注：本文借鉴于《机器学习实战》这本书对于KNN的介绍在这里就不详细说了，在我的另一篇文章有。简单来说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。1.K-近邻算法优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型2.K-近邻算法一般流程（1）收集数据：可以使用任何方法（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化 的数据格式（3）
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2024-07-23 10:43:47
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目录nm命令的基本使用什么是nm命令nm命令的常用参数举个栗子输出符号类型详解参考nm命令的基本使用什么是nm命令nm命令是linux下针对某些特定文件的分析工具，能够列出库文件（.a、.lib）、目标文件（*.o）、可执行文件的符号表。nm命令的常用参数-A 或 -o 或 --print-file-name：打印出每个符号属于的文件-a 或 --debug-syms：显示调试符号。-B：等同于–
这里写自定义目录标题基于detection的人群计数方法基于regression counting的方法基于density map的方法 主要记录近几年基于Deep learning的密集人群计数的相关方法基于detection的人群计数方法主要通过对行人的detection，然后统计detection的个数。 使用范围：在行人较少时，且图像中行人较明显时。效果较好 限制：无论是anchor b
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2024-03-06 22:55:40
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易点评在实体瘤的治疗中微小残留病（Minimal Residual Disease, MRD）是指恶性肿瘤经过治疗后体内残留的微量肿瘤细胞的状态，是肿瘤复发的根源。MRD的水平一般比较低，需要用敏感性和特异性都非常高的方法来进行检测。因此准确的MRD检测是对患者进行个性化精准治疗的基础。目前，MRD检测技术发展迅猛，常用的检测手段众多，其中包括：针对基因突变的多重PCR；新型标志物的应用，比如甲基
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的抗噪聚类方法)。和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。 ##1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程
基于学习的编码（五）：MCNN本文介绍的算法来自JVET-P0489，是对基于学习的编码（三）：ACNNLF的改进。ACNNLF是在线（online）训练，而MCNN是离线（offline）训练。网络结构MCNN（Multiple CNN）是离线（offline）训练，可以使用更深的网络结构。上图是亮度分量的网络结构，可以看出该网络很深，有9个卷积层。 Inception layer都是3x3和5x5的32通道卷积。 Convolutional layer都是3x3.
原创
2021-07-09 15:26:15
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上一篇博文（）中我们介绍了NDVI-CAI像元三分模型，通过NDVI代表光合植被（PV）、CAI代表非光合植被（NPV）来构建了基于PV、NPV及BS的线性光谱混合模型，但事实上，还有很多光谱特征指数可以表征PV/NPV，比如有研究表明干枯燃料指数(Dead Fuel Index，DFI)与NPV呈极显著的线性关系，这也进一步的将该模型的应用范围从高光谱数据推广到多光谱数据。本文就针对上篇博文中提
本文主要讲述当你拿到MTCNN的caffemodel后，如何使用它对一张图里的人脸进行检测和特征点标定。 相当于一个代码实现的解释。因为最近卤煮在用ncnn，所以该代码也是基于ncnn架构做的。 caffe架构同理。 如果你对MTCNN这篇论文还不熟悉，建议先去看原理。 1. MTCNN关键参数 nms_threshold：非极大值抑制nms筛选人脸框时的IOU阈值，三个网络可单独设定
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2024-04-28 12:41:24
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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最近思考了一下未来，结合老师的意见，还是决定挑一个方向开始研究了，虽然个人更喜欢鼓捣。深思熟虑后，结合自己的兴趣点，选择了NLP方向，感觉比纯粹的人工智能、大数据之类的方向有趣多了，个人还是不适合纯粹理论研究 :)。发现图书馆一本语言处理方面的书也没有后，在京东找了一本书--《NLP汉语自然语言处理原理与实践》，到今天看了大约150页，发现还是很模糊，决定找点代码来看。 从最简单
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2023-12-18 14:58:30
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文章目录定义模板方法模式适用场景日常例子理解该模式了解模板方法设计模式模板方法模式的UML类图现实中的模板方法模式模板方法模式——钩子好莱坞原则与模板方法模板方法的优缺点问答 定义模板方法模式行为模式主要关注对象的响应性。它处理对象之间的交互以实现更强大的功能。模板方法模式是一种行为设计模式，通过一种称为模板方法的方式来定义程序框架或算法。例如，你可以将制作饮料的步骤定义为模板方法中的算法。模板
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2023-07-07 21:47:18
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A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithmA *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权
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2023-06-29 11:52:31
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简单查找这个算法应该是最普通的算法or最直接的算法了 工作原理:在一数组里面找一个数按顺序一个一个查找如果匹配，则返回索引如果在过完一遍数组都没有匹配到，则输出none 代码展示（python）: 1 def Simple_Search(list, item):
2 for i in range(0, len(list) - 1):
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2023-08-09 14:14:42
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算法是程序的灵魂，每个程序员，尤其是高手程序员，对算法的掌握应该是如数家珍，必须要熟悉。算法非常枯燥，但是研究透了对你的程序功底非常有帮助。那么用Python如何实现主流的算法呢？今天推荐一个巨牛的repo，不仅把主流的算法都讲了一遍还用Python代码实现了，一起来看一下。 01
Github标星近4万这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的
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2023-08-14 17:04:04
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Python中数据结构和算法的理解：Python中数据结构指的是静态的描述数据元素之间的关系，算法指的是解决问题的方法或步骤，换句话说算法是为了解决实际问题而设计的，数据结构是算法需要处理的问题载体数据结构和算法是一名程序开发人员的必备基本功，所以需要我们平时不断的主动去学习积累，接下来将自在文章中为大家具体介绍这两个知识点，希望对大家有所帮助。引入概念先来看一道题:如果 a+b+c=1000，且
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2023-08-21 15:45:11
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python 的常见排序算法实现算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡
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2024-04-22 20:03:36
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