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原创 计算机考研经验贴-初试
一、背景最近很多同学开始准备考研了，去年经历了一次考研，对自己来说收获还是挺大的，所以留下点经验给准备考研或考虑要不要考研的同学，希望大家都可以成功上岸。关于我考研的故事比较曲折 我的大学是河南双非软件工程专业（河南考生都知道高考想出省上个好一点的大学有多难），整个大学期间专业课学习成绩都还不错，大三升大四的时候找到了一个网络相关专业的工作，还算是个大公司，通过了公司的学习，本来是等着毕业就能顺利入职了，所以就没想着考研。结果因为疫情，公司对我们这批应届生的分配一直拖着，之后又不了了之。期...
2021-07-08 18:53:56
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原创 【2021-CVPR-3D人体姿态估计】PCLs: Geometry-aware Neural Reconstruction of 3D Pose with Perspective Crop Laye
PCLs: Geometry-aware Neural Reconstruction of 3D Pose with Perspective Crop Layers题目：《pcl:基于透视裁剪层的三维姿态的几何感知神经重构》作者：来源：CVPR 2021研究内容:针对人体姿态估计网络中一层的优化，主要针对单人-有监督-单目的情况。创新点：•展示了透视效果对3D姿态估计的影响，增加了不以图像为中心的姿态；•推导出方程以位置相关...
2022-05-12 17:37:56
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原创 【2021-CVPR-3D人体姿态估计】Graph Stacked Hourglass Networks for 3D Human Pose Estimation
Graph Stacked Hourglass Networks for 3D Human Pose Estimation题目：《用于3D人体姿态的图堆叠沙漏网络》作者：来源：CVPR 2021研究内容:单人-单视图-有监督创新点：•提出适用于多尺度人体骨骼特征提取的Graph Hourglass模块，包括考虑人体骨骼结构的新型池化和解池操作——骨骼池化和骨骼Unpool（反池化）•其次，我们引入了图堆叠沙漏网络(Graph...
2022-05-08 21:14:11
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原创 【2021-CVPR-3D人体姿态估计】CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild
CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild题目：《在自然场景下自监督的单目3D姿态估计》作者：来源：CVPR 2021研究内容:单人-单视图-自监督创新点：•提出CanonPose:一种自我监督的方法，通过混合不同视图的姿态，从未标记的多视图图像训练单个图像3D姿态估计器。•不需要预先了解场景、3D骨架或摄像机校准。...
2022-05-06 20:14:49
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原创 学习笔记-计算机视觉
一、计算机视觉基础1、对极几何(相机成像)计算机视觉基础4——对极几何(Epipolar Geometry) - 湘厦人 - 博客园 https://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/55096777?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_utm_term~default-1.pc_relevant_antiscanv2&spm=1001.
2022-05-04 19:30:35
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】In the Wild Human Pose Estimation Using Explicit 2D Features and Intermediat...
In the Wild Human Pose Estimation Using Explicit 2D Features andIntermediate 3D Representations题目：《在野生人体姿态估计中使用显式2D特征和中间3D表示》作者：来源：CVPR 2019研究内容:单人-单视图-自监督创新点：提出了一种新的基于深度学习的单眼三维人体姿态估计方法，该方法显示出高精度并且更好地概括野外场景。它具有网络架构，其包括新的解析...
2022-04-29 15:17:27
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】Weakly-Supervised Discovery of Geometry-Aware Representation for 3D HPE..
Weakly-Supervised Discovery of Geometry-Aware Representation for 3D Human Pose Estimation题目：《弱监督下的3D人体姿态估计的几何感知表示的发现》作者：来源：CVPR 2019研究内容:单人-多视图-无监督创新点：①使用编码器-解码器网络的源视图与目标视图都为2D骨架（优 点：准确保留人体姿态和几何形状；...
2022-04-28 11:20:40
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation from Multiple Views
Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation from Multiple Views题目：《快速鲁棒性多视图多人3D姿态估计》作者：来源：CVPR 2019研究内容:多人-多视图-无监督创新点：①提出了一种多路匹配算法，以找到跨多个视图检测到的2D姿势的周期一致对应关系。所提出的匹配算法能够修剪错误检测并处理视图之间的部分重叠，而不知道场景中的真实人数；②结合几何和外观...
