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先进图像分类算法:FixEfficientNet-L2

它是目前最先进,在 ImageNet 数据集上有最好结果,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,最先进技术是从图像中提取一个随机像素方块。 与图像分类中大多数算法一样,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 RGB 将有 3 个通道),分辨率是图像像素。 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——是传统且典型缩放方式。 神经架构搜索 (NAS) 优化了触发器和准确性 结论 这两种技术结合使得目前最好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算法

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懒惰算法—KNN

总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是吗? 该算法常用来解决分类问题,具体算法原理就是先找到与待分类值A距离最近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,也就是要找他周围几个值;第二部分是距离计算,即找出距离他最近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,这也是为何被称为算法原因。 测试算法:将提供数据利用交叉验证方式进行算法测试。 使用算法:将测试得到准确率较高算法直接应用到实际中。 5、应用算法: 通过修改inX值,就可以直接得出该电影类型。

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    【久远讲算法6】队列——先进先出数据结构

    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,它例子在生活中也是比比皆是的,我们现实中排队即为队列应用。 队列实现 队列实现分为队列定义和操作,如前所述,队列是元素有序集合,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,一个队列中最主要核心要素就是队列中元素,而新生成一个队列时,这个队列中往往没有任何元素,因此我们对队列初始化定义为:队列中元素为空,即引用列表为空列表。 只需要掌握列表一些要点,就可以轻松将队列和栈实现,我们在基础篇只讲解了基础实现方法,在后续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。

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    KNN:容易理解分类算法

    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,绿色点归类为红色,K值为5时,绿色点归类为蓝色。由此可见,K值选取是模型核心因素之一。 除此之外,还有另外一个因素,就是距离计算。 在scikit-learn中,使用KNN算法代码如下 >>> 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

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    史上透彻KMP算法讲解

    作 者:柳行刚 编 辑:李文臣 1 字符串匹配是经典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思想就是利用最长公共前缀与最长公共后缀相等,来加快每次不相等时移动距离,来提高搜索效率。 ? 查next数组可知,最后一个匹配字符B对应"部分匹配值"为2,因此后移动位数:移动位数 = 已匹配字符数 - 对应部分匹配值。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。 返回位置是从0开始

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    先进图像去模糊算法DeblurGAN-v2

    DeblurGAN (CVPR 2018)是这一方向新出算法佼佼者。 ,且使得算法可以方便使用现有成熟骨干网,不仅提升了去模糊后图像质量,同时可以轻易设计计算代价小模型。 下图展示了该文描述DeblurGAN-v2使用不同骨干网获得三个模型在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算法改进 下图展示了该文作者对算法改进: ? 可见DeblurGAN-v2算法既可以获得最高精度模型,也可以获得精度接近最好但计算量极低模型,更加实用。 在Lai数据集上主观评价结果: ? 在Kohler数据集去模糊示例: ? ? ?

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    疯子算法总结14--ST算法(区间值)

    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幂次小区间值  关于倍增法链接 查询: ③对于每个区间 ,分成两段长度为区间,再取个值(这里两个区间是可以有交集,因为重复区间并不影响值) 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 次方区间中最大值,(注//意i到i长度为一)。

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    小白入门简单机器学习算法

    有没有比较简单适合小白入手算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单机器学习算法kNN入手,慢慢通过一些简单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,数据分析要库全部安装了,省你一个一个下载. 2.挑个简单数据集 工欲善其事,必先利其器。 :有花萼、花瓣和花蕊三个部分,花萼就是绿色那部分在外边,然后是花瓣,里面是花蕊. 训练数据 测试测试集数据 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简称,我觉得是机器学习里面简单算法.它核心思想就是 简单说就是让相似的K个样本来投票决定。

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    最快简单排序算法:桶排序

    现在我们举个具体例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场我们主人公小哼,上面这个可爱娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们分数按照从高到低排序。 因为其实真正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,在表示时间复杂度时候,n和m通常用大写字母即O(M+N)。 这是一个非常快排序算法。 桶排序从1956年就开始被使用,该算法基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过,其实这并不是真正桶排序算法,真正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第一篇,我想还是越简单易懂越好,真正桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点是:我们目前学习简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上排序算法。为什么呢?

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    谁能想到,求算法还能优化?

    O(n),但如果我们以 if 判断次数作为算法效率评估标准,算一下 for 循环中 if 语句判断次数: 第一个算法显然需要固定2n次 if 比较,第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。 接下来,我们想办法优化这两个算法,使这两个算法只需要固定1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般解法还能优化呢?肯定是因为没有充分利用信息,存在冗余计算。 因此,算法在 if else 比较次数为 2,总时间复杂度是多少呢? 这就涉及递归算法复杂度分析,设算法复杂度为 (n为递归函数处理元素个数,或者称为问题规模),那么可以得到如下公式: 其中 是因为 2 个子问题递归调用,每个子问题规模是原来 1/2; 有很多方法,比如说高中学过「特征方程」,或者算法分析常用「主定理」等等,对于这个问题很容易解,这里就直接写答案了: 可见分治法解决这个问题比较次数基本上是1.5n,比一开始算法最坏情况下2n比较次数要好一些

