总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
它是目前最先进的，在 ImageNet 数据集上有最好的结果，参数为 480M，top-1 准确率为 88.5%，top-5 准确率为 98.7%。...让我们更深入地研究一下，以更好地了解组合技术 了解 FixRes 训练时间 在 Facebook AI 研究团队提出 FixRes 技术之前，最先进的技术是从图像中提取一个随机的像素方块。...与图像分类中的大多数算法一样，高效网络基于 CNN。CNN 具有三个维度：宽度、深度和分辨率。深度是层数，宽度是通道数（例如，传统的 RGB 将有 3 个通道），分辨率是图像的像素。...EfficientNets 引入了复合缩放，它利用了所有三个维度： 宽度缩放——宽度可以通过具有更多通道的图像来增加，但是准确度增益很快就会下降。 深度缩放——是传统且最典型的缩放方式。...神经架构搜索 (NAS) 优化了触发器和准确性 结论 这两种技术的结合使得目前最好的图像分类算法远远领先于 EfficientNet Noisy Student，它在效率和准确性方面都是当前领先的算法
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
双摄像头是对 DP 的补充 Pixel 4 的广角镜头和长焦镜头相距 13 毫米，远远大于 DP 的基线长度，由此带来的更大视差使得远距离物体的景深更易于估算。...虽然明显的水平方向视差更容易估算出背景中的景深，但人物右侧的部分像素仅在主摄像头画面中清晰可见，因此很难估算这片区域的景深 即使使用双摄像头，DP 收集到的信息也很有用。...我们的网络在只有一个输入可用或两个输入都可用的情况下生成的景深图。上图：两个输入提供不同方向线条的深度信息。下图：DP 在只有一个摄像头可见的区域具有更好的深度，用方框标出。...在优质的单反背景虚化画面中，最引人注意的一点便是，散焦状态下，背景中面积较小的高光区域会出现明亮的光斑，这是由于散焦会将光线从高光区域发散开来。...此外，我们还要感谢 Google Camera 团队帮忙将这些算法集成到 Pixel 4 中。
AI悦创·推出辅导班啦，包括「Python 语言辅导班、C++辅导班、算法/数据结构辅导班、少儿编程、pygame 游戏开发」，全部都是一对一教学：一对一辅导 + 一对一答疑 + 布置作业 + 项目实践等...这种排序原则被称作 FIFO（first-in first-out），即先进先出，也称先到先得。 队列字如其名，它的例子在生活中也是比比皆是的，我们现实中的排队即为队列的应用。...队列的实现 队列的实现分为队列的定义和操作，如前所述，队列是元素的有序集合，添加操作发生在其尾部，移除操作则发生在头部。队列的操作顺序是 先进先出（FIFO），它支持以下操作。...首先我们对队列类进行定义，一个队列中最主要最核心的要素就是队列中的元素，而新生成一个队列时，这个队列中往往没有任何元素，因此我们对队列的初始化定义为：队列中的元素为空，即引用的列表为空列表。...只需要掌握列表的一些要点，就可以轻松的将队列和栈实现，我们在基础篇只讲解了最基础的实现方法，在后续的提高篇里会告诉大家在考试或者就业面试中，站和队列要怎么运用。
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....K值为3时，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。 除此之外，还有另外一个因素，就是距离的计算。...在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...图二 3 上图中，D与空格不相等，但是它有前缀AB与后缀AB相当，KMP的思想就是利用最长的公共前缀与最长公共后缀相等，来加快每次不相等时移动的距离，来提高搜索效率。...查next数组可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此后移动的位数：移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值。因为 6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。...下面是next数组和匹配算法参照代码。...返回的位置是从0开始的。
