介绍了一个利用Keras实现SSD算法的项目
本文目的：介绍一个超赞的项目——用Keras来实现SSD算法。本文目录：0 前言1 如何训练SSD模型2 如何评估SSD模型3 如何微调SSD模型4 其他注意点0 前言我在学习完SSD算法之后，对具体细节有很多的疑惑，记录如下：SSD的网络是怎么实现的？已有的数据是什么样子的？如何把一张图像打散成anchor
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2024-05-31 20:45:48
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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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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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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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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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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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排序是每个算法工程师和开发者都需要一些知识的技能。 不仅要通过编码实现，还要对编程本身有一般性的了解。 不同的排序算法是算法设计如何在程序复杂性，速度和效率方面具有如此强大影响的完美展示。让我们来看看前6种排序算法，看看我们如何在Python中实现它们！一、冒泡排序冒泡排序是数据分析中常用的算法，因为它清楚地演示了排序的工作原理，同时简单易懂。 冒泡排序逐步遍历列表并比较相邻的元素对。 如果元素的
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2023-10-04 14:26:31
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一、简介定义和特征定义：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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2024-03-11 10:18:42
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分治算法介绍今天我们聊一聊计算机中非常重要和常用的一种算法：分治算法。它在计算机领域应用广泛，几乎无处不在。不仅计算机领域，在信号处理领域，分而治之也是十分常见的一种信号处理方法。著名快速傅里叶变换算法 (FFT) 正是使用了分而治之的思路，才使得数字信号处理算能广泛使用，这也才造就了我们今天丰富多彩的生活。1. 分治算法思想分而治之是计算机领域中非常重要的一种思想：即将大规模问题每次通过分解成小
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2023-07-24 18:34:18
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文章目录冒泡算法插入排序选择排序快速排序 冒泡算法冒泡排序: 最一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。冒泡排序算法的运作如下： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。 对
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2023-07-02 23:13:20
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1.闵可夫斯基距离：计算用户相似度闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离。
其中r越大，单个维度差值大小会对整体产生更大的影响。这个很好理解，假设当r=2时一个正方形对角线长度，永远是r=3时正方体对角线的投影，因此r越大，单个维度差异会有更大影响。（所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一）
我们在对一个新用户
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2024-08-11 16:53:59
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文章目录前言1. BF算法2. KMP算法3. KMP算法优化版结束语 前言 本篇章主要介绍串的KMP模式匹配算法及其改进，并用Python实现KMP算法。1. BF算法算法，又称暴力匹配算法。其思想就是将主串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。
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2023-12-02 15:08:00
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这次的题目是这样的： 假设有一个6*6的棋盘，每个格子里面有一个奖品（每个奖品的价值在100到1000之间），现在要求从左上角开始到右下角结束，每次只能往右或往下走一个格子，所经过的格子里的奖品归自己所有。问最多能收集价值多少的奖品。 &nbs
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2023-07-06 14:18:37
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一。什么是算法算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。通俗的来讲，算法就是你解决问题的思路。二。算法的五大特性输入: 算法具有0个或多个输入输出: 算法至少有1个或多个输出有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环
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2023-12-18 20:49:12
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一、冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）是一种比较简单的排序算法，它重复地走访过要排序的元素，依次比较相邻两个元素，如果它们的顺序错误就把它们调换过来，直到没有元素再需要交换，排序完成。冒泡排序的原理如下所示，数字表示的是数据序列原始的索引号：算法过程：比较相邻的元素，如果前一个比后一个大，就把它们两个对调位置；对排序数组中每一对相邻元素做同样的工作，直到全部完成，此时最后的元素将会是本轮排
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2023-09-25 04:47:43
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算法的概念：算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一定的指令的任务。一般地，当算法在处理信息时，会输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或者某个存储地址提供以后再调用。算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。对于算法而言，实现的语言并不重要，重要的思想。算法可以有不同的语言描述现实版本，如c描述，C++描述，Python描述，我们现在
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2023-08-09 15:16:07
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BP算法求解参数w的算法，神经网络的基础，权重的学习算法都是BP学习算法信号“正向传播(FP)”求损失，“反向传播(BP)”回传误差；根据误差值修改每层的权重，继续迭代输出层误差O代表预测结果，d代表真实结果；系数是为了方便求导时计算隐层的误差netk是当前神经元的wx的结果；f(net)是激活函数，yj代表上一层隐层的输出值输入层误差推导过程Python实现BP神经网络实现对公路客运量impor
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2023-05-29 17:31:23
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搜索算法 BFS （python实现）一、综述遍历算法中最基础的就是 BFS 和 DFS 算法。本文将使用python，介绍BFS的中心思想和代码实现。后续将介绍各种遍历算法。二、BFS1.实现过程BFS又称广度优先搜索，顾名思义，就是搜索注重广度。 例如下图： 假设有一只鹰在起始点A，“他”视野宽广，雄姿英发，正准备去寻找一只雌鸟喜结连理。但是雌鸟太胖飞不动，深藏草丛之中，所以它只能找遍所有的地
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2023-09-16 16:53:44
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遗传算法GA遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。生物在自然界中的生存繁衍，显示了其对自然环境的优异的自适应能力。遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的进化和遗传。生物在其延续生存的过程中，逐渐适应其生存环境，使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化(Evolutio
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2023-10-23 23:13:21
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浅谈SMOTE算法 如何利用Python解决非平衡数据问题SMOTE算法的介绍 在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数;客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分;在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得
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2023-06-20 15:30:43
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