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图像插值算法:最近邻插值、双线性插值

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

DES加密算法实现(加解密代码C++)

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

php - 如何检查我基于项目的协同过滤算法是否正确?

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

手把手教你用YOLOv5算法训练数据和检测目标(不会你捶我)

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,

【算法基础】图论之DFS&BFS&拓扑排序 万字总结

传送门⏬⏬⏬🌟一、如何理解“图”?✨1、无向图✨2、有向图✨3、带权图(weightedgraph)✨4、小总结🌟二、图的存储方式1、邻接矩阵存储方法✨2、邻接表存储方法✨3、对比总结🌟三、总结DFS和BFS🌟四、实战题目✨1、DFS遍历图的模板✨2、Acwing.846.树的重心[DFS搜索树]题目思路代码✨3、Acwing847.图中点的层次[BFS]题目思路代码✨4、拓扑排序知识点题目描述思路AC代码🌟五、结尾前言欢迎关注我的专栏,准备写完算法基础所有题解🚀🚀🚀专栏链接🌟一、如何理解“图”?图Graph是一种非线性表数据结构,和树比起来,这是一种更加复杂的非线性表结构。我们知道,树中的元

php - HMAC - 在 Objective-C 中实现 PHP 算法

我必须在我的iPhone应用程序中实现HMACMD5。该算法的PHP版本(用于验证的服务器端实现)在这里,我不能修改它(它是一个API)functionhmac($key,$data){$b=64;//bytelengthformd5if(strlen($key)>$b){$key=pack("H*",md5($key));}$key=str_pad($key,$b,chr(0x00));$ipad=str_pad('',$b,chr(0x36));$opad=str_pad('',$b,chr(0x5c));$k_ipad=$key^$ipad;$k_opad=$key^$opad;

二分图(概念、相关算法和题目应用)(全面整理)

TP二分图的概念:二分图常用算法:染色法(判断一个图是否为二分图):匈牙利算法(求出二分图的最大匹配数):相应题目应用:二分图染色应用:Acwing:关押罪犯二分图最大匹配应用:Acwing:棋盘覆盖洛谷:矩阵游戏二分图最大匹配的一些推论:二分图最小点覆盖应用:Acwing:机械任务Acwing:泥地二分图最大独立集应用:Acwing:骑士放置二分图最大路径点覆盖与最大路径重复点覆盖应用:Acwing:捉迷藏二分图的概念:二分图通常针对无向图问题(有些题目虽然是有向图,但一样有二分图性质)在一张图中,如果能够把全部的点分到两个集合中,保证两个集合内部没有任何边,图中的边只存在于两个集合之间,这

椭圆曲线聚合签名原理 & PBFT 算法改进

目录1.引言2.区块链介绍2.1区块链的起源​2.2区块链分类和共识算法的选择3.PBFT算法介绍3.1拜占庭将军问题3.1.2口头消息3.1.3签名消息3.2PBFT算法流程3.3PBFT算法改进动机4.PBFT算法改进4.1改进思路4.2椭圆曲线4.3数字签名4.4聚合签名4.5改进 PBFT5.总结与思考参考文献1.引言2.区块链介绍2.1区块链的起源2.2区块链分类和共识算法的选择3.PBFT算法介绍3.1拜占庭将军问题3.1.2口头消息3.1.3签名消息3.2PBFT算法流程3.3PBFT算法改进动机4.PBFT算法改进4.1改进思路4.2椭圆曲线 4.3数字签名4.4聚合签名4.5

高频算法题冒险之旅精讲(一)之LeetCode小牛试刀五道题

📢导读:本篇博文是LeetCode算法题讲解篇,对高频算法题进行详细而深入的讲解,解题语言选择的是Java。更多算法专栏如下:⛳️排序算法⛳️分治法⛳️LeetCode高频算法题讲解⛳️数据结构目录⛳️1.只出现一次的数字(第136题)1.1题目:1.2解题思路及完整Java代码1.2.1用map1.2.2用set1.2.3用位运算⛳️2.多数元素(第169题)2.1题目:2.2解题思路及完整Java代码2.2.1使用map去存储元素出现的次数2.2.2排序后直接输出2.2.3摩尔投票法⛳️3.搜索二维矩阵II(第240题)3.1题目:3.2解题思路及完整Java代码3.2.1暴力解法3.2.

优化改进YOLOv5算法之添加SE、CBAM、CA模块(超详细)

目录1SENet1.1SENet原理1.2 SENet代码(Pytorch)1.3 YOLOv5中加入SE模块 1.3.1 common.py配置1.3.2 yolo.py配置1.3.3创建添加RepVGG模块的YOLOv5的yaml配置文件2CBAM2.1CBAM原理2.2 CBAM代码(Pytorch)2.3 YOLOv5中加入CBAM模块 2.3.1 common.py配置2.3.2 yolo.py配置2.3.3创建添加CBAM模块的YOLOv5的yaml配置文件 3CA3.1CA原理3.2 CA代码(Pytorch)3.3 YOLOv5中加入CA模块 3.3.1 common.py配置