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递归神经网络
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专注IP定位
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3年前
埃文科技荣获“郑州市企业技术中心”
近期,由郑州市工业和信息化局组织开展的2021年郑州市认定企业技术中心申报结果正式公布。凭借持续创新的研发实力和行业领先的网络空间地图测绘技术被认定为“郑州市企业技术中心”。郑州埃文计算机科技有限公司成立于2012年,是一家领先的网络空间地图大数据服务提供商,致力于研究网络空间、地理空间和社会空间的相互映射关系,聚焦多层神经网络的IP地址定位技术,结合大数据
风花雪月
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4年前
目录遍历使用的是Treeview的树形结构(show=’tree’)。使用了递归的方法遍历指定的目录。
importosimporttkinterastkfromtkinterimportttkroottk.Tk()root.geometry('320x240')ftk.Frame(root)tvttk.Treeview(f,show'tree')ybartk.Scrollbar(f,ori
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4年前
二叉树创建后,如何使用递归和栈遍历二叉树?
0.前言前文主要介绍了树的相关概念和原理,本文主要内容为二叉树的创建及遍历的代码实现,其中包括递归遍历和栈遍历。1.二叉树的实现思路1.0.顺序存储——数组实现前面介绍了满二叉树和完全二叉树,我们对其进行了编号——从0到n的不中断顺序编号,而恰好,数组也有一个这样的编号——数组下标,只要我们把二者联合起来,数组就能存储二叉树了。那么非满
Stella981
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3年前
C语言 快速排序 Quick Sort
算法描述:快速排序一般是选择数组的第一个数据为对称轴参考值pivot。按照大小数组分割成左右两个区间。然后对左右两个区间再进行递归排序,知道结束为止。例子演示:数组:43251,长度:5,对称轴参考值选择第一个数据4。比它小的我们放到它的右边,比它大的我们放到左边。设置左右两个工作位置。指向开头和末尾。第一轮:4325
Wesley13
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3年前
ACM金牌大神侯卫东老师的四步动规解题秘籍!请收下
近年来,国内外科技公司的算法面试中,动态规划几乎成了必考题型。动规题目类型众多,又没有固定的解题模板,初学者往往摸不着头脑,有时还会混淆动规和递归,所以动态规划又被称为“新人杀手”。不过动态规划的难,更多是因为初学者不知道怎么入门。学会正确的思考模式和解题流程,掌握动态规划其实并不难。九章侯卫东老师针对所有动态规划题型,总结了一套
Stella981
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3年前
KTV歌曲推荐
前言上一篇写了推荐系统最古老的的一种算法叫协同过滤,古老并不是不好用,其实还是很好用的一种算法,随着时代的进步,出现了神经网络和因子分解等更优秀的算法解决不同的问题。这里主要说一下逻辑回归,逻辑回归主要用于打分的预估。我这里没有打分的数据所以用性别代替。这里的例子就是用歌曲列表预判用户性别。什么是逻辑回归逻辑回归的资料比
Stella981
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3年前
Soft
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!Abstract:我们提出了一种新的方法,通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征。我们的方法是基于量化和熵的软(连续)松弛,我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火。我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法:图像压缩和神经网络压缩。虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的
Wesley13
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3年前
NOIP2018初赛游记
估分分数可怜,估计是分数线的四分之一分。。就当个体验吧,简写一下游记。周五晚上回家拿了身份证,周六早上八点多回去了机房。早上,把错题看了,复习二叉树和进制转换啥的。考场有点紧张,第一场NOIP,一直想着不能搞砸。结果就GG了。进制转换比大小这种傻逼题都错,我自裁罢。还有广告题也错……阅读程序写结果递归那个,考后luogu群有人说打
helloworld_54277843
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2年前
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数,我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子:在上面这个例子中,输入是包含两个正值、两个负值的张量,对其调用ReLU函数,负值将取为0,正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节,我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。
helloworld_91538976
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2年前
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数,我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子:在上面这个例子中,输入是包含两个正值、两个负值的张量,对其调用ReLU函数,负值将取为0,正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节,我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。
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