leetcode分类题集第71页

python机器学习入门案例——基于SVM分类器的鸢尾花分类（附完整代码）

数据集介绍总共包含150行数据每一行数据由4个特征值及一个目标值组成。4个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度目标值为三种不同类别的鸢尾花，分别为：IrisSetosa、IrisVersicolour、IrisVirginica数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点，它的品种叫做它的标签数据集样式:导入需要的模块包importnumpya

左手の明天·2025-05-04 13:02

机器学习实战：鸢尾花分类

项目目标使用经典的鸢尾花数据集（IrisDataset），通过支持向量机（SVM）算法训练一个分类模型，能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。

学术乙方·2025-05-04 13:00

机器学习实战：以鸢尾花数据集分类问题为例

本文将通过一个具体的分类问题——鸢尾花数据集（IrisDataset）的分类，展示如何在实际项目中应用机器学习。

Tech Synapse·2025-05-04 13:30

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练在深度学习领域，图像分类是一个经典且应用广泛的任务。

不吃香菜？·2025-05-04 13:58

逻辑回归基本流程及鸢尾花项目实战

而逻辑回归是将预测结果分类。

懿小迪·2025-05-04 13:28

orange实现逻辑回归_分别用逻辑回归和决策树实现鸢尾花数据集分类

逻辑回归部分参考的是用逻辑回归实现鸢尾花数据集分类,感谢原作者xiaoyangerr注意：要导出为pdf先必须安装graphviz(这是一个软件)并且安装pydotplus这个包,把它的graphviz

王润莲·2025-05-04 13:27

读论文笔记-Flamingo：少样本视觉语言模型

Motivations已有的VLM虽然能在zero-shot的场景下适应于新任务，但他们只解决了有限的使用情况（如CLIP只解决了图片分类），由于主要缺乏生成语言的能力其不能应用于开放性任务。

joseanne_josie·2025-05-04 13:27

手把手教你用Python实现支持向量机（SVM）分类——以鸢尾花数据集为例

一、初识支持向量机：分类界的"边界卫士"支持向量机（SVM）就像一位严谨的边防卫士，它的核心任务是在复杂的数据世界中划出一条最合理的分界线。

烂蜻蜓·2025-05-04 12:25

优化01-统计信息

以下是关于Oracle统计信息的详细介绍：一、统计信息的分类表统计信息行数（NUM_ROWS）：表的近似行数（可能基于采样）。块数（BLOCKS）：表占用的数据块总数。

南風_入弦·2025-05-04 12:53

12个常用Python自动化脚本-你一定能用得到

1.脚本根据文件扩展名将文件分类到子目录中，来组织目录中的文件。它识别文件扩展名并将文件移动到适当的子目录中，这对于整理下载文件夹或组织特定项目的文件非常有用。

Alex(sgc)·2025-05-04 07:55

LeetCode-99. 恢复二叉搜索树-Java-medium

题目链接法一（中序遍历）publicclassSolution99{privateTreeNodefirst;//中序遍历中第一次遇到的被错误交换的结点（较大的）privateTreeNodesecond;//中序遍历中第二次遇到的被错误交换的结点（较小的）privateTreeNodepre;//记录中序遍历过程中当前结点的前驱/***无参构造函数*/publicSolution99(){thi

happy life 2022·2025-05-04 07:54

LeetCode-96. 不同的二叉搜索树-Java-medium

题目链接法一（动态规划）/***动态规划*1.思路*假设n个节点存在BST的个数是G(n)*当1为根节点时，其左子树节点个数为0，右子树节点个数为n-1*当2为根节点时，其左子树节点个数为1，右子树节点个数为n-2*...*可得G(n)=G(0)*G(n-1)+G(1)*(n-2)+...+G(n-1)*G(0)*2.步骤*（1）确定dp数组以及下标的含义*dp[i]表示以1到i为节点组成的BST

happy life 2022·2025-05-04 07:53

leetcode216.组合总和III、40.组合总和II、39.组合总和

216.组合总和III找出所有相加之和为n的k个数的组合，且满足下列条件：只使用数字1到9每个数字最多使用一次返回所有可能的有效组合的列表。该列表不能包含相同的组合两次，组合可以以任何顺序返回。示例1:输入:k=3,n=7输出:[[1,2,4]]解释:1+2+4=7没有其他符合的组合了。示例2:输入:k=3,n=9输出:[[1,2,6],[1,3,5],[2,3,4]]解释:1+2+6=91+3+

