深度优先搜索 图论 树】2872. 可以被 K 整除连通块的最大数目

本文涉及知识点 深度优先搜索 图论 树 图论知识汇总 LeetCode 2872. 可以被 K 整除连通块的最大数目 给你一棵 n 个节点的无向树,节点编号为 0 到 n - 1 。给你整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi] 表示树中节点 ai 和 bi 有一条边。 同时给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 value...

深度学习】一文向您详细介绍深度学习中的 batch_size

深度学习】一文向您详细介绍深度学习中的 batch_size 🌵文章目录🌵 🎓 一、引言💡 二、batch_size的概念与作用2.1 为什么需要batch_size?2.2 小批量梯度下降的优点 🔍 三、如何选择合适的batch_size💻 四、代码示例📈 五、batch_size对训练的影响🔍 六、如何调整batch_size📚 七、总结与展望    🎓 一、引言   在深度学习的世界中,ba...

深度学习基础(3)】初识神经网络之深度学习hello world

ras库来学习手写数字分类。 在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集。你可以将“解决”MNIST问题看作深度学习的“Hello World”,用来验证你的算法正在按预期运行。下图给出了MNIST数据集的一些样本。 说明   你不需要现在就尝试在计算机上运行这个例子。之后的文章会具体分析。   一. 训练Ke...

【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台

YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍   基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型...

深度学习模型Deep Learning Model

什么是深度学习??   深度学习模型的核心特点包括: 深度学习的发展史 总结: 当我们说深度学习模型时,我们在谈论一种特殊的计算机程序,它们可以像人类大脑一样学习和理解数据。这些程序被称为“深度学习”模型,因为它们由很多层次(或称为深度)组成,每一层都会逐步学习更加抽象和复杂的概念。让我用一个比喻来解释:想象你正在学习做一个汉堡包,你需要逐步学习每一个步骤,比如烤面包、煎牛肉饼、加上蔬菜和酱料等等。...

【树 图论 阶乘 组合 深度优先搜索】1916. 统计为蚁群构筑房间的不同顺序

本文设计知识点 树 图论 阶乘 组合 深度优先搜索 图论知识汇总 LeetCoce1916. 统计为蚁群构筑房间的不同顺序 你是一只蚂蚁,负责为蚁群构筑 n 间编号从 0 到 n-1 的新房间。给你一个 下标从 0 开始 且长度为 n 的整数数组 prevRoom 作为扩建计划。其中,prevRoom[i] 表示在构筑房间 i 之前,你必须先构筑房间 prevRoom[i] ,并且这两个房间必须 直...

深度学习基础(2)】深度学习之前:机器学习简史

文章目录 一. 深度学习的起源1. 概率建模--机器学习分类器2. 早期神经网络--反向传播算法的转折3. 核方法 -- 忽略神经网络4. 决策树、随机森林和梯度提升机5. 神经网络替代svm与决策树 二. 深度学习与机器学习有何不同 可以这样说,当前工业界所使用的大部分机器学习算法不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具:有时没有足够的数据,深度学习不适用;有时用其他算法可以更好地解...

【PyTorch与深度学习】3、PyTorch张量的运算API(下)

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好,于是开始重学一遍PyTorch框架,这个是课程笔记,这个课还是讲的简略,我半小时的课听了一个半小时。 1. PyTorch的数据类型 浮点数计算方式详见IEEE 754二进制浮点数算术标准百度百科,实际炼丹的时候注意一下就行,不用细究,主要是精度不同。 2. 张量操作 (1)take:返回一个新张量,其元素为给定索引处的输入。输入张量被视为1-D...

Android世界的入口-深度解锁Activity的秘密

在Android开发的绿洲中,四大组件犹如皇冠上的明珠,而Activity则是其中最引人注目的那一颗。作为用户体验的视觉入口,每次我们打开应用、切换界面,都离不开Activity的身影。但话虽如此,Activity并非是一个简单的概念,它深藏着Android系统许多精妙绝伦的设计,值得我们仔细探究。今天,就让我带你领略一番Activity的前世今生! 一、Activity 的基本介绍 1、Activ...

深度学习实战(29)】后处理之NMS(非极大值抑制)

一、NMS工作原理 NMS 的工作原理: 置信度排序:对于每个类别,NMS 首先根据每个边界框的置信度(即预测框中含有目标的概率)进行排序。选择最高置信度框:从置信度最高的边界框开始,将其作为当前考虑的“最大”候选。计算交并比(IoU):计算当前最大候选与所有其他边界框的交并比(Intersection over Union)。IoU 是两个边界框交集面积与并集面积的比值,用于衡量边界框之间的重叠程...
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