一、分词的概念分词：就是把我们要查询的数据拆分成一个个关键字，我们在搜索时，ElasticSearch会把数据进行分词，然后做匹配。默认的中文分词器会把每一个中文拆分，比如“迪丽热巴”，会拆分成“迪”，“丽”，“热”，“巴”，显然，这并不符合我们的要求，所以ik分词器（中文分词器）能解决这个问题。二、IK分词器的分词算法ik分词器存在两种分词算法：ik_smart：称为智能分词，网上还有别的称呼：最少切分，最粗粒度划分ik_max_word：称为最细粒度划分三、分词算法测试1、ik_smart最少切分策略GET_analyze{"analyzer":"ik_smart","text":"中华人
🏆作者提出了一个单目相机的视频序列进行深度估计与运动估计，作者的方法是完全无监督的，端到端的学习，作者使用了单视角深度网络和多姿态网络，提出了一个图像（predict）与真实的下一帧（goundturth）计算loss，作为无监督的依据，实现无监督学习。使用KITTI数据集证明了他们的有效性：1.合成的深度图与监督学习的方法是可比的；2.在可比较的输入设置下，姿势估计与已建立的SLAM系统相比性能优越文章目录原理分析实施细节限制条件会议/期刊：CVPR2017论文题目：《UnsupervisedLearningofDepthandEgo-MotionfromVideo》论文链接：Unsuper
前言遇到了用动态规划来求解最长公共子序列问题，算法这块儿比较薄弱，便想着在网上找现成的思路和代码，也算拾人牙慧，但有一点没想到，都已经22年了，关于LCS问题网上给出的答案如此一言难尽……，只有零散几篇对于新手来说比较友好，但也仅仅这样，好在自己花了点时间，勉强领悟了一番，写以成文，以便来时温故。动态规划基本思想及要点这块儿是看吴师兄学算法(公众号)文章摘录的基本思想动态规划算法与分治法类似，其基本思想就是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合动态规划求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的。在用分治法求解时，有些子问题被重
已收录此专栏。我们先来举个例子来了解一下BFS的原理：以老鼠走迷宫为例，迷宫内的路错综复杂，老鼠从入口进去后，怎么才能找到出口？BFS：一群老鼠走迷宫。假设老鼠无限多，这群老鼠进去后，在每个路口，都派出部分老鼠探索所有没走过的路。走某条路的老鼠，如果碰壁无法前行，就停下；如果到达的路口已经有别的老鼠探索过了，也停下。很显然，在遇到出口前，所有的道路都会走到，而且不会重复。这个思路就是BFS。在具体编程时，一般用队列这种数据结构来实现BFS，即“BFS=队列”；而DFS一般用递归实现，即“DFS=递归”。我们现在再进一步比较BFS和DFS来深度了解BFS：前一讲学习了DFS。是不是觉得DFS是个
前言本文总结了力扣141.环形链表|以及142.环形链表||这两道有关环形链表的求解方案，去求证链表是否带环已经如何找出入环口的结点。有关环形链表，在BAT等大厂面试中均有出现，一般是属于中等难度的题，需掌握环形链表|&&环形链表||一、题目描述二、思路分析与罗列三、证明：1、【为何快指针每次走两步，慢指针走一步一定能相遇？】2、【快指针一次走3步，走4步，...n步行吗？】四、进阶:如何求出环的入口结点Way1：头结点到入口结点的距离剖析求证Way2：环形链表转相交链表【秒不可言】五、疑难解惑：为什么快指针会在慢指针进入环内的第一圈就相遇？原理图六、整体代码展示1、环形链表|2、环形链表||
插值算法：最近邻插值、双线性插值文章目录插值算法：最近邻插值、双线性插值最近邻插值法（nearest_neighbor)线性插值单线性插值法双线性插值插值算法有很多种，这里列出关联比较密切的三种：最近邻法(NearestInterpolation)：计算速度最快，但是效果最差。双线性插值(BilinearInterpolation)：双线性插值是用原图像中4(2*2)个点计算新图像中1个点，效果略逊于双三次插值，速度比双三次插值快，属于一种平衡美，在很多框架中属于默认算法。双三次插值(Bicubicinterpolation)：双三次插值是用原图像中16(4*4)个点计算新图像中1个点，效果比
参考博客：加密算法------DES加密算法详解_柯南的博客-CSDN博客_des加密算法一、算法流程 二、数据定义数据名称数据类型数据描述ExchangeRulesInt[56]交换规则表ShiftTableInt[16]移位表PC_2Int[48]PC-2置换规则表IPInt[64]IP置换规则表EInt[48]E置换规则表SBoxInt[8][4][16]S盒置换规则表PInt[32]P置换规则表IP_1Int[64]IP_1置换规则表三、方法说明 方法名称返回值类型参数类型方法描述int2BinStringstringintint转四位string + int十进制转string二进制
我刚刚为基于项目的协同过滤创建了一个算法，它可以采用[username]=>[item]=>[rating]形式的数据数组，并基于推荐其他项目在用户已经评价/购买的当前项目上，通过计算用户对该项目的评价预测，如果他要使用它并评价它。我的问题是，如何检查推荐系统的准确性？ 最佳答案 随机选择一些您实际具有评级的用户和项目，并尝试使用您的算法预测评级。计算RMSE在您的预测和实际评分之间。值越低越好。根据您的算法，您对该项目的评级这一事实可能会给您的RMSE带来严重的偏差。在这种情况下，就好像您不知道评级一样执行您的计算(例如:将所有内
AI同义转换，掀起内容创作新革命！如今，在数字化时代，内容创作日益受到重视，越来越多的人致力于网站排名优化、内容创意提升以及用户体验改善。然而，吸引用户阅读和提供有价值的信息并不那么容易。因此，我们需要新技术的帮助，AI同义转换就是其中之一。什么是AI同义转换呢？简单来说，它可以帮助内容创作者将一个词汇或短语转换为与之含义相同或相似的另一个词汇或短语。这意味着创作者不再需要费力地寻找句子中的同义词，AI同义转换将这一过程自动化，从而提高了内容的质量并节省了时间。关键的是，AI同义转换还可以避免文本重复问题，从而增强SEO排名优化。很多网站因为内容重复问题而受到谷歌等搜索引擎的处罚，导致排名下降
前言本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家看之前能够动动你的小手，给我点个关注，给文章点个赞，如果此文确实给你提供了帮助，希望你能在留言区打两个字个“此文有用！”，以此来让这篇文章获得更多的流量，让更多小白能够看到。YOLOv5那么多深度学习算法，为什么要用YOLOv5？我觉得很简单，因为YOLOv5快、YOLOv5火、YOLOv5流行啊，为什么不用YOLOv7、YOLOv8，
