通过 SMOTE 及其变体过采样处理不平衡数据
在这篇文章中，我将解释使用 SMOTE、SVM SMOTE、BorderlineSMOTE、K-Means SMOTE 和 SMOTE-NC 进行过采样/上采样。我将通过一个实际示例进行解释，在该示例中我们应用这些方法来解决不平衡的机器学习问题，以了解它们的影响。
【牛客网华为机试】HJ29 字符串加解密
题目描述1、对输入的字符串进行加解密，并输出。2、加密方法为：当内容是英文字母时则用该英文字母的后一个字母替换，同时字母变换大小写,如字母a时则替换为B；字母Z时则替换为a；当内容是数字时则把该数字加1，如0替换1，1替换2，9替换0；其他字符不做变化。3、解密方法为加密的逆过程。本题含有多组样例输
一起自学SLAM算法：8.1 Gmapping算法
连载文章，长期更新，欢迎关注：下面将从原理分析、源码解读和安装与运行这3个方面展开讲解Gmapping 算法。首先要知道，Gmapping是一种基于粒子滤波的算法。在7.7.2节中已经提到过用RBPF（Rao-Blackwellization Particle Filter）这种粒子滤波器来求解SL
机器学习中的数学原理——过拟合、正则化与惩罚函数
通过这篇博客，你将清晰的明白什么是过拟合、正则化、惩罚函数。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——过拟合、正则化与惩罚函数》
Visual C++扫雷游戏实战三：核心算法设计与实现（附源码和资源）
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提升Python代码性能的六个技巧
🗿 hello大家好啊，我是作家桑。本文为大家介绍提升 Python 代码性能的六个技巧，希望大家看完有所收获。
算法小抄10-二叉树的遍历方式
这样的方式组成的二叉树如下图所示:和之前一样,我们先介绍二叉树的遍历方式。
【每日一题Day154】LC1626无矛盾的最佳球队 | 动态规划
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139. 单词拆分
接下来我们枚举 i 从 1 到 n，对于每个 i，我们枚举 j 从 0 到 i-1，如果 dp[j] = true 且 s[j+1,i] 在字典中出现，那么 dp[i] =t rue。2、确定递推公式：对于dp[i]，枚举 j 从 0 到 i-1，如果 dp[j] = true 且 s[j+1,i]
十大经典排序算法（下）
由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1），这使得计数排序对于数据范围很大的数组，需要大量时间和内存。通俗地理解，例如有 10 个年龄不同的人，统计出有 8 个人的年龄比 A 小，那 A 的年龄就排在第 9 位,用这个方法可以得到其他每个人的位
分段模型线性化(PWL)【Python|Gurobi实现】
在许多问题中，可能既包含着纯线性函数，也包含着分段线性函数。在这一节，我们使用运输问题解释处理分段线性模型的各种方法。从几何的观点，下图为一个经典的分段线性函数。这个函数由四条线段构成，分段点为4、5 和 7。这三个分段点，将整个函数分为(-∞, 4) 、 [4, 5) 、 [5, 7) 和 [7,
Kafka由浅入深（3）一文读懂弃用默认分区器DefaultPartitioner KIP-794
KIP-480：Sticky Partitioner引入了 UniformStickyPartitioner 并使其成为默认分区器。事实证明，尽管被称为统一粘性分区器（ UniformStickyPartitioner），但粘性分区器存在问题而实际上并没有统一。
多模态多目标优化文献分享
多模态的意思是，解的形态是多样的。比如我们可以说，从长沙到北京可以找到两条长度完全一致的路，这种情况在现实世界中是经常存在的。那么推广到多目标的情况也是一样的。
PCL 点云配准衡量指标
PCL作为目前最为强大的点云库，内部存在有大量集成好的算法。而对于数据量大、非同源、含大量噪声且部分重叠的激光点云与影像重建点云，其稀疏程度、噪声程度等不同，非重叠区域的面积很大。真实场景的点云尤其是影像重建点云噪声较多，提取的法向量误差也很大，有的时候NDT和ICP并不能形成良好的匹配，这个时候我
汉诺塔 问题 python 解决
汉诺塔问题？汉诺塔是根据一个传说形成的一个问题。汉诺塔（又称河内塔）问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆## 标题盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放
智能计算之蚁群算法(ACO)介绍
1. 简介2. 基本思想3. 研究进展4. 基本流程（1）路径构建（2）信息素更新5. 应用举例6. 改进版6.1 精华蚂蚁系统6.2 基于排列的蚂蚁系6.3 最大最小蚂蚁系6.4 蚁群系统7. 参数设置编辑8. 练习题...
Google Earth Engine（GEE）农作物种植结构提取
前段时间因为考研的原因一直没能更新，已经完成了农作物种植结构的提取，现在给大家分享一下。主要也是结合前面写过的Google Earth Engine（GEE）使用土地利用数据（modis）上采样Landsat数据提取农田范围，将以上结果作为研究的基础，结合物候特征，光谱特征，地形特征，选择随机森林算
【双目视觉】 SGBM算法应用（Python版）
我们可以通过cv.remap()函数来将img2映射到img1对应位置上并合成。：重映射，即把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内的指定位置，俗称“拼接”四种模式，它们的精度和速度呈反比，可根据情况来选择不同的模式.自制的标定数据集，必须用自己相机拍摄照片制作数据集。函数为opencv集成的算法；
Python判断字符串是否全是数字或者字母
一、判断为数字str.isnumeric()ReturnTrueif all characters in the string are numeric characters, and there is at least one character,Falseotherwise. Numeric ch
音频（一）时域图、 频谱图 Spectrum
梅尔频率 倒谱 系数为了理解 梅尔频率 倒谱系数 ， 我们需要先理解以下基本概念：mel frequency cepstrum coefficient1. 频谱1.1 声音信号是一维的时域信号，无法观察出频率随时间的变化规律。1.2 频谱： 如果通过傅里叶变换把它变到频域上，可以看出信
