Lesson

算法设计与分析(屈婉玲) Lesson 2 递归

文章目录一.序列求和的方法1.序列求和公式2.放大法二.递推方程与算法分析1.递推方程2.递推方程与算法复杂度的关系三.迭代法求解递推方程1.直接迭代2.换元迭代3.使用数学归纳法进行验证四.差消法化简高阶递推方程五.递归树六.主定理1.主定理2.使用主定理求解递推方程七.习题一.序列求和的方法1.序列求和公式公式a.等差数列：∑k=1nak=n(a1+an)2\sum_{k=1}^{n}a_k=
leerh0353·2023-01-23 20:41

MYSQL--SELECT练习题1

文章目录一.问题二.解析问题1问题2问题3一.问题有3个表STUDENT(学生表)，LESSON（课程表），TIMETABLE（学生选课表）。
leerh0353·2023-01-23 20:41

数据结构C语言代码实战02-时间复杂度_空间复杂度

Lesson2--时间复杂度_空间复杂度【本节目标】1.算法效率2.时间复杂度3.空间复杂度1.算法效率算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。
神迹小卒·2023-01-23 20:10

MySQL-lesson01-简介及安装

一、MySQL-lesson01-简介及安装1、官方定义的MySQLDBA工作内容（1）运维DBA初级：各版本、各平台安装搭建、升级中级：体系结构原理、基础管理（启动关闭、初始化配置文件管理、多实例管理
搬砖混子·2023-01-23 20:10

Lesson 14.3 Batch Normalization综合调参实战

Lesson14.3BatchNormalization综合调参实战  根据Lesson14.2最后一部分实验结果不难看出，带BN层的模型并不一定比不带BN层模型效果好，要充分发挥BN层的效果，就必须掌握一些围绕带
Grateful_Dead424·2023-01-23 20:40

Lesson 10.1&Lesson 10.2 开篇：超参数优化与枚举网格搜索的理论极限&随机网格搜索

目录一超参数优化与枚举网格的理论极限二随机网格搜索RandomSearchCV 1随机网格搜索的基本原理 2随机网格搜索实现 3随机网格的理论极限三Halving网格搜索HalvingSearchCV 1对半网格搜索的基本流程 2对半网格搜索的实现 3对半随机网格搜索四【加餐】AutoML前沿进展 1自动化第三方框架 2AutoML三大成熟研究领域 3AutoML的新兴研究一超参数优化与枚举网格的
Grateful_Dead424·2023-01-23 20:40

LESSON 9.1 随机森林回归器的实现

目录三随机森林RandomForest 1RamdomForestRegressor的实现 2随机森林回归器的参数  2.1弱分类器结构  2.2弱分类器数量  2.3弱分类器训练的数据  2.4其他参数四增量学习：随机森林处理巨量数据 1普通学习vs增量学习 2增量学习在Kaggle数据上的应用五原理进阶：Bagging方法6大面试热点问题六随机森林的参数空间与自动优化三随机森林RandomFo
Grateful_Dead424·2023-01-23 20:39

算法设计与分析(屈婉玲) Lesson 1 复杂度理论

文章目录一.算法及其时间复杂度1.问题和实例2.算法3.基本运算与输入规模4.算法的两种时间复杂度二.算法的伪码表示1.伪码表示2.一些例子三.函数的渐进的界1.大O符号2.大Ω符号3.小O符号4.小ω符号5.Θ符号四.有关函数渐进的界的定理1.定理12.定理23.定理3五.几类重要的函数1.基本函数类2.对数函数3.指数函数4.取整函数六.习题一.算法及其时间复杂度1.问题和实例问题需要回答的一
leerh0353·2023-01-23 20:39

Lesson 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法

文章目录一、广义线性模型（Generalizedlinermodel）的基本定义二、对数几率模型与逻辑回归1.对数几率模型（logitmodel）2.逻辑回归与Sigmoid函数3.Sigmoid函数性质三、逻辑回归模型输出结果与模型可解释性四、多分类学习与多分类逻辑回归1.OvO策略2.OvR策略3.MvM策略首先，我们来讨论关于逻辑回归的基本原理。逻辑回归的基本原理，从整体上来划分可以分为两个
虚心求知的熊·2023-01-22 13:39

