一、 题目描述原生python实现knn分类算法，用鸢尾花数据集。二、 分析及算法设计KNN的模型没有涉及到模型的训练，每一次预测都需要计算该点与所有已知点的距离。 第一步：加载鸢尾花数据集； 第二步：定义计算距离的函数，计算用例1和用例2的距离，并返回所计算的距离； 第三步：找到K个最近邻，计算每个测试用例到训练集用例的距离，对所有计算得到的距离进行排序，for循环找出K个最近距离并返回这K个最
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2023-06-14 18:46:33
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数据类型基本数据类型NumberInteger（整型）Long integer（长整型）Double-precision floating（双精度浮点型）Complex number（复数型）BooleanTrue 或 False（布尔型）String零个或多个字符组成的有限序列（字符串型）Sequence 类型簇高级数据类型Tuple内部元素不可修改（元组型）Sequence 类型簇List但内
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2023-08-02 13:12:54
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# 使用Radioss进行算例分析的流程
## 1. 简介
Radioss是一款强大的有限元分析软件，常用于求解结构、动态和碰撞等问题。本文将向你介绍如何使用Radioss进行算例分析。
## 2. 整体流程
下表展示了Radioss算例分析的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备模型 |
| 步骤2 | 设定材料属性 |
| 步骤3 | 定义边
原创
2023-12-10 13:56:21
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匹配代价，说白了就是衡量像素之间的相似程度，当代价越大，左右图像相应的像素点越不相似。在立体匹配中，常用的匹配代价：AD, SSD, SAD，Census,, NCC，BT，MI，LOG等1. ADAD变换反映像素点的灰度变化，在纹理丰富区域具有良好的匹配效果，是一种简单、易实现的代价衡量的方法。但是，基于单个像素点计算的匹配代价往往会受到图像噪声、光照不均等的影响，相似度可靠性不高。颜
# 线性规划 Python 算例实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现线性规划算例。线性规划是一种优化问题，通过寻找目标函数在给定约束条件下的最优解，从而使目标函数取得最大或最小值。我们将使用 Python 的线性规划库 `scipy.optimize.linprog` 来实现这个算例。
## 步骤概览
下表展示了整个线性规划算例的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-18 08:28:52
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DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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# 深度学习算例入门指南
深度学习是一种强大的机器学习技术，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。对于刚入行的小白来说，理解深度学习的工作流程是学习的第一步。以下是实现深度学习算例的一般流程。
## 深度学习算例流程
下面是从数据准备到模型评估的工作流程：
| 步骤 | 说明 |
|----
原创
2024-09-23 06:56:15
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PN-Triangles (也称作N-patches) 是比较流行的处理粗糙模型细分算法技术，PN-Triangles算法能够将低分辨率模型转化为弯曲表面，该表面然后可以被重新绘制成由“高精曲面细分”的三角形所组成的网格，经常借助于Tessellation (曲面细分) 技术创建外观更加平滑的模型。
PN-Triangles (也称作N-pa
# 人工势场法在路径规划中的应用
随着机器人技术的发展，路径规划成为了一个重要的研究领域。人工势场法（Artificial Potential Field，APF）是一种常用的路径规划算法，通过模拟引力和排斥力的作用来引导机器人朝着目标移动，同时避免障碍物。本文将介绍人工势场法的原理，并提供一个简单的 Python 示例来展示这一方法的应用。
## 基本原理
人工势场法的核心思想是将目标点视
原创
2024-10-24 05:26:42
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深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： 接着
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2024-08-09 17:33:49
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基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点：DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设；DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息；DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较大
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2023-10-28 13:14:51
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DNN技术与Python的结合正日益成为深度学习领域的一个热门话题。通过使用DNN（深度神经网络），开发者能够轻松地处理复杂的数据任务，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。本文将探讨如何有效运用DNN代码与Python解决问题，并详细分析其技术原理和应用案例。
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### 背景描述
在2010年代中期，DNN技术逐渐成熟。在此期间，很多开发者使用Python作为主要编程语言，构建深度学
题目翻译：思路分析： 由于编程语言提供的基本数值数据类型表示的数值范围有限，不能满足较大规模的高精度数值计算，因此需要利用其他方法实现高精度数值的计算，于是产生了大数运算。对于 Java和 Python 这些自带高精度的语言来说，大数运算完全不是问题，但是对于 C/C++ 选手来说就很难受了。代码实现： 第一种Python实现方法，这个题归根结底就是一个普通的四则运算，一星的题只配一星的算法
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2024-04-10 21:58:20
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# Python实现深度神经网络（DNN）
深度神经网络（DNN）是机器学习和人工智能领域中的关键技术。它们通过层级结构处理和理解复杂数据，近年来在图像处理、自然语言处理和其他领域取得了显著的成功。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的DNN，并通过代码示例深入探讨其基本原理。
## 什么是深度神经网络
深度神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。它们的主要组成单元是神经元，神经元通过权
# DNN Python 源码实现指南
在当今的开发环境中，深度学习和神经网络已经成为很多应用程序的核心部分。而DNN（Deep Neural Network，深度神经网络）则是实现这些功能的关键之一。对于刚入行的小白来说，实现一个简单的DNN可能看起来有些复杂，但其实只需几个步骤就可以完成。本篇文章将带您逐步了解如何实现DNN的Python源码。
## 流程概述
在实现DNN的过程中，我们
**文章题目：如何实现 Python DNN Forward**
## 引言
在深度学习领域，DNN（深度神经网络）是一种非常重要的模型，用于解决各种复杂的问题。在本文中，我将向你介绍如何实现 Python DNN Forward。首先，我会给你展示整个实现的流程图，然后逐步介绍每一步需要做什么，并附上相应的代码和注释。
## 流程图
以下是实现 Python DNN Forward 的流程图
原创
2023-08-26 08:35:59
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题目链接：HDU4666题目大意：给你 q个事件，在k维空间，每个事件会出现一个点或者消失一个点，出现一个点会给出该点在k维空间下的坐标，消失一个点会给出消失的点是在哪个事件中出现的，求每次事件中最大的Manhattan距离（曼哈顿距离）。代码参考：大佬的代码 我在原代码的基础上加上了一些注释，便于大家理解知识点：1、曼哈顿距离？ 闵可夫斯基距离(Minkowsk dista
原文：3 Machine Learning Algorithms You Need to Know 作者：Eleni Markou 翻译：Vincent译者注：决策树 & 聚类算法 & 线性回归：应该使用哪种机器学习算法？使用它的原因是什么?作者在本文中详细介绍了这些内容。以下为译文。假设有一些跟数据相关的难题需要你去解决。之前你已经听过机器学习算法的厉害之处了，因此你自己也想
高新技术（1）知识点1，Eclipse使用技巧：
1)，MyEclipse和Eclipse的关系：
插件的关系。扩展Eclipse的功能.
Eclipse是用Java开发出来的，启动时实际上运行的是Java.exe，Java.exe启动一个Java类，
Java类运行效果是一个界面。
小知识：假如Eclipse关不掉，可以进入进程管理，将javaw.e
感谢中国人民大学的胡鹤老师，人工智能课程讲的很有深度，与时俱进由于深度神经网络（DNN）层数很多，每次训练都是逐层由后至前传递。传递项<1，梯度可能变得非常小趋于0，以此来训练网络几乎不会有什么变化，即vanishing gradients problem；或者>1梯度非常大，以此修正网络会不断震荡，无法形成一个收敛网络。因而DNN的训练中可以形成很多tricks。。1、初始化权重起初
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2023-09-14 18:35:32
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