证第二步，下载保存这些恢复码，即可完成认证!一定要保存好这些恢复码。将代码中secret部分替成刚刚取到的密钥,生成code!这里看到已经开启2FA啦。
Flink流批一体计算（14）：PyFlink Tabel API之SQL查询
create_temporary_view(view_path, table) 将一个 `Table` 对象注册为一张临时表，类似于 SQL 的临时表。sql_query(query) 执行一条 SQL 查询，并将查询的结果作为一个 `Table` 对象。Table API 中的 Table
数模笔记14-元胞自动机
由于在S中具体采用什么符号并不重要，它可取 {0，1}，{-1，1}，{静止，运动} 等等，重要的是S所含的符号个数，通常我们将其记为 {0，1}。在CA模型中，散布在规则格网 (Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。把
【神经网络第三期】RBF神经网络基本原理和模型应用
RBF神经网络基本原理和模型应用
探索人工智能 | 模型训练 使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化
模型训练是指使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化的过程。模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。
【深入探究人工智能】：常见机器学习算法总结
本篇文章对一些常见的机器学习算法做了归纳总结
目标检测算法——YOLOV8——算法详解
本文梳理Yolo v8 的改进点，并针对一些较难理解的点进行重点阐述，主要有如下几方面：backbone 使用C2f模块，检测头使用了anchor-free + Decoupled-head，损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL（新增项目）的组合，框匹配策略由静态匹配改为了Task-A
【数据结构】二叉树——堆如何实现
二叉树的顺序结构；堆的概念及结构；堆向下调整的算法；堆的代码实现；堆排序；TOP-K问题
Simulink建模：位运算
本文研究Simulink中常用的按位运算的建模方法。