2022-04-22 12:28:56
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】Self-Supervised Learning of 3D Human Pose using Multi-view Geometry
Self-Supervised Learning of 3D Human Pose using Multi-view Geometry题目：《基于多视图几何学对三维人体姿态的自监督学习》作者：来源：CVPR 2019研究内容:训练过程：多视图-单人-自监督推理过程：单视图现有问题与技术： 1.现有问题 精确的3D HPE需要大量精确的3D GT数据）（对尺寸、多样性受限）、2D GT数据、标签和相机参数，但是获得这些相机参数...
2022-04-20 10:25:21
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】RepNet: Weakly Supervised Training of an Adversarial Reprojection Network for ..
RepNet: Weakly Supervised Training of an Adversarial Reprojection Networkfor 3D Human Pose Estimation题目：《用于3DHPE的对抗性重投影网络的弱监督训练》作者：Bastian Wandt and Bodo Rosenhahn Leibniz Universität Hannover Hannover, Germany wandt@...
2022-04-19 10:17:13
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】PandaNet : Anchor-Based Single-Shot Multi-Person 3D Pose Estimation
PandaNet : Anchor-Based Single-Shot Multi-Person 3D Pose Estimation题目：《PandaNet：基于锚点的单镜头多人 3D 姿态估计》作者：来源：CVPR 2020研究方向：单目-多人姿态识别-有监督-多任务已有研究：1、对现有3D HPE的SOTA方法分为两种： ①自顶向下：设定识别一个人的边界框，针对每个人得到单人的3D姿态。 （缺点：依赖于检测边框，并且处理拥挤场景较慢，算法复杂度随着...
2022-04-14 18:11:56
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】MetaFuse ：A Pre-trained Fusion Model for Human Pose Estimation
MetaFuse ：A Pre-trained Fusion Model for Human Pose Estimation题目：《MetaFus：一种用于人体姿态估计的预训练融合模型》作者：Rongchang Xie, Chunyu Wang, Yizhou Wang Center for Data Science, Peking University Adv. Inst. of Info. Tech., Peking University...
2022-04-12 16:49:55
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Cascaded Deep Monocular 3D Human Pose Estimation with Evolutionary Training Data
Cascaded Deep Monocular 3D Human Pose Estimation with Evolutionary Training Data题目：《基于进化训练数据的级联深度单目3D人体姿态估计》作者：Shichao Li, Lei Ke, Kevin Pratama, Y u-Wing Tai, Chi-Keung Tang, Kwang-Ting ChengThe Hong Kong University of Science and Technology, Tencen
2022-04-10 21:39:00
2801
原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Compressed Volumetric Heatmaps for Multi-Person 3D Pose Estimation
Compressed Volumetric Heatmaps for Multi-Person 3D Pose Estimation题目：《用于多人3D姿态估计的压缩体积热图》作者：Matteo Fabbri， Fabio Lanzi， Simone Calderara，Stefano Alletto， Rita CucchiaraUniversity of Modena and Reggio Emilia，Panasonic R&D Company of America来源：CVP
2022-04-07 19:38:28
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Self-Supervised 3D Human Pose Estimation via Part Guided Novel Image Synthesis
Self-Supervised 3D Human Pose Estimation via Part Guided Novel Image Synthesis题目：《通过部分指定新型图像合成进行自监督的3D人体姿态估计》作者：Jogendra Nath Kundu， Siddharth Seth1， arun Jampani2 Mugalodi Rakesh1 R. V enkatesh Babu1 Anirban ChakrabortyIndian Institute of Science, B
2022-04-05 21:43:17
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Deep Kinematics Analysis for Monocular 3D Human Pose Estimation
Deep Kinematics Analysis for Monocular 3D Human Pose Estimation题目：《单目三维人体姿态估计的深度运动学分析》作者：Jingwei Xu⋆1,2, Zhenbo Yu⋆1,2, Bingbing Ni†1,2,3, Jiancheng Yang1,2, Xiaokang Yang1,2, Wenjun Zhan来源：CVPR 2020研究内容: 解决二维输入时对噪声的优化可以获得精确的三维估计，同时对修正后的二维关节使...
2022-04-02 16:01:26
3560
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS
Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS题目：《过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪》作者：Long Chen Haizhou Ai Rui Chen Zijie Zhuang Shuang Liu Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University AiFi Inc来源：CVPR 2...