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    性能优化|讲清楚垃圾回收算法

    结论:使用标记-清除算法,清理垃圾后会发现存活对象分布位置比较零散,如果有有大对象需要分配的话,很难有连续空间进行分配;缺点:效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题,jvm大师们研究出了复制算法 ,复制算法原理是将内存空间分为两块,当其中一块内存使用完之后,就会将存活对象复制到另外一块内存上,将之前内存块直接清理掉,这样就不会产生内存碎片问题了。 使用复制算法,内存前后对比 ? ? 结论:解决了内存碎片问题,但是会导致内存空间缩减一半,适用于存活对象少区域。 标记整理算法 标记整理算法步骤和标记-清除是一样,不过最后多加一步就是整理,用来整理存活对象造成内存碎片,使用标记-整理后内存前后对比: ? ? 分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代,一个是年轻代,一个是老年代,在年轻代中使用复制算法,因为年轻代存活对象少,比较适合使用复制算法,老年代使用标记整理算法,因为老年代垃圾比较少,所以适用于标记整理算法

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    世界上漂亮排序算法

    直奔主题,世界上“漂亮”排序算法,只有6行。 int k=(j-i+1)/3; stooge_sort(arr, i, j-k); stooge_sort(arr, i+k, j); stooge_sort(arr, i, j-k); } 《算法导论 stooge_sort(arr, i+k, j); // 后2/3半区 stooge_sort(arr, i, j-k); // 前2/3半区 } 然并卵,除了代码好看,完美排序毛用没有,因为它是一个挺慢算法 完美排序排序证明,不在文章中展开。从代码直观能感受到,通过swap和三次递归,趋势上,小元素会往前端走,大元素会往后端走,直至完成排序。 画外音:快速排序过程是partition+两次递归,也是小元素往前端走,大元素往后端走,直至完成排序。 希望这一分钟,大家有收获。

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    凯撒加密算法简单对称加密)

    凯撒算法 概述 凯撒密码是罗马扩张时期朱利斯• 凯撒(Julius Caesar)创造,用于加密通过信使传递作战命令。它将字母表中字母移动一定位置而实现加密。 这里,移动位数“2”是加密和解密所用密钥。 只要传入明文和偏移量即可加密,解密需要传入密文和负偏移量就可以解密。 输出结果: 原文:Hello 加密后:Jgnnq 解密后:Hello 安全性 凯撒密码由于加解密比较简单,密钥总共只有 26 个,攻击者得到密文后即使不知道密钥,也可一个一个地试过去,最多试 输出结果: 原文:Hello 加密后:Jhpqu 解密后:Hello

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    接地气负载均衡算法(含代码)

    随机算法 从可用节点中,随机挑选一个节点来访问。 轮询算法能够保证所有节点被访问到概率是相同。 在实现时,轮询算法通常是把所有可用节点放到一个数组里,然后按照数组编号,挨个访问。 适用场景: 跟随机算法类似,各个服务节点被访问概率也基本相同,也主要应用在各个服务节点性能差异不大情况下。 轮询算法能够保证所有节点被访问概率相同,而加权轮询算法是在此基础上,给每个节点赋予一个权重,从而使每个节点被访问到概率不同,权重大节点被访问概率就高,权重小节点被访问概率就小。 适用场景: 与加权轮询算法预先定义好每个节点访问权重不同,采用最少活跃连接算法,客户端同服务端节点连接数是在时刻变化,理论上连接数越少代表此时服务端节点越空闲,选择空闲节点发起请求,能获取更快响应速度

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    Python手写机器学习简单KNN算法

    作者|苏克1900 来源|高级农民工(ID:Mocun6) 摘要:从零开始学习机器学习简单 KNN 算法。 今天开始,我打算写写机器学习教程。 ---- 02 kNN 算法介绍 接下来,我们就要从这个故事中开始接触机器学习了,机器学习给很多人感觉就是「难」,所以我编了上面这个故事,就是要引出机器学习一个简单算法:kNN 算法(K-Nearest 学会 kNN 算法,只需要三步: 了解 kNN 算法思想 掌握它背后数学原理(别怕,你初中就学过) 最后用简单 Python 代码实现 在说 kNN 算法前说两个概念:样本和特征。 02 数学理论 K 近邻算法基本思想我们知道了,来看看它背后数学原理。该算法「距离」在二维坐标轴中就是两点之间距离,计算距离公式有很多,一般常用欧拉公式,这个我们中学就学过: ? 我们使用 Python 手写完成了一个简易 kNN 算法,是不是不难? 如果觉得难,来看一个更简单方法:调用 sklearn 库中 kNN 算法,俗称调包,只要 5 行代码就能得到同样结论。

