1 原理介绍链表和数组的区别在于，数组的插入和删除操作需要整个数组一起跟着动，这样的效率很低。举个例子：打麻将时，当有一个麻将子，其大小正好在已经排序好的麻将中间，如果需要插入进原来的麻将序列，那么需要将之前或者之后的麻将全部移动，这样很费时间，所以链表可以弥补这种不足。1.1 增链表的插入操作包括两种：直接在末尾追加在中间的某个位置插入如下图所示，两种方式需要单独考虑。1.2 删链表的删除，也包
前言 国内很多编译原理的教材都过于重视理论学习而缺少实践上的指导。本来想通过介绍一个经典的算法问题--数学表达式问题，来举例说明编译原理中一种文法分析算法的实践。在我们学习的编译原理中有个专题叫做语法分析（文法分析）。文法分析就是以一种固定的文法格式来解析形式语言。在我们的编译原理的教
【程序1】题目：古典问题：有一对兔子,从出生后第3 个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少？ //这是一个菲波拉契数列问题递归方式//递归
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
Syst
# 深度学习FPS代码计算入门指南
在计算机视觉领域，FPS（Frames Per Second）是一个重要的指标，用于衡量模型在图像处理或视频分析中的速度。对于初学者，了解如何计算和优化深度学习模型的FPS是非常有帮助的。本文将通过一个简单的流程，带你一步步实现深度学习FPS的计算。
## 流程概述
我们将以下列步骤计算FPS：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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# 深度学习计算FPS的科普文章
在计算机视觉和深度学习领域，FPS（每秒帧数）是一个重要的性能指标。FPS可以帮助我们了解深度学习模型在推断过程中的实时表现，尤其在视频处理和实时图像分析中，FPS的高低直接影响用户体验。在本文中，我们将探讨什么是FPS，并介绍如何在深度学习模型中计算FPS，提供代码示例以及可视化流程图和旅行图。
## 什么是FPS？
FPS表示每秒处理的帧数。以视频为例，
# 计算深度学习代码速度：一种重要的优化方法
深度学习作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。然而，训练深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间。因此，计算代码速度对提高深度学习的效率至关重要。在本文中，我们将探讨如何计算和提高深度学习代码的速度，并通过代码示例进行演示。
## 1. 代码速度的重要性
在深度学习中，模型的训练时间可以影响到研究和商业应用的效率。例如，一个复杂的卷
原创
2024-09-10 05:46:14
44阅读
# 深度学习mpa计算代码实现教程
## 简介
你好，作为一名经验丰富的开发者，我会帮助你学习如何实现“深度学习mpa计算代码”。下面我将介绍整个过程的流程，并为你提供每一步需要使用的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 模型选择
模型选择 --> 训练模型
训练模型 -->
原创
2024-06-08 06:30:38
78阅读
北京 | 深度学习与人工智能研修
12月23-24日 正文共4880个字 17张图，预计阅读时间：13分钟。 1、背景
LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。目前在机器学习领域，最大的热点毫无疑问是深度学习，从谷歌大脑（Google
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2023-09-04 14:22:05
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立体视觉主要研究如何借助（多图像）成像技术从（多幅）图像里面获取场景中物体的距离（深度）信息。 双目测距——主要是利用目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（视差）与目标点到成像平面的距离Z存在反比的关系：Ｚ＝ｆＴ／ｄ 在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般是以毫米为单位（当然为了精度提高也可
# 双目深度计算的Python实现指南
在计算机视觉领域，双目深度计算是一项重要的技术，利用两台相机获取的图像来估计场景中每个点的深度。在这篇文章中，我们将通过一步步的流程引导你实现双目深度计算的Python代码。我们将会首先展示整个流程，然后细化每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
在实现双目深度计算之前，我们需要了解整个流程。以下是实现这一技术的主要步骤：
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原创
2024-10-28 06:53:48
329阅读
