这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
复杂度分析： 在一般情况下，每一个数都要与之后的数进行匹配，所以匹配次数将与数据量n挂钩，又由于每轮匹配都要进行(n-1)次比较，所以平均时间复杂度为O(n^2)。
摘要：以多视图点云配准为研究对象，对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先，阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同，将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类，并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍，其中，多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类；多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后，介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后，对该研究领域研究现状进行总结，指出存在的挑战，并给出了未来研究展望。
本文PPT是董付国老师在“全国青少年STEAM创客教育论坛暨粤东青少年创客文化节”的报告内容。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
动态规划问题，它不叫动态规划算法，因为它不是一种算法，它是一众类型的问题的统称。 我们前面两篇的“递归算法”、“回溯算法”，以及接下来会讲的“贪心算法”等都属于动态规划的范畴。
你的书架，由我承包 盆友们，周五啦！来一起搞事情吧！ 回血赠书第8期带着Python入门书单来啦！ Python作为一门举足轻重的编程语言，同时也是新手入门非常理想的一门语言。 新年伊始，苦于入门的小伙伴不要错过，博文菌带来的全是干货，跟着书单学起来！ -------------- 本次赠书活动将产生10位同学，可从书单中任选一本带回家，快拉上你的小伙伴们参与进来吧！ 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ﾉ""" 1 《疯狂Python讲义》 2 《看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（
一看这个标题就会想，这有什么大惊小怪的，可能好多人觉得这是个脑残话题，但我确实误解了两三年……
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “毕业”优化的浪潮下，很多小伙伴可能都会有很多担心，想要寻求更好机会的小伙伴也深感现在的好机会没有那么多了。那在这样的环境下，是否还有拿到好Offer的机会呢？ 机会，总是留给有准备的人！只要准备得足够充分，对知识体系掌握得足够全面，不管环境多难也挡不住闪闪发光的你！ 不知道如何充分地准备面试？ 快来看看下面这几本经过大家口碑验证过的面试宝典吧！看完它们，不信你拿不到好Offer！ 01 《Offer来了：Java面试核心知识点精讲（第2版）》
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 任何大公司在招聘员工的时候，都需要一套衡量人才的标准，而算法题目是大公司面试中必考的题目类型。对数据结构和算法的掌握程度几乎决定了一次面试的成败。 博文视点出版的算法书向来是各位小伙伴口碑相传的面试必备案头书，帮助众多读者拿到了大厂Offer！ 所以，博文菌特地整理了过去出版的14本经典畅销算法书，希望能够帮助大家更好地学习算法，成为Offer收割机！ 01 《代码随想录——跟着Carl学算法》 孙秀洋 著 解析100+力扣原题，从容应对名企面试 分
导语 | 粗排是介于召回和精排之间的一个模块，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。理解粗排各技术细节，一定要时刻把精度和性能放在心中。 在上篇《详细解读！推荐算法架构——召回》中我们结合算法架构召回进行解读分析，本篇将深入重排这个模块进行阐述。 一、总体架构 粗排是介于召回和精排之间的一个模块。它从召回获取上万的候选item，输出几百上千的item给精排，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。对于推荐池不大的场景，粗排是非必选的。粗排整体架构如下： 二、粗排基本框架：样本、特征、模