（一）2 图片处理与数据加载_DataLoader 与 DataSet

参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/rmb_classification/人民币二分类实现
sunshinecxm_BJTU·2023-01-21 12:36

新概念英语（第三册，旧版）复习（原文及全文翻译）——Lesson 46 - Lesson 50

Lesson46-DoityourselfSogreatisourpassionfordoingthingsforourselves,thatwearebecomingincreasinglylessdependentonspecializedlabour.Noonecanpleadignoranceofasubjectanylonger
预见未来to50·2023-01-21 09:47

[自动驾驶系列一]Introduction to Self-Driving Cars

IntroductiontoSelf-DrivingCarsModule1:TheRequirementsforAutonomyLesson1:TaxonomyofDriving（驾驶分类）Lesson1
蛋总的快乐生活·2023-01-20 08:16

LESSON 12.7 梯度提升树的参数空间与TPE优化

三GBDT的参数空间与超参数优化1确定GBDT优化的参数空间丰富的超参数为集成算法提供了无限的可能，以降低偏差为目的的Boosting算法们在调参之后的表现更是所向披靡，因此GBDT的超参数自动优化也是一个重要的课题。对任意集成算法进行超参数优化之前，我们需要明确两个基本事实：1、不同参数对算法结果的影响力大小2、确定用于搜索的参数空间对GBDT来说，我们可以大致如下排列各个参数对算法的影响：如果
Grateful_Dead424·2023-01-19 16:22

《OpenCV图像处理（Python）》网课笔记（从9到12）

9.morphologicaltranformations(形态变换）#coding:utf-8#In[5]:#lesson9#In[6]:importcv2importnumpyasnp#In[7]:
garrulousabyss·2023-01-19 05:59

2022机器学习实战课内容笔记 - Lesson 1、机器学习基本概念与建模流程

还不是很会用ipad写笔记，没买类纸膜，字迹有点拉跨，请见谅本篇内容介绍内容为以线性回归模型为例子介绍连续型变量的预测，并介绍最小二乘法求损失函数的最小值方法，以及损失函数与评估指标的区别  作为本节重点学习对象，此处我们整体梳理下机器学习的一般建模流程：Step1：提出基本模型  如本节中，我们尝试利用简单线性回归去捕捉一个简单数据集中的基本数据规律，这里的y=wx+by=wx+by=wx+b就
大米2H·2023-01-18 20:00

LESSON 10.3 Halving网格搜索

三对半网格搜索HalvingSearchCV基本原理在讲解随机网格搜索之前，我们梳理了决定枚举网格搜索运算速度的因子：1参数空间的大小：参数空间越大，需要建模的次数越多2数据量的大小：数据量越大，每次建模时需要的算力和时间越多面对枚举网格搜索过慢的问题，sklearn中呈现了两种优化方式：其一是调整搜索空间，其二是调整每次训练的数据。调整搜索空间的方法就是随机网格搜索，而调整每次训练数据的方法就是
Grateful_Dead424·2023-01-18 19:00

Lesson 1. 线性回归模型的一般实现形式

文章目录一、线性回归模型建模准备1.数据准备2.模型准备二、线性回归模型训练1.模型训练的本质：有方向的参数调整1.1模型训练与模型参数调整1.2模型评估指标与损失函数1.3损失函数与参数求解2.利用最优化方法求解损失函数2.1损失函数的求解2.2图形展示损失函数2.3函数的凹凸性2.4最小二乘法理论基础2.5最小二乘法求解SSELoss一、线性回归模型建模准备在了解完基本的概念和流程之后，我们尝
虚心求知的熊·2023-01-17 12:43

Lesson 8.1&Lesson 8.2 决策树的核心思想与建模流程&CART分类树的建模流程与sklearn评估器参数详解

Lesson8.1决策树的核心思想与建模流程从本节课开始，我们将介绍经典机器学习领域中最重要的一类有监督学习算法——树模型（决策树）。
Grateful_Dead424·2023-01-16 17:06

