SVHN街道实景门牌识别
对模型进行训练，并在每个epoch后输出训练集和测试集上的准备率/损失。
深度学习算法：探索人工智能的前沿
深度学习，作为人工智能领域的瑰宝，已经在过去的几年里引起了广泛关注。这一领域的快速发展为解决复杂的问题提供了新的工具和方法。本文将深入探讨深度学习算法的核心概念、应用领域以及未来发展趋势，以期为读者提供对这一领域的全面理解。
模式识别 第7、8章 特征的选择和提取
特征→ 特征空间：每一个特征对应特征空间的一个维度 ；特征越多，特征空间的维度越高原则：在保证分类效果的前提下用尽量少的特征来完成分类基本概念（1）特征形成：由仪器直接测量出来的数值，或者是根据仪器的数据进行计算后的结果（2）特征选择：用计算的方法从一组给定的特征中选择一部分特征进行分类（3）特征提
信号与系统_微总结
信号与系统内容的微总结
编译 Flink代码
中，如有问题百度解决，百度没有，多试几次，可能是网络的问题。镜像仓库或者自己搭建的仓库。最重要的是第二个片段的内容。另一种编译命令，相对于上面这个命令，主要的确保是：不编译。当成功编译完成后，上述几种编译方式最终都能在当前。另外，在一些情况下，我们可能并不想把编译后的。查看 Git远程分支，我们选择
概率统计·参数估计【区间估计】
注意∶置信水平为 的置信区间是不唯一函数不对称的情况：注意这里的卡方分布的下区间的下标问σ就用这个枢轴函数。
Flink 使用场景
数据分析任务需要从原始数据中提取有价值的信息和指标。传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件记录下来并基于此有限数据集构建应用来完成。为了得到最新数据的分析结果，必须先将它们加入分析数据集并重新执行查询或运行应用，随后将结果写入存储系统或生成报告。借助一些先进的流处理引擎，还可以实时地进行数据分析。
《落实算法安全主体责任基本情况》 该如何写？ 如何获取模板？
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单链表——OJ题（一）
本文主要对平时的链表OJ进行解析，帮助大家更加深入理解关于链表的性质特点。
创建第一个 Flink 项目
Flink执行环境主要分为本地环境和集群环境，本地环境主要为了方便用户编写和调试代码使用，而集群环境则被用于正式环境中，可以借助k8s或Mesos等不同的资源管理器部署自己的应用。环境依赖：【1】JDKFlink核心模块均使用 Java开发，所以运行环境需要依赖JDKJDK版本需要保证在1.8以上。
区块链入门系列之共识算法
区块链入门系列文章前言POWPOSPBFTRaft其他共识算法前文已经说过，区块链从本质上来说就是基于P2P网络的分布式系统，而对于分布式系统来说，如何维护各节点之间的状态尤其重要，需要所有节点步调一致，这就需要设计相应的算法或者协议来进行管理。对于一个分布式系统来说，一定是遵从CAP定理的C: C
【博弈论】第二讲：纳什均衡的混合战略（有限数量战略）
在nnn个参与人的博弈G={S1，...，Sn;u1，...，un}G=\left\{S_1，...，S_n; u_1，...，u_n\right\}G={S1，...，Sn;u1，...，un}中，参与人iii的战略空间为S,={S1…,Si}S_,= \left\{S_1…, S_i\r
ADMM算法系列1：线性等式或不等式约束下可分离凸优化问题的ADMM扩展
推导过程也很简单就是在原始ADMM算法的基础上去掉常数项演变而来，它的收敛性证明便遵循了上面所阐述的收敛性路线图，即先找到它的变分不等式然后凑出收敛性证明的预测校正框架即可。在此基础上，可以设计一系列具体的基于ADMM的算法，这些算法在预测校正结构中具有可证明的收敛性。这里就和前文对应了，主要是想说
智能优化算法应用：基于蛾群算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要：本文主要介绍如何用蛾群算法进行无线传感器网(WSN)覆盖优化。
每日OJ题_算法_双指针⑧力扣18. 四数之和
每日OJ题_算法_双指针⑧力扣18. 四数之和，建议先看上一篇博客：每日OJ题_算法_双指针⑦力扣15. 三数之和。
二分模板(数的范围)-Java版
二分模板注意点,Java版
「自控原理」2.4 信号流图与梅逊公式、闭环传递函数
除了方框图，信号流图也可以反应系统的数学模型。根据系统的方框图可以直接转写成信号流图。信号流图的化简可以使用梅逊公式，这是一种通用、方便的化简手段，可以轻松计算出复杂系统的等效传递函数。若考虑系统的反馈，则可以引入闭环传递函数。通过梅逊增益公式可以快速得到各种需要的闭环传递函数。和开环传递函数一样，
机器学习：支持向量机 (Support Vector Machine)算法原理及python实现
支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 是一种用于分类问题的监督算法。SVM模型将实例表示为空间中的点，将使用一条直线（超平面）分隔数据点，且是两类数据间隔（边距：超平面与最近的类点之间的距离）最大。只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合
element ui和antd如何选择
无论选择哪个组件库，都要确保在使用之前仔细阅读它们的文档，了解其特性、组件和使用方式，以便更好地利用它们来构建优秀的Web应用。： Element UI 是一个专门为 Vue.js 开发的组件库，因此如果你正在使用 Vue.js 构建项目，它可能更适合你。： Ant Design 的设计风格独具一格
