求可视物体解法[出个一般的题目]

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黄花 2002年12月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
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BAT机器学习面试1000题系列(第1~305题)

本系列大部分题目来源于公开网络,取之分享,用之分享,且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另,不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。 说明:本系列作为...

ICCV2019论文题目中文列表

英文题目 中文题目 FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images FaceForensics++:学习检测操纵的面部图像 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud ...

js遍历树节点下的所有子节点_几乎刷完了力扣所有的树题,我发现了这些东西

先上下本文的提纲,这是我用 mindmap 画的一脑图,之后我会继续完善,将其他专题逐步完善起来。❝大家也可以使用 vscode blink-mind 打开源文件查看,里面有一些笔记可以点开查看。源文件可以去我的公众号《力扣...

知乎提问引发的(思考)[https://www.zhihu.com/question/263431508/answer/574084280]

表示很喜欢这问题,深有同感!这问题也让我这种杂家谈谈想法吧,看题主应该是骨骼精奇的奇才,我假想读者是“小学生”,所以,觉得我啰嗦的大大,忍忍吧,欢迎讨论。 先说回答,再说废话。 我深以为然,觉得题主...

近期知识图谱顶会论文推荐,另附超详笔记解读

精选 4 篇来自 WSDM 2019、NeurIPS 2018、WWW 2018 和 COLING 2018 的知识图谱相关工作,带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。本...

CV面试题(持续更新!!!)

一般的卷积运算可以看成是一其中非零元素为权重的稀疏矩阵C与输入的图像进行矩阵相乘,反向传播时的运算实质为C的转置与loss对输出y的导数矩阵的矩阵相乘 反卷积的运算过程与卷积正好相反,是正向传播时左乘...

机器学习、深度学习常见面试题300道

1.请简要介绍下SVM。 SVM,全称是support ...SVM是一面向数据的分类算法,它的目标是为确定一分类超平面,从而将不同的数据分隔开。 扩展: 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型:线性可分支持向量机、...

图像处理岗位面试题搜罗汇总

原文http://liqiang311.com/%E9%9D%A2%E8%AF%95/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86%E5%B2%97%E4%BD%8D%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E6%90%9C%E7%BD%97%E6%B1%87%E6%80%BB/ 传统图像处理部分 ...

BAT机器学习面试1000题系列(详细版)

BAT机器学习面试1000题系列置顶2017年12月14日 15:19:15阅读数:20913几点声明:1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器...(也已用斜体标)4、部分答案由于完全是摘抄自其它的博客,所以本人就只贴答...

SORT跟踪算法的详细解释,不容错过

转载自:... ... 原 【算法分析】SORT/Deep SORT 物体跟踪算法解析 2019年01月01日 20:21:26 HaoBBNuanMM 阅...

图像处理岗位面试题

图像处理基础知识 彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别? 彩色图像:RGB图像。灰度图像:0-255像素值。二值图像:0和1,用于掩膜图像。 索引图像:在灰度图像中,自定义调色板,自定义输出256种颜色值。...

2018国赛数学建模笔记

负责部分:搜集文献,推导一维热传导方程,提出解析解,第二问循环求解,论文写作 写作心得体会: 1、摘要很重要,基本上凭摘要初筛。必须指明研究的主要内容,使用的主要方法,得到的主要结论和成果 ...

码前须知---TensorFlow超参数的设置

0.学习路径示意图 Hello,各位小伙伴大家晚上好呀!经过上期的CNN卷积神经网络原理篇的讲解,小伙伴们是不是已经迫不及待地想利用TensorFlow来搭建属于自...

tensorflow超参数优化_码前须知---TensorFlow超参数的设置

0.学习路径示意图 Hello,各位小伙伴大家晚上好呀!经过上期的CNN卷积神经网络原理篇的讲解,小伙伴们是不是已经迫不及待地想利用TensorFlow来搭建属于自己的神经网络来训练啦?诶,戳多马爹(且慢)!...

