摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度k的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。
> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指
目录有监督学习含义回归单元线性回归含义代价函数梯度下降法将梯度下降法与代数函数结合在一起多元线性回归含义多元假设函数多元代价函数多元梯度下降法将多元梯度下降法与代数函数结合在一起特征缩放啥是特征缩放？公式均值归一化学习率的调整的建议介绍建议正规方程解释公式如何选择梯度下降法或正规方程？两者之间的优缺
在现代信息社会，密码学在保护信息安全中扮演着至关重要的角色。而归约证明（Reduction Proof）作为密码学中的一个重要工具，通过将一个问题的安全性归约为另一个已知问题的难解性，从而证明新问题的安全性。本文将详细介绍归约证明的概念、步骤及其在密码学中的应用。
一、概述 分类模型是机器学习中一种最常见的问题模型，在许多问题场景中有着广泛的运用，是模式识别问题中一种主要的实现手段。分类问题概况起来就是，对一堆高度抽象了的样本，由经验标定了每个样本所属的实际类别，由特定算法训练得到一个分类器，输入样本属性即自动计算出其所属类别，从而完成特定的识别任务。依实现原
一、组件注入的基本流程： 容器初始化： Spring应用启动时，会读取配置（如XML配置、注解配置等），并根据这些配置创建Bean定义（BeanDefinition）。 根据Bean定义，Spring容器实例化Bean，并管理它们之间的依赖关系。 依赖解析与注入： 当一个Bean依赖于另一个Bean
一、概述 作为机器学习领域的重要内容之一，聚类模型在许多方面能够发挥举足轻重的作用。所谓聚类，就是通过一定的技术方法将一堆数据样本依照其特性划分为不同的簇类，使得同一个簇内的样本有着更相近的属性。依不同的实现策略，聚类算法有很多种，如基于距离的k-means、基于密度的DBSCAN等。在聚类完成之后
一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
归并排序的时间复杂度O（nlogn），空间复杂度为O（n） 首先我们先假设有两个有序数组，我们去进行一次归并 用代码实现 def merge(li: list, start: int, mid: int, end: int) : res=[] j = mid +1 while start <= mi
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 递归思路 # _*_coding:utf-8_*_ import random def merge(li, low, mid, high): i = low j = mid + 1 ltmp = [] while i <=
大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 代码已经上传github https
中文全称：归零编码 英文全称：Return Zero Code 简称：RZ 在数字电路中，组成一连串信息的基元就是0和1，无论是在CPU、DSP、MCU甚至是个数字计数器中，数字电路在其中能够处理的信息也只有0和1，而对于任何外界的信息，计算机都能通过两个量来描述，那就是0和1。而对于数字通信来说，
NRZ(不归零编码) 历史版本 2 NRZ 编码（Non-return-to-zero Code），也叫不归零编码。是我们最常见的一种编码，即正电平表示1，低电平表示0。 中文全称 不归零编码 英文全称 Non Return Zero Code 简称 NRZ NRZ 编码（Non-return-to
前言 归并排序是一种常见的排序算法，它采用分治法的思想，在排序过程中不断将待排序序列分割成更小的子序列，直到每个子序列中只剩下一个元素，然后将这些子序列两两合并并排序，最终得到一个有序的序列。 归并排序实现原理 将待排序序列分割成两个子序列，直到每个子序列中只有一个元素。 将相邻的两个子序列合并，并
摘要：归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分治的思想，代码都通过递归来实现，过程非常相似。理解归并排序的重点是理解递推公式和 merge() 合并函数。 本文分享自华为云社区《深入浅出八种排序算法》，作者：嵌入式视觉 。 归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分
1. 先说结论 我们为 ASP.NET Core 带来了全新的 WebForms 开发模式，可以让 20 年前的 WebForms 业务代码在最新的 ASP.NET Core 框架中运行，代码相似度99%！ 一图胜万言！ 2. 为什么要升级到ASP.NET Core? 将十几年依赖于 WebForm
好家伙,写作业 1.直接插入排序 这是个非常简单的排序 将一串数分为有序区和无序区 然后将无序区的数一个个按照正确的顺序放到有序区 2.归并排序 将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。 若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。 其中我们要解决的一个
简单进行Springboot Beans归属模块单元的统计分析方法 背景 基于Springboot的产品变的复杂之后 启动速度会越来越慢. 公司同事得出一个结论. beans 数量过多会导致启动速度逐渐变慢. 之前同事写过功能进行分析. 但是本着能不影响产品就不影响产品. 我想通过其他方式进行处理.
PostgreSQL的xlog/Wal归档及日志清理 https://www.modb.pro/db/86041 xlog/wal日志 类似于Oracle的redo， PostgreSQL 的redo文件被称为WAL文件或XLOG文件，存放在$PGDATA/pg_xlog 或($PGDATA/pg_