我不会起名字呀·2025-05-04 06:16

LCR 001.两数相除

题目来源：leetcode题目：LCR001.两数相除-力扣（LeetCode）解题思路：通过ab的符号位获得结果的符号位后将两个取绝对值。

十年一觉尘与土·2025-05-04 06:14

39. 组合总和

题目来源：leetcode题目：39.组合总和-力扣（LeetCode）解题思路：递归获得组合数，通过全局变量记录已经计算过的从而减少递归次数。注意去重。

十年一觉尘与土·2025-05-04 05:43

深入解析：大模型应用开发中的分类及常见大模型介绍

目录一、大模型的分类二、大模型的泛化与微调三、常见大模型闭源大模型开源大模型一、大模型的分类按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：·语言大模型（NLP）：是指在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing

AI大模型-王哥·2025-05-04 05:41

PyCharm快捷键、常用设置、配置管理

以下是详细指南：一、高频快捷键（分场景分类）1.代码编辑智能补全：Ctrl+Space（基础补全）、Ctrl+Shift+Space（类型推断补全）快速修复：Alt+Enter（自动导入、生成代码等）代码格式化

程序员CC_·2025-05-04 03:01

基于TensorFlow的卷积神经网络的岩石图像分类识别（简易实践案例）

基于TensorFlow的卷积神经网络的岩石图像分类识别题目简述个人项目运行环境数据处理模型实现结果分析完整代码题目简述今有砾岩(Conglomerate)、安山岩(Andesite)、石灰岩(Limestone

W.Lionel.Esaka·2025-05-04 03:30

MySQL基础关键_001_认识

目录一、概述1.数据库（DB）分类（1）关系型数据库（2）非关系型数据库2.数据库管理系统（DBMS）3.SQL（1）说明（2）分类二、MySQL1.概述2.基本命令3.表4.sql脚本一、概述1.数据库

陆少枫·2025-05-04 01:20

国企计算机类笔试-软件工程总结

软件工程基本概念按照软件的作用进行分类可分为：系统软件、应用软件、工具软件、可重用软件。软件演化历程：程序设计阶段、程序系统阶段、软件工程阶段，现代软件工程阶段。

派小汤·2025-05-04 01:46

IC验证基础面试题总结

1.有限状态机分类？答：Moore型状态机：状态机的输出只与当前的状态有关Mealy型状态机：状态机的输出不仅与当前的状态有关，还与当前的输入有关1..1两种状态机区别？

矜持小梦·2025-05-04 01:15

Python 训练营打卡 Day14

确定分类问题和回归问题的数据如何才能满足尺寸，分类采取信贷数据集，回归采取单车数据集。

宸汐Fish_Heart·2025-05-03 23:04

统计学习方法（李航）第五章决策树

（李航）第一章绪论统计学习方法（李航）第二章感知机统计学习方法（李航）第三章k近邻统计学习方法（李航）第四章贝叶斯统计学习方法（李航）第五章决策树第一节决策树介绍1.决策树的概念决策树是一种树形结构的分类或回归模型

WangZiYi2003·2025-05-03 23:30

2025年第二十二届五一数学建模竞赛题目 2025年五一杯 C题社交媒体平台用户分析问题思路详细代码

基于历史）用户对博主的交互强度（点赞数、评论数）最近活跃度（例如是否在过去1~2天有观看该博主）用户曾关注的博主类型特征用户使用平台的时间偏好（时段）模型构建：预测“用户是否会在7.21关注某博主”使用二分类模型

深度学习YOLO目标检测实战项目·2025-05-03 23:59

关于leetcode232.用栈实现队列的算法解析题

题目请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从队列的开头移除并返回元素intpeek()返回队列开头的元素booleanempty()如果队列为空，返回true；否则，返回false说明：你只能使用标准的栈操作——也就是只有pushtoto

