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今日已更新 60 篇代码解决方案

  • 1：LA 5846 霓虹灯广告牌（单色三角形问题）

    思路:这个问题在<em>训练</em>指南105页有详细讲

    https://www.u72.net/daima/nahwn.html - 2024-09-18 04:14:35 - 代码库
  • 2：学点算法搞安全之HMM(下篇)

    前言　　上篇我们介绍了HMM的基本原理以及常见的基于参数的异常检测实现，这次我们换个思路，把机器当一个刚入行的白帽子，我们<em>训练</em>他学会XSS的攻击语法，然

    https://www.u72.net/daima/nzwh9.html - 2024-09-22 06:51:33 - 代码库
  • 3：深度学习UFLDL老教程笔记1 稀疏自编码器Ⅱ

    稀疏自编码器的学习结构:稀疏自编码器Ⅰ：神经网络反向传导算法梯度检验与高级优化稀疏自编码器Ⅱ：自编码算法与稀疏性可视化自编码器<em>训练</em>结果Exercise:

    https://www.u72.net/daima/nduwv.html - 2024-08-05 01:58:22 - 代码库
  • 4：uva live 4394 String painter 区间dp

    // uva live 4394 String painter//// 这一题是<em>训练</em>指南上dp专题的习题，初看之下认为仅仅是稍微复杂了一点// 就敲阿敲阿敲

    https://www.u72.net/daima/nh0vu.html - 2024-09-24 03:51:21 - 代码库
  • 5：【TEDx】提升自信的技巧

    　　一名专业足球教练阐述要想进他的足球<em>训练</em>班不是看球员视力有多好，踢得有多准，而是是否有自信这个技能。　　自信不仅仅适用于足球这个行业，而是任何

    https://www.u72.net/daima/nhx17.html - 2024-09-24 02:32:39 - 代码库
  • 6：第八届山东省ACM大学生程序设计竞赛个人总结

    心思也几乎全放在ACM的<em>训练</em>上。因为我还是校台球协会的会长，所以台协还有一些事情需要忙，但是我都给延迟了。老会

    https://www.u72.net/daima/nn1ww.html - 2024-09-20 18:16:47 - 代码库
  • 7：tensorflow 1.0 学习：参数初始化（initializer)

    我们<em>训练</em>CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重

    https://www.u72.net/daima/ndb86.html - 2024-09-29 13:01:01 - 代码库
  • 8：【MLP】多层感知机网络——BPN反向传播神经网络

    BPN(Back Propagation Net)反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值<em>训练</em>的多层网络，是前向神经网络的一种。

    https://www.u72.net/daima/nd6z6.html - 2024-10-01 10:05:39 - 代码库
  • 9：交叉验证

    交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的<em>训练</em>集和测试集

    https://www.u72.net/daima/nrunb.html - 2024-10-14 00:32:02 - 代码库
  • 10：条件随机场（四）

    对所有类型的CRF模型，包括最大熵模型，都是采用极大似然估计的方法来进行参数估计，也就是说在<em>训练</em>数据集$\mathcal T$上进行对数似然函数$\mathcal

    https://www.u72.net/daima/nr206.html - 2024-10-14 20:17:01 - 代码库
  • 11：Logistic回归

    Logistic回归主要思想：根据<em>训练</em>集找到一个适合的预测函数（线性函数），一般用h表示，该函数就是我们需要找的分类函数，用它来预测输入数据的分类。

    https://www.u72.net/daima/nr6z9.html - 2024-10-15 07:09:39 - 代码库
  • 12：BP神经网络算法学习

    BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法<em>训练</em>的多层前馈网络，是眼下应用最广泛的神经网络模

    https://www.u72.net/daima/nr5c4.html - 2024-08-09 16:36:39 - 代码库
  • 13：K-Means 聚类算法原理分析与代码实现

    所谓监督学习，就是有<em>训练</em>过程的学习。再确切点，就是有 &quot;分类标签集&quot; 的学习。　　现

    https://www.u72.net/daima/nu50n.html - 2024-10-25 21:48:02 - 代码库
  • 14：机器学习实战——第二章

    kNN的工作原理：存在一个样本数据集合(<em>训练</em>样本集)，并且样本集中每个数据都存在标签，输入

    https://www.u72.net/daima/ns4fr.html - 2024-10-18 17:42:01 - 代码库
  • 15：caffe 学习

    caffe学习官网notebook example第一个样例：给一张图片，然后调用已经<em>训练</em>好的caffemodel（其实里边存的是网络的参数），通过深度学习的网络来给这张图片分类

    https://www.u72.net/daima/nvhen.html - 2024-10-28 12:52:02 - 代码库
  • 16：一只小蜜蜂 ycb与取款机 yzm10铺瓷砖-Fibonacci数列

    有一只经过<em>训练</em>的蜜蜂只能爬向右侧相邻的蜂房，不能反向爬行。请编程计算蜜蜂从蜂房a爬到蜂房b的可能路线数。 其中，蜂房的结构如下所

    https://www.u72.net/daima/nvde9.html - 2024-10-29 01:14:39 - 代码库
  • 17：RNN的介绍

    一、状态和模型在CNN网络中的<em>训练</em>样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满

    https://www.u72.net/daima/nzzd0.html - 2024-09-21 13:56:48 - 代码库
  • 18：（转）Deep learning：四十二(Denoise Autoencoder简单理解)

    前言：　　当采用无监督的方法分层预<em>训练</em>深度网络的权值时，为了学习到较鲁棒的特征，可以在网络的可视层（即数据的输入层）引入随机噪声，这种方法称为Denoise Au

    https://www.u72.net/daima/nd0md.html - 2024-08-05 06:22:47 - 代码库
  • 19：机器学习实战笔记5(logistic回归)

    <em>训练</em>分类器就是为了寻找最佳

    https://www.u72.net/daima/naxs8.html - 2024-07-30 18:21:03 - 代码库
  • 20：ASC #1

    开始套题<em>训练</em>，第一套ASC题目，记住不放过每一题，多独立思考。

    https://www.u72.net/daima/nam02.html - 2024-07-31 06:04:51 - 代码库