伴随着神经网络模型能力的增强，其本身的复杂度也在不断增加。这就造成模型的推理代价持续上升， 使得搜索系统的负载压力在不停增长。因此对模型进行可部署的压缩加速成为了不可或缺的技术需求。
2021年的第一本书， 就在这里选！ 12月书讯，精彩来袭 临近年末，可能由于疫情的原因， 前几个月感觉就是一晃而过呀。 回顾2020这魔幻的一年，博文菌与你 一起追过新兴科技的浪潮， 一起探寻过大厂几十年的技术长征， 一起重温过经典之作的诞生， 一同见证过霸榜的高光时刻…… 今天，踩在2020的尾巴尖儿上 博文菌带来10本12月新书 打响最后时刻的技术节拍 文末参与互动赠书 新年好书提前收割 ▼ 本期书讯 1 《阿里云数字新基建系列：云原生操作系统Kubernetes》 2 《BPF之巅：洞悉
弱纹理条件与CVPR 2020的SuperGlue特征匹配对比：(上)LoFTR, (下)SuperGlue
在搜索、推荐、广告等需要进行大规模排序的场景，级联排序架构得到了非常广泛的应用。以在线广告系统为例，按顺序一般包含召回、粗排、精排、重排等模块。粗排在召回和精排之间，一般需要从上万个广告集合中选择出几百个符合后链路目标的候选广告，并送给后面的精排模块。粗排有很严格的时间要求，一般需要在10～20ms内完成打分。在如此巨大的打分量以及如此严格的RT需求下，粗排是如何平衡算力、RT以及最后的打分效果呢？
随着移动互联网的飞速发展，人们已经处于一个信息过载的时代。在这个时代中，信息的生产者很难将信息呈现在对它们感兴趣的信息消费者面前，而对于信息消费者也很难从海量的信息中找到自己感兴趣的信息。
对于这个问题，有些群友认为是需要的，也有些群友认为是不需要的，本文根据大家的观点及作者的一些认知，对这个话题进行一个总结。
选自arXiv 作者：Joel Lehman等 机器之心编译 机器之心编辑部 在一项最新的研究中，OpenAI 的研究者探讨了大型语言模型与进化计算之间的互补关系。大型语言模型的代码生成能力已足够影响智能体的进化，这一进展反过来也能增强大型语言模型的生成能力。 很难想象，让大型语言模型辅助一下智能体机器人，它就自己成精了...... 深度学习和进化计算两种方法都适用于计算，都可以产生有用的发现和有意义的进展。不过，二者之间到底是相互竞争的模式，还是互补的模式？ 在最近的一篇论文中，来自 OpenAI 的研
来源：机器之心本文2600字，建议阅读5分钟来自 OpenAI 的研究者探讨了互补模式的可能性。 在一项最新的研究中，OpenAI 的研究者探讨了大型语言模型与进化计算之间的互补关系。大型语言模型的代码生成能力已足够影响智能体的进化，这一进展反过来也能增强大型语言模型的生成能力。 很难想象，让大型语言模型辅助一下智能体机器人，它就自己成精了...... 深度学习和进化计算两种方法都适用于计算，都可以产生有用的发现和有意义的进展。不过，二者之间到底是相互竞争的模式，还是互补的模式？ 在最近的一篇论文中，来自
最近几天，珠峰高程测量队一直在为登顶测量努力着，其实在专业测绘科技工作者眼中，珠穆朗玛峰的高程并不是只有一个，而是有“雪面海拔高”、“雪面正常高”、“岩石面海拔高”、“雪面大地高”，这是怎么回事？
算法步骤：利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率；根据曲率确定特征点集；根据方向矢量调整对应关系，从而减少ICP算法的搜索量，提高效率。
今天分享的题目是CodeForces 165 E题， 是2024赛季所刷的第3题。
照例先放上 GitHub 地址：https://github.com/Awesome-Interview/Awesome-Interview#LeetCode，大家可以点开链接直达技术面经详细内容。
作者｜Juliuszh，https://zhuanlan.zhihu.com/juliuszh，仅作交流学习分享，如有侵权联系删除，谢谢
前一篇总结了Powershell恶意代码检测相关研究，并结合开源工具分享抽象语法树提取过程。这篇文章将详细讲解CCS2019的Powershell去混淆工作，这篇文章质量非常高，来自于浙江大学的李振源老师。我将从他在InforSec分享的视频和论文原文阅读两个方面进行讲解，希望您喜欢。