机器学习面试题

BAT机器学习面试1000题系列 ...请简要介绍下SVMSVM,全称是support vector machine,中文名叫支持向量机。SVM是一面向数据的分类算法,它的目标是为确定一分类超平面,从而将不同的数...

2020秋招 C++软件开发/游戏开发 面试知识整理汇总

现在把这两月来整理的CPP复习资料做一总结,希望日后能够帮助到需要帮助的人 由于文章很长,在这里枚举出对应的十主要知识点。同时由于md编译器的排版实在比不上word,建议下载本人所提供的word资源。 一、...

BAT机器学习面试1000题系列

几点声明: 1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000...4、部分答案由于完全是摘抄自其它的博客,所以本人就只贴答案链接,这样既可以节省版面,也可以使排版更加美观。点击对应的问题即可跳转。

浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一 | 正本清源(看完有新认知)

浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一 原创 2017-11-02 朱松纯 目录 引言 第一节 现状:正视现实 第二节 未来:一只乌鸦给我们的启示 第三节 历史:从“春秋五霸”到“战国六雄” 第四节 统一:“小数据、大...

从计算机视觉角度深入解读了AR

1、从现实到增强现实 ...在本节中我们简单介绍一下这两概念以及它们的历史,同时澄清一下它们的区别。 首先,让我们来想一想:什么是现实?很哲学很深邃的问题,古希腊思想家柏拉图说过,哦,扯

转——浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一

几乎刷完了力扣所有的树题,我发现了这些东西

点击蓝色“力扣加加”关注我哟加“星标”,带你揭开算法的神秘面纱!❝这是力扣加加第「28」篇原创文章先上下本文的提纲,这是我用 mindmap 画的一脑图,之后我会继续完善,将其他专...

机器学习复习

七月的博客还有很多数据结构基础知识,很多面试题,写的...这只是部分题,后面还有题目。见http://mp.weixin.qq.com/s/C99b32MyrnEVggRAECetUA 本文原文链接: http://m.blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details...

深度学习基础知识整理

本文是在七月的BAT机器学习面试1000题系列进行修改。  前言  July我又回来了。...我们将通过这系列索引绝大部分机器学习和深度学习的笔试面试题、知识点,它将更是一足够庞大的机器学习和深...

计算机图形学年鉴:研究现状、应用和未来

计算机图形学是支持各种影视特效、三维动画影片、计算机游戏、虚拟现实以及大家手机上各种照片视频美化特效背后的技术基础,在本文中,微软亚洲研究院网络图形组深入解释了图形学的现状、发展和未来。...

daily-question-01(前端每日一题01)

在这里记录着每天自己遇到的一道印象深刻的前端问题,以及一道生活中随处可见的小问题。 强迫自己形成积累的习惯,鞭挞自己不断前行,...1、如果有一操作数是布尔值,则在比较相等性之前先将其转换为数值——fal...

自动驾驶.pdf(2021 mathorcup A题)

自动驾驶模型的建立

OpenGL-实现视频播放(FFMpeg)

课程采用FFMpeg作视频解码,采用OpenGL实现视频的渲染,从RGB数据的绘制,到直接渲染YUV数据,实现三路YUV数据单纹理的输入,提升系统性能,接着采用PBO方式优化内存到显存的传输,实现DMA传输,解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中,极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据,从固定管线到可编程管线一次实现,采用PBO实现DMA数据传输处理,以及简单的视频特效的实现。

2020五一建模比赛B题论文与代码

针对本文给出的基金资产配置策略问题,本文建立了结合小波分析算法,均值-方 差模型,蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型,对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略,使用小波分析算法对数据进行降噪,再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法,参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型,并且使用遗传算法,改变初始参数多次进行求解。

建模论文(五一建模比赛)

五一建模写的论文,当时是拿啦奖的,你们可以参考下哦

Activiti 工作流入门到大神

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

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