2022-04-02 15:28:32
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原创 《深度学习实战笔记》-三、神经网络
学习内容：①BP神经网络；②全连接神经网络（DNN）；③sklearn框架；④精度P、召回率R、准确度F1神经网络推导过程代码实现-手写字识别import numpy as np# load_digits 为sklearn自带数据集的手写字数据库from sklearn.datasets import load_digits# LabelBinarizer 为sklearn自带的预处理部分-表示二值化处理正例0；负例1from sklearn.preproces
2022-03-16 16:46:59
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原创 《深度学习实战笔记》-二、线性单元
线性单元与感知器有许多相似之处，其相似和不同为：代码引用感知器中所建立的perceptron类实现代码复用：from perceptron import Perceptron#定义激活函数ff = lambda x: xclass LinearUnit(Perceptron): def __init__(self, input_num): '''初始化线性单元，设置输入参数的个数''' Perceptron.__init__(self, inpu.
2022-03-14 21:01:21
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原创 《深度学习实战笔记》-一、感知器
注意点：本案例为手动实现感知器模型，激活函数为阶跃函数。其中map(lambda x, w: x * w, input_vec, self.weights)将input_vec映射为x，self.weights映射为w①list(map(lambda x, w: x * w, input_vec, self.weights))将结果转化为列表[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3)...(xn,wn)]reduce(lambda a, b: a + b,①, 0.
2022-03-14 20:53:58
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原创 《机器学习实战笔记》-集成学习-AdaBoost算法
主要难点:利用三次for循环，分别从每个特征维度-在图中搜索范围-对阈值左侧为正例的测试和在阈值右侧为正例的测试将最小错误率minError设为+oo对数据集中的每一个特征(第一层循环):对每个步长(第二层循环):对每个不等号(第三层循环):...
2022-03-04 09:52:34
686
原创 《机器学习实战笔记》-逻辑回归-预测病马死亡率
注意：1.真实案例有缺失数据，文档中数据已对数据预处理：①对数据属性进行预处理：对缺失数据进行置0②对数据标签预处理：对缺失标记的数据删除2.此案例未涉及使用图像展示回归线3.难点：①对随机梯度下降的理解（随机梯度下降法会使训练次数增加...
2022-02-27 17:15:46
798
原创 《机器学习实战笔记》-逻辑回归-梯度上升法
主要难点：公式推导和边界函数的设定import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np'''求函数f（x）=-x^2+4x的最大值'''def gradient_Ascent_test(): def f_prime(x_old): return -2*x_old+4 # 'f(x)的导数=-2x+4' # 初始化：old小于new new从曲线（0，0）开始，学习率为0.01误差值为0.000001
2022-02-25 14:01:43
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原创 ‘dict_keys‘ object does not support indexing错误解决
在学习《机器学习》决策树算法，鱼类或非鱼类的案例中，也遇到了'dict_keys' object does not support indexing查阅得知：在python3中调用dict.keys()返回的是class类型, 所以没法对dict.keys()取索引了, 可以使用list()方法将dict.keys()转换成list, 例如: list(dict.keys())def creatDataSet(): ''' |不浮出水面可以生存| 是否有脚蹼 |属于鱼类 |
2021-11-24 14:53:23
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原创 IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 错误解决
今天，在学习《机器学习》-决策树算法中，鱼类与非鱼类案例中，在对测试数据输出时，产生IndentationError: unindent does not match any outer indentation level错误如下：经查阅，pycharm对代码格式要求很严格，具体原因为在调用该方法前，误加空格导致代码报错。删除该空格后，未有报错。（一定要注意空格、制表符等！！！）...
2021-11-24 14:45:06
876
原创 AttributeError: ‘Text‘ object has no property ‘FontProperties‘ 错误解决
今天，在学习《机器学习》-KNN近邻算法中，约会网站案例中，在第三步分析数据：使用Matplotlib化画图时，产生AttributeError: 'Text' object has no property 'FontProperties' 错误解决原代码如下：def file2matrix(filename): #打开文件 fr = open(filename) #读取文件所有内容 arrayLines = fr.readlines() #得到文...
2021-11-24 14:37:29
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原创 Python自学笔记-（三）
第十五天 面向对象一、理解面向对象面向对象就是将编程当作一个事物，事务是直接使用的，不用关心内部如何使用的。二、类和对象 对象：一个事物；类：用来创造对象1、定义类（注意：类名的设置遵循大驼峰命名规则） class 类名 （）： 代码体2、创建对象：对象名=类名（） 注意：self是指调用该函数的对象，在上例中即为new_wash对象三、添加和获取对象属性1、一个类可以调用多个对象，每个对象调用函数时self的...