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    Python 手写机器学习简单 kNN 算法

    摘要:从零开始学习机器学习简单 kNN 算法。 今天开始,我打算写写机器学习教程。说实话,相比爬虫,掌握机器学习更实用竞争力也更强些。 ---- 02 kNN 算法介绍 接下来,我们就要从这个故事中开始接触机器学习了,机器学习给很多人感觉就是「难」,所以我编了上面这个故事,就是要引出机器学习一个简单算法:kNN 算法(K-Nearest 学会 kNN 算法,只需要三步: 了解 kNN 算法思想 掌握它背后数学原理(别怕,你初中就学过) 最后用简单 Python 代码实现 在说 kNN 算法前说两个概念:样本和特征。 这就用到了 K 近邻算法思想。该算法首先需要取一个参数 K,机器学习中给经验取值是 3,我们假设先取 3 ,具体取多少以后再研究。 我们使用 Python 手写完成了一个简易 kNN 算法,是不是不难? 如果觉得难,来看一个更简单方法:调用 sklearn 库中 kNN 算法,俗称调包,只要 5 行代码就能得到同样结论。

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    【看图识算法】这是你见过简单算法说明书”

    【新智元导读】像阅读宜家安装说明书一样学习算法,是怎样体验?不伦瑞克工业大学三名研究者制作了这份“算法说明书”,简明传神地解释了一些基本算法,一起来看图说话。 Quicksort算法 ? Bogo排序(Bogo sort)也称为愚蠢排序,是一种简单但效率非常低排序算法。 这个人可以使用他私有密匙来创建数字签名,从而显示消息真实性。 二分搜素算法 ? 二分搜素算法(Binary search)是一种用于在有序数组中查找某个值位置快速搜索算法。 graph scan算法遍历图中所有可到达节点。它行为可以通过插入不同数据结构来改变:使用无序集合导致随机搜索,使用堆栈产生深度优先搜索,使用队列产生广度优先搜索。 Fleury算法 ? Fleury算法,这是一种在图中求解欧拉路径优雅方法——一次只通过每条边一次路径。 注:IDEA是SándorP.

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    『ACM-算法-ST算法』信息竞赛进阶指南--区间值问题ST算法

    i位置开始后2^j个数中最大值 用f[i][j]表示从j到j+2i-1最小值(长度显然为2i)。 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幂次小区间值 查询: ③对于每个区间,分成两段长度为区间 ,再取个值(这里两个区间是可以有交集,因为重复区间并不影响值) 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。 因为位置过了一半,所以x到y最小值可以表示为min(从x往后2t最小值,从y往前2t最小值),前面的状态表示为f[t][x] 设后面(从y往前2t最小值)初始位置是k,那么k+2t-1=y, ,O(1)查询值 但不支持修改 预处理时间复杂度O(nlogn),查询时间O(1)。

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    机器学习--基础最常用聚类算法

    基于划分聚类算法(partition clustering) K-means:是一种典型划分聚类算法,它用一个聚类中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择聚点不一定是聚类中一个点,该算法只能处理数值型数据 优点:采用随机抽样与分割相结合办法来提高算法空间和时间效率,并且在算法中用了堆和K-d树结构来提高了算法效率,使其可以高效处理大量数据。 缺点:对异常数据比较脆弱。 基于密度聚类算法 DBSCAN:DBSCAN算法是一种典型基于密度聚类算法,该算法采用空间索引技术来搜索对象邻域,引入了“核心对象”和“密度可达”等概念,从核心对象出发,把所有密度可达对象组成一个簇 优点:聚类簇形状没有偏倚,不需要输入要划分聚类个数。 缺点:DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感,且这两个参数很难确定。 ? 其他基于密度聚类算法如下: ? 从以下几个方面对几种常用聚类算法进行综合性能评价,评价结果如下: ?

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    有趣算法(十一) ——分治法:快速​求

    有趣算法(十一)——分治法:快速求值 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、需求 一个数组,里面有若干数字,现需要得到这一组数字最大值和最小值。 二、简单分析 最基本做法,是两两比对,可以区分出临时最大值和最小值,再拿临时最大值和最小值往后比较,有新值则更新。总需要比较次数是2n-2。 三、优化 使用分治法快速求值。 即把数组分到最小1-2个数,两两比较后,仅将最大值和最小值回传,再两两比较值,回传新值,最终得出最大值和最小值。 分析需要比较次数。当数组只有1个数时,T(1)=0;2个数时,T(2)=1。 因此,当n=2k时,需要次数是n/2+n-2=3n/2-2。当n不是2k,则次数会比3n/2-2略多,正好2k次数组长度时,这种算法较快。 四、实现 使用php编程,代码如下: <? php $x = 0; //快速求值-返回 array(min, max) function quickMost(array $nums) { $len = count($nums)

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      短视频 (UGSV)基于腾讯云强大的上传、存储、转码、分发的云点播能力,提供集成了采集、剪辑、拼接、特效、分享、播放等功能的客户端 SDK,并整合腾讯的 IM、社交、用户画像数据以及最顶尖的 AI 人脸识别和图像检测技术,帮助用户聚焦业务本身,快速轻松实现基于移动端的短视频应用。

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