PL-ICP帧间匹配lesson3

一、scan_toolslesson3scan_match_plicp本篇文章对应的代码为lesson3ros中有人使用使用csm包进行了ros下的实现，进行了扫描匹配与位姿累加的实现，但是没有发布odometry
ChenXiaoFeng0420·2023-01-16 14:34

从0学激光slam lesson1~3

一、lesson1激光特征提取及bag文件讲解原因：这是由于ROStf的发布时间晚于topic的时间，Rviz在做msg的tf变换时，默认把过时的msg丢掉。
ChenXiaoFeng0420·2023-01-16 14:34

[PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py这篇文章主要介绍了PyTorch
张贤同学·2023-01-15 07:23

Lesson1:酶预测大赛1

目录1.参加比赛的意义2.Kaggle平台介绍3.赛题介绍3.4比赛目的3.5评价指标4.开发环境搭建4.1目录组织形式5.比赛数据探索性分析5.1数据描述6.跑通baseline&提交7.code代码1.参加比赛的意义工业界通过奖金方式，寻求业务痛点的解决方案。学术界提高学科影响力，比如某些大学的实验室。个人模型设计创新&快速解决问题能力&不断积累，减少试错成本。八个步骤建模数据预处理：针对不同
赵孝正·2023-01-14 22:07

【cs231n Lesson6】Data Preprocessing & Weight Initialization

个人学习笔记date:2023.1.12参考：https://www.bilibili.com/video/BV1r94y1Q7eG/?spm_id_from=333.788&vd_source=9e9b4b6471a6e98c3e756ce7f41eb134DataPreprocessing一、零中心化\color{purple}一、零中心化一、零中心化X-=np.mean(X,axis=0)这
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

【cs231n Lesson6】Batch Normalization批量归一化

个人学习笔记date:2023.01.13本次没有完全听cs231n，听的云里雾里，本身也不是很喜欢教学的内容形式，但是斯坦佛大佬们每一次提问都很有深度。参考：李沐动手学深度学习v2批量归一化李宏毅批量归一化为什么要引入BatchNormalizationBackpropagation过程中，随着层数的深入，每一层的梯度变得越来越小，就导致上层的参数更新速度快，下层的梯度更新速度慢。但下层表现的是
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

【cs231n Lesson6】 Babysitting the learning process, Hyperparameter Optimization

2023.01.14调参侠初成长记训练数据监视一、数据预处理将数据零均值化二、选取网络结构选取适合的网络结构，进行forwardpass，将正则项设为0，如果是常用的损失函数比如softmaxclassifier，那么初始的损失应该为−log(1C)-log(\frac{1}{C})−log(C1)。然后假如正则项，此时损失应该增大，因为正则化就是惩罚数据模型复杂度。三、训练从很小的训练集开始因为
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

深度学习专栏 - lesson 1 / 初试江湖（深度学习和Python语言概览及环境搭建

最近确实也闲来无事,于是笔者也顺应时代的潮流,打算瞅一瞅深度学习,说到深度学习其实很多人想到的是神经网络,自然语言理解,很多高大上的名词,笔者也想从这篇博客开始来记录一下自己的学习历程,也希望能够给大家提供一些帮助whatis深度学习？DeepLearning,这个deep其实说的就是深层神经网络,神经网络其实真的是炒的很老的一个概念了,深度学习也是神经网络二次翻红以后取的新的高大上的名字,毕竟如
_付宏·2023-01-13 08:36

【学习周报】深度学习笔记第四周

学习目标：深度学习吴恩达lesson2-week3：超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparametertuning）深度学习吴恩达lesson3-week1：机器学习（ML）策略（1）
不要卷我啊·2023-01-12 11:18

选择性必修一 Unit 1 Relationships Lesson 3 So Close, Yet So Far 语篇解读

选择性必修一Unit1RelationshipsLesson3SoClose,YetSoFar语篇解读[主题语境/主题意义]文本Mark讲述使用手机的日常和感受，谈论手机和人之间交流的关系，属于“人与社会
YangErin·2023-01-11 20:35

数据结构---各类排序算法详解

Lesson6–排序文章目录Lesson6--排序一、.排序的概念及其应用1.1排序的概念1.2常见的排序算法二、.常见排序算法的实现2.1插入排序2.1.1插入排序的基本思想：2.1.2直接插入排序：
暴躁小程序猿·2023-01-11 07:06