KAI_KD·2025-05-03 21:53

上位机知识篇---PSRAM和RAM

文章目录前言一、RAM（RandomAccessMemory）1.核心定义分类：SRAM（静态RAM）DRAM（动态RAM）2.关键特性SRAM优点缺点应用DRAM优点缺点应用3.技术演进DDRSDRAMLPDDR

Ronin-Lotus·2025-05-03 21:22

MLP多层感知机学习笔记

适用性广泛：由于其灵活性，MLP可以用于各种任务，包括分类、回归和其他机器学习任务。多任务学习：MLP可以被轻松地调整以处理多个输出任务，

AI算法网奇·2025-05-03 21:20

Day4 链表part01 Leetcode 203.移除链表

Leetcode203.移除链表这题主要设计两种方法：直接使用原来的链表来进行删除操作。其需要分类为：1.删除头节点2.删除中间节点设置一个虚拟头结点在进行删除操作。

pleiades qi·2025-05-03 21:19

算法day3 链表（Leetcode203.移除链表元素，Leercode206.反转链表，Leetcode707.设计链表）

Leetcode203.移除链表元素思路：删除链表的时候要从被删除链表的上一个链表连接到被删除链表的下一个链表，可以定义一个新的指针来代替被删除链表，最后删除节点，清理内存。

6iove.·2025-05-03 21:49

day5_链表基础知识和leetcode203.移除链表元素

day5_链表基础知识0、基础理论来自代码随想录总结①单链表：每个节点包括数据域(data)和指针域(next)，最后一个节点指针域指向null，入口节点为链表的头节点（head）向后查询②双链表：两个指针域，一个数据域。prevdatanext。头节点的prev为null，最后一个节点的next为null.向前向后都可以查询③循环链表：链表首尾相连。即把单链表的最后一个节点从指向null改为指向

努力生活的熙攘.·2025-05-03 21:18

LeetCode算法题（比较含退格的字符串）Day9！！！C/C++

https://leetcode.cn/problems/backspace-string-compare/description/一、题目描述给定s和t两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后

我是一只鱼0223·2025-05-03 21:46

LeetCode算法题（最小栈）Day10！！！C/C++

https://leetcode.cn/problems/min-stack/description/一、题目描述设计一个支持push，pop，top操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。

我是一只鱼0223·2025-05-03 21:46

LeetCode算法题（买卖股票的最佳时机 II）Day6！！！C/C++

https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/一、题目描述给你一个整数数组prices，其中prices

我是一只鱼0223·2025-05-03 21:16

LeetCode Day4 链表: 24. 两两交换链表中的节点、19.删除链表的倒数第N个节点、面试题 02.07. 链表相交、142.环形链表II

解题思路19.删除链表的倒数第N个节点(1)题目描述(2)解题思路面试题02.07.链表相交(1)题目描述(2)解题思路142.环形链表II(1)题目描述(2)解题思路203.移除链表元素(1)题目描述LeetCode24

影子修·2025-05-03 21:46

随机森林在数学建模中的应用

随机森林在数学建模中的应用随机森林是一种强大的集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类和回归任务。

自由自在2004·2025-05-03 20:41

快点来学吧！java保证线程安全的方式

JAVA基础JAVA异常分类及处理异常分类异常的处理方式Throw和throws的区别JAVA反射动态语言反射机制概念（运行状态中知道类所有的属性和方法）Java反射API反射使用步骤（获取Class对象

fanzhang_vip0723·2025-05-03 20:40

【AI提示词】决策树专家

:决策树专家##Profile-language:中文-description:一位熟悉决策树算法的机器学习专家，擅长用树状图量化不同选择的结果概率-background:决策树是机器学习中一种经典的分类和回归算法

结冰架构·2025-05-03 20:39

基于连接感知的实时困倦分类图神经网络

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。脑电图(EEG)是一种直接从大脑活动中检测睡意的方法，已广泛用于实时检测驾驶员的睡意。最近的研究表明，使用基于脑电图数据构建的大脑连接图来预测困倦状态的巨大潜力。然而，传统的脑连接网络与下游预测任务无关。本文提出了一种使用自注意机制的连接感知图神经网络(CAGNN)，该网络可以通过端到端训练生成与任务相关的连接网络。研究方法研究方法基于实时监测驾驶员的脑电活动

