python开发助理s An AI personal assistant is a piece of software that understands verbal or written commands and completes task assigned by the client. It is an example of weak AI that is it can only exec
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2023-09-21 20:34:04
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## 如何实现 "multi peak fitting python"
### 流程概述
首先，我们需要明确整个"multi peak fitting"的流程，然后逐步指导新手开发者完成这一任务。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 定义拟合函数 |
| 3 | 使用拟合算法拟合数据 |
| 4 | 可视化拟
原创
2024-04-22 06:20:01
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Box
Fittingfrom Codeforces Round #711 (Div. 2)Time limit：1s*Memory limit：256MBac代码：#include<cstdio>#include<algorithm>#include<set>#include<queue>using namespace std;int t,
原创
2022-07-11 17:12:12
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Pytorch动态Tensorflow 就是最典型的静态计算模块. 用 Tensorflow 是先搭建好这样一个计算系统, 一旦搭建好了, 就不能改动了(也有例外, 比如dynamic_rnn(), 但是总体来说他还是运用了一个静态思维), 所有的计算都会在这种图中流动, 有时候 RNN 的 time step 不会一样, 或者在 training 和 testin
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2024-04-04 20:41:19
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先来一个brute force, 类似Text Adjustment 但是在稍微大一点的case就TLE了，比如： ["a","b","e"] 20000 20000， 花了465ms 所以想想怎么节约时间， 提示是可以DP的，想想怎么复用，refer to: https://discuss.lee
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2016-12-19 07:16:00
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Given a rows x cols screen and a sentence represented as a list of strings, return the number of times the given sentence can be fitted on the screen.
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2021-07-05 01:28:00
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2022-11-25 11:22:38
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Given a rows x cols screen and a sentence represented by a list of non-empty words, find how many times the given sentence can be fitted on the screen
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2018-11-08 02:21:00
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Given a rows x cols screen and a sentence represented by a list of words, find how many times the given sentence can be fitted on the screen. Note: A
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2019-07-18 12:58:00
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检测与处理特征重复值准备数据准备数据detail.csv，将数据文件detail.csv放到Linux本地的/course/DataAnalyze/data目录，并读取数据In[1]:import osimport pandas as pdos.chdir('/course/DataAnalyze/data')detail = pd.read_csv('./detail.csv',index_co
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2024-01-19 10:20:04
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在机器学习中可能会存在过拟合的问题，表现为在训练集上表现很好，但在测试集中表现不如训练集中的那么好。图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试数据的适应性较差。一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制，比如L2正规化，但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法，在训练的时候,...
原创
2021-07-29 09:39:35
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提取完边缘后如何使用数学模型来描述边缘？
例如：在桌子上有几枚硬币，在经过边缘提取后，需要描述出硬币的圆心坐标和圆的大小难点噪声：噪声的存在使拟合的模型偏离真实的线外点：在目标图形以外的线，如上图中的目标图形为“车”，左边的“栅栏”就是外点目标图形部分被遮挡，使部分图形消失最小二乘（Least Square）针对点都在线上的一些简单模型最小二乘能量函数\(E\)描述的是所有的点与拟合的线在\(y\
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2024-03-22 20:57:01
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在机器学习中可能会存在过拟合的问题，表现为在训练集上表现很好，但在测试集中表现不如训练集中的那么好。图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试数据的适应性较差。一般用于解决过拟合的方法有增加权重
原创
2022-02-13 13:27:52
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原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/sentence-screen-fitting/ 题目： Given a rows x cols screen and a sentence represented by a list of non-empty words,
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2017-09-27 15:42:00
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题意 给出$n$个长条，每个长条保证可以表示为$2^x$的形式，问你如果一个宽度为$w$的盒子最少要多高才能装下这些长条。 思路 贪心。将长条按照长度从大到小排序，对于每一层我们尽量将它装满再装下一层。 可以用$multiset$维护每一层剩余的空间。对于当前要放入盒子的长条，在集合中$lower_ ...
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2021-10-01 18:35:00
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http://www.mit.edu/~9.520/scribe-notes/cl7.pdf https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_interpretation_of_kernel_regularization the degree to which inst
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2017-09-27 15:58:00
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Logistic回归是一个线性概率分类器。通过加权矩阵W和偏置向量b实现了参数化。通过将数据点投影到超平面集上来实现分类，其中距离反映数据点的归属概率。其中会用到一个非常重要函数，能够将数据投影，利用数学语言表述：这是一个关于点(0,0.5)对称的奇函数。从这个意义上说来，logistic回归与线性回归有着许多相似之处。我们可以将线性回归中的数据做一下处理，即g(z) = z在线性回归问题中，由于
一、定义在训练数据集上的准确率很⾼，但是在测试集上的准确率⽐较低二、理解bias和variance模型的偏差bias：简单来说训练出来的模型在训练集上的准确度。模型的方差variance：就是模型在不同训练集上的效果差别很大。方差越大的模型越容易过拟合。假设有两个训练集A和B，经过A训练的模型Fa与经过B训练的模型Fb差异很大，这意味着Fa在类A的样本集合上有更好的性能，而Fb在类
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2020-05-21 02:28:00
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挖坑待填，这几天给这个bsts搞的蒙蔽了。基本没有中文资料，paper找不到，r pacakge docum
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2022-08-04 17:38:23
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卷积神经网络过拟合卷积神经网络正则化和Dropout神经网络的学习能力受神经元数目以及神经网络层次的影响，神经元数目越大，神经网络层次越高，那么神经网络的学习能力越强，那么就有可能出现过拟合的问题；(通俗来讲：神经网络的空间表达能力变得更紧丰富了) Regularization：正则化，通过降低模型的复杂度，通过在cost函数上添加一个正则项的方式来降低overfitting，主要有L1和L2两种
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2023-11-09 16:44:31
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