从零开始手写VIO 第5期(Lesson 2)

从零开始手写VIO第5期(Lesson2)本文是VIO课程的第二节课，权当自己的总结，由于github可能比较慢，所以放在了gitee，链接参见之前的博文，欢迎大家参考，更新不易，如需转载，请著名出处，
北方南方2020·2023-01-09 19:42

Lesson 6. Scikit-Learn使用与进阶

Lesson6.1Scikit-Learn快速入门#科学计算模块importnumpyasnpimportpandasaspd#绘图模块importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt
Grateful_Dead424·2023-01-09 18:07

4 机器学习之决策树

学习笔记自，慕课网《Python3入门人工智能》https://https://coding.imooc.com/lesson/418.html#mid=32776决策树、异常检测、主成分分析常用的分类方法
wangwangmoon_light·2023-01-09 13:24

3 机器学习之聚类

学习笔记自，慕课网《Python3入门人工智能》https://coding.imooc.com/lesson/418.html#mid=32716分类问题1.无监督学习机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例
wangwangmoon_light·2023-01-09 13:20

【cs231n Lesson4】Backpropagation

个人学习笔记Date:2023.01.06参考web:cs231n官方笔记简单表达式以及对梯度的解释Expression如下：f(x,y)=xy→∂f∂x=y,∂f∂y=xf(x,y)=xy\space\to\space\frac{\partialf}{\partialx}=y,\space\frac{\partialf}{\partialy}=xf(x,y)=xy→∂x∂f=y,∂y∂f=x由d
我什么都不懂zvz·2023-01-09 12:56

flink状态，对象重用，触发器，数据覆盖相关问题

所以利索当然的：这个类型对象的属性：ExitLessonCountMessage有classId，lessonId，studentId我们也会认为是独一份和别的keyby之后的数据不重用。
大鹏_展翅·2023-01-09 09:49

Data.TensorDataset(data_tensor=x,target_tensor=y) TypeError: __init__() got an unexpected keyword

x,target_tensor=y)在学习pytorch批处理的时候使用上述代码短会出错：Traceback(mostrecentcalllast):File“E:/pyproject/pytorchlesson
永不言败_never say never·2023-01-08 21:19

LESSON 11.1&11.2&11.3 Boosting的基本思想与基本元素&AdaBoost的参数：弱评估器与学习率&AdaBoost的参数（下）：实践算法与损失函数

目录一Boosting方法的基本思想 1BaggingpkBoosting 2Boosting算法的基本元素与基本流程 3sklearn中的boosting算法二AdaBoost 1AdaBoost的基本参数与损失函数  1.1n_estimators  1.2learning_rate  1.3algorithm与loss 2原理进阶：Adaboost回归的求解流程一Boosting方法的基本思
Grateful_Dead424·2023-01-08 15:40

2 机器学习之逻辑回归

学习笔记自，慕课网《Python3入门人工智能》https://coding.imooc.com/lesson/418.html#mid=32709分类问题1.0分类问题举例1.1分类问题举例1.2分类与回归的区别
wangwangmoon_light·2023-01-08 11:05

1 机器学习之线性回归

学习笔记自，慕课网《Python3入门人工智能》https://coding.imooc.com/lesson/418.html#mid=33109麻雀虽小，五脏俱全1.1回归分析1.2线性回归问题求解
wangwangmoon_light·2023-01-08 11:02

《吴恩达深度学习》学习笔记002_神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)

http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)二分类(
Stark0x01·2023-01-07 17:08

【cs231n Lesson3】Optimization, Gradient descent

个人学习笔记date：2023.01.03参考网站：cs231n官方笔记Optimization损失函数让我们知道权重矩阵W\boldWW的质量；优化的目的则是让我们找到合适的W\boldWW使得损失函数更小。（一）随机查找（bad）\color{purple}（一）随机查找（bad）（一）随机查找（bad）bestloss=float("inf")#Pythonassignsthehighest
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:58