是Dream呀·2025-05-03 20:38

目标检测的图像特征提取

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究

勇往直前的流浪刀客·2025-05-03 18:02

计算机视觉笔记第三章：目标检测

计算机视觉笔记：第一章图像分类-CSDN博客计算机视觉笔记第二章图像语义分割-CSDN博客计算机视觉笔记第三章：目标检测-CSDN博客计算机视觉第四章：图像识别、目标跟踪-CSDN博客计算机视觉第五章多目视觉

唐风绸繆·2025-05-03 18:27

【自动驾驶仿真在做什么——初学者总结（陆续补充）】

车载网络架构、模块和协议CAN（面试必问）2.2.2CAN总线的组成自动驾驶仿真分类软件在环仿真硬件仿真仿真究竟难在哪？

路有瑶台·2025-05-03 17:53

基于机器学习的web入侵检测

建立机器学习算法数据集数据集使用2021年5月到2021年7月的log数据为训练.2021年8月到2021年10月为预测数据数据集处理web攻击属于机器学习的分类问题,分类问题有可以分为监督学习和无监督学习

AI拉呱·2025-05-03 17:52

Python练习题集合

Python练习题集合【下载地址】Python练习题集合欢迎来到Python练习题集合！本资源专为初学者设计，旨在通过一系列精心编排的练习题帮助你巩固Python编程的基础知识。

管彩嫒Zachary·2025-05-03 16:19

【算法基础】三指针排序算法 - JAVA

一、基础概念1.1什么是三指针排序三指针排序是一种特殊的分区排序算法，通过使用三个指针同时操作数组，将元素按照特定规则进行分类和排序。

n33(NK)·2025-05-03 16:17

Linux系统中的用户分类、为什么Linux系统中有很多我没有创建的用户？

0、问题引出使用lslogins查看当前系统中的用户，如下图：看到了很多用户，但是我没有去创建这些用户，这些用户是怎么来的？1、Linux系统中的用户有哪些？1.1、超级用户（管理员用户）身份标识：用户名root，UID为0。权限特点：对系统拥有至高无上的权限，可访问、修改所有文件和执行任何命令，用于系统管理、维护（如安装软件、修改系统配置）。使用建议：仅在必要时（如系统级操作）使用，日常操作避免

PWRJOY·2025-05-03 16:16

深度学习---模型推理

核心目标：将模型的“知识”转化为具体场景的解决方案，实现自动化预测、分类、生成或逻辑推断。

MzKyle·2025-05-03 16:46

【算法题】荷兰国旗问题[力扣75题颜色分类] - JAVA

一、题目二、文字解释1.1前言本题是经典的「荷兰国旗问题」，由计算机科学家EdsgerW.Dijkstra首先提出。如同图中所示的荷兰国旗，其由红、白、蓝三色水平排列组成。在算法领域，该问题可类比为将一个由特定的三种元素（可抽象对应红、白、蓝）组成的数组，通过特定算法实现元素的有序排列，使得相同元素相邻，且按照类似荷兰国旗颜色顺序的规则分布。1.2三指针算法实现Java代码实现publicclas

n33(NK)·2025-05-03 16:45

[LeetCode] 树状数组+线段树总结

virgilshi·2025-05-03 16:44

Java_语言特性_高级功能

注解注解是在在代码中添加的额外信息,这些信息独立于业务逻辑,能在编译期、类加载期或运行时读取利用,用于实现编译期检查、代码标记与框架配置、运行时处理等特定功能,提升代码可读性与可维护性.分为注解和类型注解.1.1分类

若叶时代·2025-05-03 15:10

Day11 Python打卡训练营

以及如何避开必须用交叉验证的问题）4.time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业：对于信贷数据的其他模型，如LightGBM和KNN尝试用下贝叶斯优化和网格搜索数据预处理数据加载和基础配置：设置中文字体显示，加载数据集分类特征处理

404.Not Found·2025-05-03 14:33

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