本文讲解了操作系统中进程读内存时，维护高速缓存的页面淘汰算法，其中重点讲解了先进先出算法和最近最少使用算法，学习高速缓存 Cache 提高程序执行效率的原理。...常用的页面淘汰算法有四种：最优算法、随机算法、先进先出算法和最近最少使用算法。...随机算法也是一个计算机模拟的算法，采用随机的方式进行页面淘汰，因为随机具有较大的不确定性，所以也没有多大的实际求解意义。 接下来重点讲解先进先出算法和最近最少使用算法。...---- 二、 先进先出算法 先进先出算法顾名思义，就是最先进来的最先出去。 这种算法有可能出现倒挂现象（抖动现象）。...---- 四、总结 本文讲解了操作系统中进程读内存时，维护高速缓存的页面淘汰算法，其中重点讲解了先进先出算法和最近最少使用算法，学习高速缓存 Cache 提高程序执行效率的原理。
虽然SRAM目前仍将是主力存储器，但在先进工艺下使用SRAM有了新的挑战。 尽管SRAM的设计年代久远，但它已成为AI的主力存储器。...更稀的氧化物可以在较低的VDD水平下实现性能提升，这对SRAM在减少泄漏和动态功耗方面都是有利的。然而，在最近的工艺节点迁移中，我们几乎没有看到氧化物或VDD水平的进一步缩放。...他们引入了一种称为3D V-Cache的技术，该技术将单独芯片上的额外SRAM缓存堆叠在处理器顶部，从而增加处理器内核可用的缓存量。额外的芯片增加了成本，但允许访问额外的SRAM。...领先的竞争者MRAM和ReRAM只占用一个晶体管面积，虽然它比SRAM中的晶体管大，但它们的整体单元尺寸仍然约为SRAM的三分之一，包括外围电路在内的尺寸约为SRAM的一半。...如果物理学不允许更小的SRAM，那么替代方案将需要重新思考架构并采用chiplet，可以将更先进工艺的逻辑芯片与采用旧工艺制造的SRAM芯片相结合。
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...)预处理，O(1)查询最值 但不支持修改 预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最...次方的区间中的最大值，（注//意i到i的长度为一）。
有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集 工欲善其事，必先利其器。...：有花萼、花瓣和花蕊三个部分，花萼就是绿色的那部分在最外边，然后是花瓣，最里面是花蕊....训练数据 测试测试集的数据 看准确率得分 最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场的我们的主人公小哼，上面这个可爱的娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序。...因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...还有一点，在表示时间复杂度的时候，n和m通常用大写字母即O(M+N)。 这是一个非常快的排序算法。...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？
任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料...求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。...001、初生牛犊不怕虎 最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世界著名的学者都在研究新的算法呢。...等等，哥们说现有算法比较慢，所以我绝对不能按照常规思路去思考，要另辟蹊径。 蹊径啊蹊径，你在哪里呢？ 我冥思苦想好几天，都没有什么好办法，哎！看来扬名立万的事儿要泡汤了。...关注微信公众号，点击“学习资料”菜单即可获取算法、编程资源以及教学视频，还有免费SSR节点相送哦。
DeblurGAN （CVPR 2018）是这一方向新出算法中的佼佼者。...，且使得算法可以方便使用现有成熟的骨干网，不仅提升了去模糊后图像的质量，同时可以轻易设计计算代价小的模型。...下图展示了该文描述的DeblurGAN-v2使用不同骨干网获得的三个模型在GoPro数据集上与其他三个SOTA去模糊算法比较结果。 ?...因为效果好计算代价小，将 DeblurGAN-v2用于视频去模糊也是可行的！ 算法改进 下图展示了该文作者对算法的改进： ?...可见DeblurGAN-v2算法既可以获得最高精度的模型，也可以获得精度接近最好但计算量极低的模型，更加实用。 在Lai数据集上的主观评价结果： ? 在Kohler数据集的去模糊示例： ? ? ?