2021-11-06 11:31:23
381
原创 Python自学笔记-（二）
目 录第十天一、函数的作用二、函数的使用三、函数说明文档四、函数的作用域五、不定长位置参数（可变参数）六、拆包和交换变量的值七、引用第十二天 递归一、递归二、lambda表达式三、高阶函数第十三天 文件一、文件操作的作用二、文件操作的基本方法三、文件备份四、文件和文件夹的操作第十天一、函数的作用 独立功能的代码块，更高效的实现代码重用二、函数的使用1、定义函数：def 函数名（参数或空）： ...
2021-11-06 11:27:21
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原创 《数据结构》-第八章 排序(习题)
第八章 排序 排序作为各类数据结构的相应的运算的一种，在很多领域中都有广泛的应用。主要的排序方法有插入排序、交换排序、选择排序、二路归并排序、基数排序、外部排序等各类排序方法。堆排序、快速排序和归并排序是本章的重难点，应深入掌握各种排序算法的思想、排序过程(能动手模拟)和特征(初态的影响、复杂度、稳定性、适用性等)。 本章同样作为考察重点章节，通常以选择题的形式考查不同算法之间的对比。此外，对于一些常用排序算法的关键代码，要达到熟练编写的程度:看到某特定序列，读者应具有选择最优排序...
2021-09-09 15:30:50
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原创 《数据结构》-第八章 排序(知识点总结)
第八章 排序 排序作为各类数据结构的相应的运算的一种，在很多领域中都有广泛的应用。主要的排序方法有插入排序、交换排序、选择排序、二路归并排序、基数排序、外部排序等各类排序方法。堆排序、快速排序和归并排序是本章的重难点，应深入掌握各种排序算法的思想、排序过程(能动手模拟)和特征(初态的影响、复杂度、稳定性、适用性等)。 本章同样作为考察重点章节，通常以选择题的形式考查不同算法之间的对比。此外，对于一些常用排序算法的关键代码，要达到熟练编写的程度:看到某特定序列，读者应具有选择最优排序算...
2021-09-09 15:30:20
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原创 《数据结构》-第七章 查找(习题)
第七章 查找 对前几章这些数据结构的产生相应运算—查找。关于查找的不同算法为每年考试考查的重点，因此需要重点把握各个结构包括的查找方法及查找删除等操作的过程。对散列结构主要，应学握散列表的构造、冲突处理方法(各种方法的处理过程)、查找成功和查找失败的平均查找长度、散列查找的特征和性能分析。 因此，在考试过程中，会涉及多种题型，同时所占分值较大，要对本章内容重点把握。一、选择题 1.如果要求一个线性表既能较快的查找，又能适应动态变化的要求，最好采用 ( )查找法。 ...
2021-09-01 14:34:40
13347
1
原创 《数据结构》-第七章 查找(知识点总结)
第七章 查找本章开始介绍关于前几章这些数据结构的相应的运算—查找。关于查找的不同算法为每年考试考查的重点，主要分为线性结构的查找、树形结构的查找、散列结构的查找及字符串模式匹配，同时分析各个查找方法的查找效率。其中线性结构的查找（静态查找表）主要代表为顺序查找、分块查找和折半查找；树形结构的查找（动态查找表）为二叉排序树、二叉平衡树、B树和B+树；B树和B+树作为本章的难点。对于B树，要求掌握插入、删除和查找的操作过程:对于B+树，仅要求了解其基本概念和性质。散列结构主要以散列表（哈希表）为代表，应
2021-08-29 14:24:38
6003
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原创 《数据结构》-第六章 图(习题)
第六章 图-练习题本章作为非线性结构中的另一类结构，以多对多的数据结构形式存在，图中结点之间关系可以是任意的，任意两个元素之间都可能相关。相比于树型结构，有更广泛的应用。本章知识点和考点较为集中，因本章涉及较多算法，所占考分比重较大，常以选择题、综合应用题的形式出现。一、选择题 1. n 个顶点的连通图用邻接距阵表示时，该距阵至少有 （ ） 个非零元素。 A．n B．2(n-1) C．n/2 D．n ...
