似梦清欢 似梦清欢
2年前
查找算法
顺序查找顺序查找又称为线性查找,对线性表和链表都适用。线性表可以通过数组下标递增来顺序扫描每个元素,链表可以通过next指针依次扫描每一个元素。:::tip指针实现顺序表时,顺序表中是指针时,在定义顺序表的结构体后,需要对顺序表初始化,初始化时为指针申请堆
Kubrnete Kubrnete
4年前
基于活动选择问题的贪心算法
目录问题描述:(问题描述%3A)输入格式(输入格式)输出格式(输出格式)算法描述(算法描述与分析)算法分析(算法分析)算法图示(图解)问题描述:Coda从0时刻开始观看直播,到t时刻结束。一共有n场直播可被选择,已知所有直播场次的起止时间和主播名称,其中第i场直播从ai时刻开始,
Bill78 Bill78
4年前
python算法
640?wx_fmtjpeg(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.com/c8238ed70f9664b61ce91f80786ca26f.png)来源|CSDN(ID:CSDNnews)本文是一些机器人算法(特别是自动导航算法)的Python代码合集。其主要特点有以下
李志宽 李志宽
3年前
CTF 中如何欺骗 AI
近年来,笔者在国内外CTF竞赛中见到不少与AI相关的题目。有一些是需要选手自行实现一个AI,来自动化某些操作;有些是给出了一个目标AI模型,要求选手进行破解。本文主要谈论后者——在CTF竞赛中,我们如何欺骗题目给出的AI?CTF中的欺骗AI问题一般分成两类:基于神经网络的和基于统计模型的。如果题目要求选手欺骗神经网络,一般会给出白盒
Stella981 Stella981
3年前
Raft算法
点击上方疾风先生可以订阅哦!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/becd7a69d2ea4b7cb91504581dbdc88b.jpg)本文主要以分析Raft算法核心原理流程为主,简述Raft算法运作流程,分别从Raft基础,核心原理以及细节问题出发作一个归纳性总结,如想深入Raft算
good123 good123
3年前
旋转算法
一条直线通过端点绕一个半径为200的圆的圆心进行360度的旋转,在旋转的期间直线的端点一直在圆环上defineCRTSECURENOWARNINGSinclude"graphics.h"defineUSEMATHDEFINESincludestructPointdoublex;doubley;Point(void):
Stella981 Stella981
3年前
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,将ImageNetlsvprc2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上,我们实现了top1名的错误率为37.5%,top5名的错误率为17.0%,大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元,由5个卷积层和3个完全连接的层组成,其中一些卷积层之
Wesley13 Wesley13
3年前
KNN 算法
KNN算法的全称是KNearestNeighbor,中文为K近邻算法,它是基于距离的一种算法,简单有效。KNN算法即可用于分类问题,也可用于回归问题。1,准备电影数据假如我们统计了一些电影数据,包括电影名称,打斗次数,接吻次数,电影类型,如下:电影名称打斗次数接吻次数
Stella981 Stella981
3年前
Dijkstra算法
引言Dijkstra算法主要应用在寻找带正边权的图中顶点之间的最短路径。这种例子在生活中非常多,比如导航软件自动规划路径,路径最短或用时最少的路径总是作为最优路径返回给你;又比如我大天朝最常见的找人办事,有的时候我们没法直接找到可以帮忙的人,就需要再找别人帮忙,又或者关系不够铁,找人花的代价很大,我们总是潜意识里找关系最铁并中转最少的人去帮忙。
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,