【cs231n Lesson3】Linear classifier, Loss function

个人学习笔记date:2023.01.02参考网址:CS231N官方笔记线性分类线性分类KNN有几个缺点：分类器需要存储训练集，以便于和测试图像比对。有时候训练集会达到gigabytes百亿字节。花费时间高，需要将测试图像和每一张训练图像比对。我们需要训练成本高而不是测试成本高，应用可行性。线性分类主要包含如下要素：scorefunctionF(xi;W)F(x_{i};W)F(xi;W)：原像素
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:28

Halide入门第3讲：如何设置环境变量以检查llvm编译生成的代码

//Halidetutoriallesson3:Inspectingthegeneratedcode//Halide入门第3讲：检查llvm编译生成的代码//ThislessondemonstrateshowtoinspectwhattheHalidecompilerisproducing
tbzj_2000·2023-01-01 13:52

Halide 入门教程第1讲:熟悉Funcs，Vars和Exprs

//Halidetutoriallesson1:GettingstartedwithFuncs,Vars,andExprs//Halide入门教程第一课：了解Funcs（函数），Vars（变量）和Exprs
tbzj_2000·2023-01-01 13:22

Halide入门教程第2讲：处理图像

//Halidetutoriallesson2:Processingimages//Halide入门教程第二讲：处理图像//Thislessondemonstrateshowtopassininputimagesandmanipulatethem
tbzj_2000·2023-01-01 13:22

Halide学习笔记----Halide tutorial源码阅读1

Halide入门教程01//Halidetutoriallesson1:GettingstartedwithFuncs,Vars,andExprs//Halide入门教程第一课：了解Funcs（函数），
姑苏隐士·2023-01-01 13:47

零基础边缘端智慧交通训练营 | Lesson 5

5个课时实现车辆检测+安全算法，玩转智慧交通AI应用！欢迎大家来到AidLux零基础边缘端智慧交通训练营~在第三节课中，我们学习了用目标检测YOLOv5算法训练一个车辆检测模型，并进行了基于数据为中心的鲁棒性优化。在第四节课中，我们又进行了对抗攻击与对抗防御的尝试，了解攻击者的手段和防御者的防御策略。了解了智慧交通场景下攻击者可能使用的手段后，就可以更好的做各种防御者的预防工作了。熟悉了检测算法流
AidLux·2022-12-31 12:08

零基础边缘端智慧交通训练营 | Lesson 4

5个课时实现车辆检测+安全算法，玩转智慧交通AI应用！欢迎大家来到AidLux零基础边缘端智慧交通训练营~在第三节课中，我们学习了在云服务器上使用Yolov5算法，训练了一个车辆检测模型并进行优化。我们在前面说过，会构建一个车辆检测+AI安全的算法功能，也在前面学习了解了车辆检测模型的训练测试以及部署。本节课，我们来学习智慧交通AI安全功能中非常重要的一个分支——对抗攻击&对抗防御的相关知识与应用
AidLux·2022-12-31 12:08

零基础边缘端智慧交通训练营 | Lesson 1

5个课时实现车辆检测+安全算法，玩转智慧交通AI应用！欢迎大家来到AidLux零基础边缘端智慧交通训练营~本次智慧交通训练营的课程，将会延续上一期智慧安防深入浅出、全程干货的特点，希望让每位开发者满载而归。同时，我们也希望训练营课程能让更多的开发者掌握AI应用落地相关的实战经验，真正实现AidLux降门槛的价值。本次课程围绕智慧交通展开，我们将会手把手带着大家学习AI安全及算法解决方案鲁棒性的背景
AidLux·2022-12-31 12:37

零基础边缘端智慧交通训练营 | Lesson 2

5个课时，实现车辆检测+安全算法，玩转智慧交通AI应用！欢迎大家来到AidLux零基础边缘端智慧交通训练营~本节课为训练营的第二节，内容框架如下：1目前AI项目存在的安全风险2AI安全技术的扩展性讲解3以数据为中心的鲁棒机器学习策略4边缘设备软件AidLux的使用说明5课堂内容总结1.目前AI项目存在安全风险1.1AI安全风险种类划分AI项目在不断落地的同时，也伴随着安全风险的日益增加，需要引起工
AidLux·2022-12-31 12:37
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