在之前的办公自动化系列文章，我们大多基于 Python 实现，因为使用 Python 具有灵活、强大的特点。使用 VIM 具有快速、可视化的优势。两者对大量同构文本进行修改，可大幅提高工作效率。但相较于编写 Python 程序，VIM 可视化执行更胜一筹。
| 导语 根据实际项目经验，从零开始介绍推荐的基础知识与整体框架。希望能帮助大家在了解部分碎片化知识后，形成对推荐系统全貌的认知。 本文作者：yijiapan，腾讯WXG数据科学 一、推荐算法的理解如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，节约大量用户与内容和服务连接的时间和成本。如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。 数据提供了信息。数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。这些数
Jackson是Spring Boot(SpringBoot)默认的JSON数据处理框架，但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用，其实不是的，没有这种限制。它提供了很多的JSON数据处理方法、注解，也包括流式API、树模型、数据绑定，以及复杂数据类型转换等功能。它虽然简单易用，但绝对不是小玩具，更多的内容我会写成一个系列，5-10篇文章，请您继续关注我。
总第529篇 2022年 第046篇 今年，美团技术团队有多篇论文被KDD 2022收录，这些论文涵盖了图谱预训练、选择算法、意图自动发现、效果建模、策略学习、概率预测、奖励框架等多个技术领域。本文精选了7篇论文做简要介绍（附下载链接，论文排名不分先后），希望能对从事相关研究方向的同学有所帮助或启发。 论文01：Mask and Reason: Pre-Training Knowledge Graph Transformers for Complex Logical Queries（支持知识推理的图谱预训
本篇文章是出于自己的认知和观感，不代表任何立场。写这篇文章的目的初衷是帮助网络安全从业人员的发展与提升。
一、写在前面 本篇文章是出于自己的认知和观感，不代表任何立场。写这篇文章的目的初衷是帮助网络安全从业人员的发展与提升。 如果你存在在网络安全领域的攻防遇到了瓶颈或在销售技术支持类岗位力不从心的感觉，推荐你看这篇文章。当然你是校招生那更好了，因为你可以跳过我写Python的阶段直接去第二阶段深化自己的专业方向能力。 二、我转型的动机与原因 最开始我自己首先是项目经理出身在乙方从事安全系统的交付与售后工作，然后从事的是渗透测试与应急相应的工作。在两年的实践过程中我察觉了自己在渗透测试领域能完成基本的渗透测试与业
磁性软体机器在生物医学领域具有广泛的应用，例如：自折叠式“折纸”机器人可以在肠道中爬行、修补伤口、将吞下的物体取出来；胶囊状的机器人可以沿着胃的内表面滚动，进行活组织检查并运送药物。此外，科学家们还研制出了尺寸从几百微米到几厘米不等的更薄的线型机器人，它们有可能在大脑血管中穿行，以治疗中风或动脉瘤。
数据结构可以实现一种或多种抽象数据类型，而抽象数据类型（Abstract Data Type [ADT]）就是一种数学的抽象，一些操作的集合【插入、删除等操作】，我们常说的链表、栈、队列等就是抽象数据类型。
我去年出了一本Python书，基于股票大数据分析的Python入门实战，在这本书里，我是用股票范例讲述Pythorn的爬虫，数据分析和机器学习知识点，如下是京东的连接。
回溯算法，之前也是写过的，感觉还不错。但是之前分成两篇写了，现在重新整理一下，顺便我自己也回顾一下。
总第528篇 2022年 第045篇 粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中，基于业务实际场景，从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排，提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1. 前言 2. 粗排演进路线 3. 粗排优化实践 3.1 精排联动效果优化 3.2 效果性能联合优化 4. 总结 5. 附录 1. 前言 众所周知，在搜索、推荐、广告等大规模工业界应
作者丨郭聪 邱宇贤 冷静文 高孝天 张宸 刘云新 杨凡 朱禺皓 过敏意 神经网络模型量化是提高神经网络计算效率的一个有效方法，它通过将模型参数转换成内存开销更小的低精度数据格式来减少计算与内存开销。经典的神经网络量化方法通常需要经过一个精调的训练过程，以保证量化后的模型精度。然而，出于数据和隐私安全的考虑，许多应用场景无法获得精调所需训练数据，因此无数据（data-free）场景下的量化算法成为当下研究热点之一。现有的无数据量化方案通常需要生成伪数据，然后利用伪数据进行训练后量化（Post-train