2021-08-27 17:37:47
12560
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原创 《数据结构》-第六章 图(知识点总结)（下）-图的应用
图的基本应用关于图的应用为每年考试考查的重点，主要包括最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径。关于这四部分常以具体的图来考察手工模拟给定图的各个算法的执行过程。一、 最小生成树使用不同的遍历图的方法，可以得到不同的生成树，从不同的顶点出发，也可能得到不同的生成树。而按照生成树的定义，n 个顶点的连通网络的生成树有 n 个顶点、n-1 条边。因此，最小生成树的目的就是在网的多个生成树中，寻找一个各边权值之和最小的生成树。1.1 典型用途【问题】欲在n个城市间铺设铁路，则n个城市应
2021-08-21 20:16:59
1988
2
原创 《数据结构》-第六章 图(知识点总结)（上）-图的基本概念与遍历
第六章 图 本章作为非线性结构中的另一类结构，以多对多的数据结构形式存在，图中结点之间关系可以是任意的，任意两个元素之间都可能相关。相比于树型结构，有更广泛的应用。 本章知识点和考点较为集中，因本章涉及较多算法，所占考分比重较大，常以选择题、综合应用题的形式出现。【考点】①图的基本概念； ②图的存储及基本操作; ③图的遍历; ④图的基本应用。【本章大纲】【目录】第六章 图一、...
2021-08-18 20:42:32
3787
原创 《数据结构》-第五章 树和二叉树（习题）
第五章 树与二叉树练习题 本章的树作为一类重要的一对多的数据结构的代表，在现实生活中很多关系都可以用树形结构表示，其中二叉树更是最常出现的一种表现方式。因此，涉及相关概念较多，同时二叉树的5大性质更是常考点。哈夫曼树作为最优二叉树常在综合应用题中出现，要充分了解构造过程。 在考试过程中，会涉及选择题（几率大）、填空题、综合应用题和算法题各方面，同时所占分值较大，要对本章内容重点把握。一、选择题 1. 把一棵树转换为二叉树后，这棵二叉树的形态是（ ）。 A....
2021-08-15 13:53:32
12113
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原创 《数据结构》-第五章 树和二叉树（知识点总结）
第五章 树与二叉树 从本章开始学习非线性数据结构，树作为一类重要的一对多的数据结构的代表，以分支结构关系定义层次结构，在现实生活中很多关系都可以用树形结构表示，其中二叉树更是最常出现的一种表现方式。 因此，在考试过程中，会涉及选择题（几率大）、填空题、综合应用题和算法题各方面，同时所占分值较大，要对本章内容重点把握。【考点】①树的基本概念 ②二叉树： 掌握二叉树的定义及其主要特征； 二...
2021-08-11 14:10:24
4482
2
原创 《数据结构》-第四章 串、数组和广义表（习题）
第四章 串、数组和广义表练习题 本章考点较少易于掌握，对于串的重点考点为串的模式匹配算法；数组的主要考点为数组下标与存储地址计算和特殊矩阵的压缩存储方法；针对广义表的考点主要为在广义表中取原子项（表）的操作、求表的长度和深度。同时，应注意相关概念的区分。一、选择题 1. 串的长度是指（ ）。 A．串中所含不同字母的个数 B．串中所含字符的个数 C．串中所含不同字符的个数 D．串中所含非空格字符的个数 【答案...
2021-08-06 14:20:42
5893
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原创 《数据结构》-第四章 串、数组和广义表(知识点总结)
第四章 串、数组和广义表 本章对串、数组和广义表这几类特殊的线性表进行讨论，也可看做为线性表的扩充。串的特殊性体现在数据元素是一个字符，即是内容受限的线性表，数组与广义表的特殊性为线性表的数据元素自身又是一个数据结构。 对于应试，本章内容较为容易掌握，相对于其他章节所占比分较少，往往以选择或填空题出现，对算法题目主要出现在对BF算法和KMP算法理解上。【考点】①串的重点考点为串的模式匹配算法； ②数组的主要考点为数组下标与存储地址计算和特殊矩阵的压缩存储...
2021-07-29 15:52:25
5385
3
《机器学习》算法实例-逻辑回归算法-梯度上升算法
2022-02-25
朴素贝叶斯案例-《预测隐形眼镜类型》.rar
2021-12-15
《机器学习》算法实例-决策树算法-预测鱼类和非鱼类实例
2021-12-13
《机器学习》算法实例-朴素贝叶斯算法-屏蔽社区留言板的侮辱言论
2021-12-13
《机器学习》算法实例-KNN算法-海伦约会案例
2021-11-24
从VMware中安装CentOS到Hadoop集群+ Hive+ MySQL搭建
2021-08-11
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