最近在Android上做了拍照功能的开发。...业务场景是：点击界面（HTML5）上的拍照按钮会调用拍照的JS API，获取其返回照片文件的存储路径、扩展名以及照片文件的Base64字符串，然后在界面上显示图片。...开发时一些要点记录如下： 1、关于存储：虽然现在大部分手机的存储都是有的，安全起见，需要判断一下存储的状态。...private static final int ACTION_TAKE_PHOTO = 1; private Uri photoUri; /*** * 需要说明一下，以下操作使用照相机拍照，拍照后的图片会存放在相册中的...* 这里使用的这种方式有一个好处就是获取的图片是拍照后的原图 * 如果不实用ContentValues存放照片路径的话，拍照后获取的图片为缩略图不清晰 */ ContentValues values
应朋友需求做了款拍照测距的APP，可以测出你到目标物体的距离。...(for reference only) Android 拍照测距 (借用下smart distance的截图 , 如有不妥请告知) 使用方法: 输入目标物体的真实高度 动动手指用屏幕上的绿线圈住目标物体...从屏幕上查看距离（存在一定误差，仅供参考） 感谢smart distance给的灵感
很久之前，遇到了这种情况，iOS某端拍照上传到服务器，其他iOS端从服务器下载该照片展示，发现图片逆时针旋转了90度。...最近又遇到这个问题，还是同样的解决方案。但是codereview的时候同事问为什么这么写，就深入研究了一下。 首先我们要知道image的imageOrientation属性。...它是记录拍照时手机方向的，iOS默认横屏Home键在右侧为标准拍照姿势，imageOrientation为UIImageOrientationUp。...知道了拍照时相机方向,展示的时候就能对照片就行仿射变换,让它能正确显示。 ...x方向上移动距离为图像的宽度，y方向上移动距离为图像的高度，所以平移后图像变为： ? 。
首先，如果大家想借助 GPS 的力量，则需要专用的“接收器”。接收器的功能不同，其尺寸和价格也不同。小到用在智能手机上的小接收器，大到带有精密的土地测量功能的接收器，可谓是一应俱全。...这里就不细讲原子钟了，大家把它视作世界上最精确最难产生误差的时钟即可。 第二条是卫星的位置，这或许有点难以想象。在前面讲过的 GPS 的结构里，出现了监控站这一事物，大家还记得监控站的作用吗？...大家在智能手机的地图应用和车载导航上应用的 GPS 显示的不是“一条线上的某一处”，而是清晰的一个点（尽管可能存在误差）。这里就需要用到“球的交点”这一思路了。...接收信号强度 先想个最直接的定位方法，那就是利用 Wi-Fi 的信号强度来定位。 大家在使用移动电话中碰到通话 / 通信不顺畅时，一般都会查看屏幕上显示的天线标志（图 4.26）。...在开发应用时，需要事先进行试验，选择发送器信号的强度。此外，在设计时还需要考虑到各种各样的情况，例如接收器接收到强度为多少的信号时才会有响应，以及接收到多个信号时要怎么办，等等。
然而，随着零件的小型化和高性能小型处理器的出现，市面上出现了具备先进能力的传感器。这类传感器能轻松地获取那些原来难以当成数据来处理的信息。...这样的传感器与其说是零件，不如说是狭义上的设备，或者说是多个因素复杂协作的“系统”（图 4.1）。本章将会为大家讲解这些功能先进的新型传感器。 首先要说的是用于感测的设备。...然而，使用这种先进的感测设备时必须注意一件事，即传感器的进化可能会造成“信息获取过剩”（图 4.2）。...虽然谈了不少消极的方面，但先进的感测设备能比传感器感测到更多的信息，所以它才能够实现单凭以往的传感器无法实现的服务，才会极具魅力。毫无疑问，日益进化的感测设备丰富了我们的生活。...超声波与光不同，就算是透明玻璃之类的物体，也能测出到此物体的距离。 自然用户界面 RGB-D 传感器都用在什么方面呢？ RGB-D 传感器最广泛最普遍的用途是用在一种叫作自然用户界面的设备上。
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