水分子的产生：现在有两种线程，氢 oxygen 和氧 hydrogen，你的目标是组织这两种线程来产生水分子。
文章：Coarse-to-fine Hybrid 3D Mapping System with Co-calibrated Omnidirectional Camera and Non-repetitive LiDAR
在这个示例中，我们定义了一个函数fractional_knapsack，它接受物品列表和背包容量作为参数，使用贪心算法来求解分数背包问题的最大价值。
模拟退火算法是一种启发式算法，用于在解空间中寻找问题的全局最优解。它模拟物体退火的过程，通过接受可能使目标函数增加的解，有助于跳出局部最优解，最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的模拟退火算法，包括基本概念、算法思想、调度策略以及使用代码示例演示模拟退火算法在实际问题中的应用。
推荐系统是大数据时代的利器，它能够为企业提升用户体验、增加用户粘性、促进销售转化、提高营销效率等。但是，搭建一个成功的推荐系统并不容易，它需要综合考虑多方面的因素，并根据业务场景、用户需求、数据变化等不断地进行迭代和优化。
从大一的时候，我开始自学游戏开发所需要的知识，因为确实只有那么一两种专业和游戏有关，或者是从事游戏开发最重要的一门课：《计算机图形学》，一般只有研究生才会开设，因此对于本科生来说，游戏开发相当一部分知识需要自学。但是话说回来，上了大学之后，我们最应该培养的一项能力就是自学能力，因为等到进入社会参加工作之后，一般只能靠自己自学知识，因此越早具备自学能力，就容易越走在别人的前面。
在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict()，说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析，输出我们看起来比较方便的值。 神经网络的预测函数predict() 函数和函数的区别相信很容易从名字看出来，那就是输入一个样本得到一个输出和输出一组样本得到一组输出的区别，显然应该是循环调用实现的。所以我们先看一下的代码： 可以在第二个if语句里面看到最主要的内容就是两行： 分别是前面提到的前向传播和输出解析。 前向传播得到最后一层输出层layerout，然后从layerout中提取最
回溯法是一种通过尝试所有可能的解来找到问题解的算法设计方法。它通常应用于组合问题、排列问题、子集问题等。在本文中，我们将深入讲解Python中的回溯法，包括基本概念、算法思想、具体应用场景，并使用代码示例演示回溯法在实际问题中的应用。
闲言少叙，直接开始 既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。 神经网络要素 在真正开始coding之前还是有必要交代一下神经网络基础，其实
动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学方法，常用于优化问题。它通过将问题分解为子问题，并在解决这些子问题的基础上构建全局最优解。在本文中，我们将深入讲解Python中的动态规划，包括基本概念、状态转移方程、Memoization和Tabulation等技术，并使用代码示例演示动态规划在实际问题中的应用。
如果你不能成为一个好的 ReactJS，React Native，或者 Graphql 的开发者，那是因为你还没有熟练掌握JavaScript。每个月都会有新的关于 JavaScript 的书出版。什么样的书最适合你？ 经过多年来仔细研读大量的书籍，我发现了一些自己认为是学习 JavaScript 最好的书。记住，这些书可能不是新出版的，但是里面的思想，基础依然是适用的。我们会持续更新这个包含学习 JavaScript 最好的书籍的书单，因此建议您加入收藏夹，分享，定期地查看。
动态规划是一种用于解决复杂问题的优化技术，它通过将问题分解为子问题，并存储子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。
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