小万哥 小万哥
2年前
C++ STL容器和算法:详解和实例演示
CSTL(标准模板库)提供了一组丰富的容器和算法,使得开发者能够更加高效地编写程序。本文将介绍STL中的一些常用容器和算法。容器vectorvector是一个动态数组,可以在运行时调整大小。它的优点在于可以快速地访问元素,缺点是在插入和删除元素时需要移
哈希游戏搭建开发主要原理
区块链的算法主要有两个部分,一个是哈希算法,一个是非对称加密。哈希(Hash)是一种加密算法,也称为散列函数或杂凑函数。哈希函数是一个公开函数,可以将任意长度的消息M映射成为一个长度较短且长度固定的值H(M),称H(M)为哈希值、散列值(HashValue)、杂凑值或者消息摘要。它是一种单向密码体制,即一个从明文到密文的不可逆映射,只有加密过程,没有解密过
Wesley13 Wesley13
4年前
3D拓扑自动布局之Node.js篇
上篇(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.hightopo.com)将3D弹力布局的算法运行在WebWorkers后台,这篇我们将进一步折腾,将算法运行到真正的后台:Node.js,事先申明Node.js篇和WebWorkers篇一样,在这个应用场景下并不能提高性能
Stella981 Stella981
4年前
Python图像读写方法对比
  训练视觉相关的神经网络模型时,总是要用到图像的读写。方法有很多,比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式,旨在选出一个最快的方式,提升训练速度。实验标准  因为训练使用的框架是Pytorch,因此读取的实验标准如下:  1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片(png格式一张,jpg格式四张)并保存到数
Stella981 Stella981
4年前
Google研究人员推出了一种用于生成文本到图像的新框架(TReCS)
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/faedcb264a1c43969f2f5a2e6b9dbd2e.png)基于生成对抗网络(GAN)的深度神经网络促进了端到端可训练的照片级逼真的文本到图像的生成。许多方法还使用中间场景图表示法来改善图像合成。使用基于对话的交互的方法允许用户提供指令,以逐步改进和调整生成
胡赤儿 胡赤儿
1年前
从原理到应用探索深度学习的技术
随着大数据和计算能力的飞速发展,深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,已经引起了广泛的关注和研究。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够学习并理解数据的内在规律和特征,从而实现更高级别的智能化。本文将深入探讨深度学习的基本原理、关键技术及其
马尚 马尚
1年前
探究验证码识别技术与实践方法
验证码识别技术在网络爬虫和自动化测试等领域有着广泛的应用,但是验证码的复杂性和多样性也给识别带来了挑战。本文将深入探讨验证码识别的技术原理和实践方法,为读者提供全面的认识和应用指南。1.深度学习方法:深度学习在验证码识别领域有着广泛的应用,通过神经网络模型