文章目录题目内容题目分析题目求解 题目内容如果FP操作的比例为25%，FP操作的平均CPI=4.0，其它指令的平均CPI为1.33。 其中FPSQR操作（浮点数平方根）的比例为2%， FPSQR的CPI为20。（FPSQR是FP的一种） 假设有两种设计方案，分别把FPSQR操作的CPI和所有FP操作的CPI减为2。试利用CPU性能公式比较这两种设计方案哪一个更好(只改变CPI而时钟频率和指令条数
对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。 程序员如何学习机器学习 对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论
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2023-08-22 15:20:31
51阅读
# Java深度代码解析
## 1. 引言
Java是一种面向对象的编程语言，其具有广泛的应用领域和强大的功能。在本文中，我们将深入探讨Java中的一些重要概念和代码示例。我们将首先介绍类、对象和继承的概念，然后讨论Java中的异常处理和多线程编程。最后，我们将介绍一些常用的Java库和API。
## 2. 类、对象和继承
在Java中，类是一种用于创建对象的模板。每个对象都是类的一个实例
原创
2023-10-26 14:04:34
67阅读
列子有这么一张图，A为入口，J为出口，灰色区域为墙，如何从A找到J 1、深度优先算法 不断地沿着顶点的深度方向遍历 **假如查找顺序为上右下左**，那么该算法的顺序：A、B、C、D、E、F、G、H、I、J 理解这个可以用栈来理解，先进后出1.A找到了B，把B入栈，B先从右边找到了C，把C入栈，然后C找到了D，D再入栈，D的上右下都没有可走的元素，那么就后退到C，即D出栈，C右边找过了，下面也没有可
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2023-08-21 22:59:49
92阅读
需要分析PHP代码的性能，或者说实现同样功能的代码到底哪个更好呢？或者说想知道底层的实现可以使用VLD查看opcode下载与安装VLD# wget http://pecl.php.net/get/vld-0.11.2.tgz# tar zxvf vld-0.11.2.tgz
# cd ./vld-0.11.2
# /usr/local/php/bin/phpize 或者直
1. FLAC 编码设置只对编码时间有较大影响而对解码影响不大；因为等级越高，编码器就会花越多的时间去寻找最佳的压缩算法，而解码器则根据给定的压缩算法直接解压。 2. FLAC简介基本结构：4byte 字符“flaC”：flac标志，用于识别flac
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2024-07-19 14:15:46
48阅读
**Java实现数据结构，邻接矩阵实现图，Java实现图的深度、广度优先遍历目录：前言深度预先遍历 使用递归广度优先遍历 使用循环前言： 首先这里主要讲Java实现图的深度和广度优先遍历，邻接矩阵实现图。 深度优先和广度优先首先是不难，你之所以会来查找如何实现深度优先和广度优先，我觉得是你的深度广度的逻辑不懂，这里会告诉你深度广度的逻辑是什么。然后用代码于实现。 示例图片 **深度优先深度优先顾名
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2023-07-19 20:08:46
39阅读
在深度学习的实践中，尤其是处理大规模数据时，代码的并行计算显得尤为重要。本文将为您详细介绍如何在 Python 中实现深度学习代码的并行计算。我们将逐步解析整个过程，从环境准备到配置详解、验证测试、排错指南，以及扩展应用。
## 环境准备
在开始前，首先需要确保我们的系统有适合深度学习的库和包。以下是前置依赖的安装步骤：
```bash
pip install tensorflow
pip
## Java深度克隆代码
深度克隆是在Java开发中经常遇到的一个问题。当我们需要复制一个对象，并且希望复制的对象和原对象完全独立存在时，就需要进行深度克隆。本文将介绍一种常见的实现深度克隆的方法，并提供相应的Java代码示例。
### 什么是深度克隆？
在Java中，对象复制分为浅度克隆和深度克隆两种。浅度克隆只是将对象的引用进行复制，而深度克隆则会将对象的所有属性也进行复制，使得复制的
原创
2023-08-04 15:52:26
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文章目录前言一、传统机器学习二、深度学习2.1 算法分类2.2 卷积神经网络2.2.1 卷积层2.2.2 池化层2.2.3 激活函数2.2.4 全连接层三、强化学习四、迁移学习 前言机器学习是数据驱动的人工智能技术的核心研究方向，主要基于经验和历史数据，能够不断自动改进算法在解决任务过程中的性能。目前应用广泛的机器学习方法包括传统机器学习、深度学习、强化学习以及迁移学习。一、传统机器学习传统机器
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2023-09-17 16:00:57
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