使用了RamdomedSearchCV迭代100次,从参数组里面选择出当前最佳的参数组合 在RamdomedSearchCV的基础上,使用GridSearchCV在上面最佳参数的周围选择一些合适的参数组合,进行参数的微调 1.  RandomedSearchCV(estimator=rf, param_distributions=param_random, cv=3, verbose=2,random_state=42, n_iter=100) # 随机选择参数组合 参数说明:estimator

Control算法相关 添加新的control算法官方指导教程. 创建一个控制器: 在文件control_config中添加新控制器的配置信息: 注册新控制器. 如何添加新的CAN卡. Apollo中使用额默认CAN卡是ESD CAN-PCIe卡; 实现新CAN卡的CanClient类: 在CanClientFactory中注册新的CAN卡: 更新配置文件. 在预测模块中添加新评估器. 评估其通过应用预测训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前的原始)以获得,模型输出. 在proto中添加一

logging: 功能完善的日志模块 import logging #日志的级别 logging.debug("这是个调试信息")#级别10 #常规信息 logging.info("常规信息")#20 #警告信息 logging.warning("警告信息")#30 #错误信息 logging.error("错误信息")#40 #严重错误 logging.critical("严重错误")#50 #在logg

Geatpy The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for Python Introduction Website (including documentation): http://www.geatpy.com Tutorial pdf: https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy/doc/Geatpy-tutorials   (推荐看!) Demo : https://

SIFT算法相关资料 一.SIFT算法的教程.源码及应用软件1.ubc:DAVID LOWE---SIFT算法的创始人,两篇巨经典经典的文章http://www.cs.ubc.ca/~lowe/ 2.cmu:YanKe---PCASIFT,总结的SIFT方面的文章SO全,巨经典http://www.andrew.cmu.edu/user/yke/ 3.ubc:MBROWN---SIFT算法用于图像拼接的经典应用autopano-sift,包括一个SIFTLIB库http://www.cs.ubc

https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/62416759 ASEF相关滤波器: Average of Synthetic Exact Filters David S. Bolme, Bruce A. Draper, J. Ross Beveridge CVPR, 2009 相关滤波器可以用于物体定位.相关滤波器算法的思想是学习一个滤波器hh,然后和图像fifi进行卷积操作   $$ f(n) = \begin{cases} n/2, & \

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:

简介: 多核多线程已经成为当下一个时髦的话题,而无锁编程更是这个时髦话题中的热点话题.Linux 内核可能是当今最大最复杂的并行程序之一,为我们分析多核多线程提供了绝佳的范例.内核设计者已经将最新的无锁编程技术带进了 2.6 系统内核中,本文以 2.6.10 版本为基础做相关解释 . 非阻塞型同步 (Non-blocking Synchronization) 简介 如何正确有效的保护共享数据是编写并行程序必须面临的一个难题,通常的手段就是同步.同步可分为阻塞型同步(Blocking Synchr

最近学习Logistic回归算法,在网上看了许多博文,笔者觉得这篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html写得最好.但其中有个关键问题没有讲清楚:为什么选择-log(h(x))作为成本函数(也叫损失函数). 和线性回归算法相比,逻辑回归的预测函数是非线性的,不能使用均方差函数作为成本函数.因此如何选择逻辑回归算法的成本函数,就要多费一些事. 在正式讨论这个问题之前,先来复习一些基础知识. 一些常见函数的导数 $$ \frac{dy}{d

转自:https://www.jianshu.com/p/c4820b159159 面试中遇到的这些算法,在平常工作中,基本不会用到. 不过现实的面试中经常喜欢问关于算法的问题 有些还要求写出代码.一般来说,用c语言表达比较好.因为这是算法啊,过程式编程,当然是c语言比较合适. 在XCode中,Object-C和C可以混编,这个也算是蛮方便的 Object-C推荐的命名方式是"小驼峰",而C的经典应用场景是Linux,这里推荐的命名方式是小写字母加下划线连接 这里的Demo,将Obje

取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,Kk)=exp(-(Ki-2)^2/8-(Kj-2)^2/8-(Kk-2)^2/8);                                 此公式为:K(u), ρ=3 end endend KONE = convn(ones(size(Img3D_mc,1),size(Img3D_mc,

查找方法   :    顺序查找法     二分查找法 import time,random #时间计算 def cal_time(func): def wrapper(*args,**kwargs): time1=time.time() n=func(*args,**kwargs) time2=time.time() print(func.__name__,'times:',time2-time1) return n return wrapper #顺序查找法 @cal_time def li

个子块,即{3,5},{1,0},{5,2},{9,4},{6,12},将每个子块进行插入排序(即第i位与第i+5位进行比较交换),初步排序结果为{3,0,2,4,6,5,1,5,9,12}.希尔排序再将增量逐渐减小,进行5/2=2的分块,即{3,2,6,1,9},{0,4,5,5,12},同理插入排序得{1,0,2,4,3,5,6,5,9,12},最终进行2/2=1分块,即对上数列直接进行插入排序得到最终序列{0,1,2,3,4,5,5,6,9,12}. 5.2  代码实现 /* *@auth

0. 前言 本系列文章将介绍一些常用的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,也是开发岗位面试必问的一道面试题,有人说,如果一个企业招聘开发人员的题目中没有排序算法题,那说明这个企业不是一个"正规"的企业,哈哈,虽然有点戏谑,但是也从侧面证明了排序算法的重要性. 本文将介绍的是常见排序算法中的插入排序. 4  插入排序 4.1  基本思想 插入排序分为两种,一种是直接插入排序,一种是二分插入排序. 首先直接插入排序的基本思想是将序列分为排序好的部分和待排序部分,将待排序部分中的数据一个

0. 前言 本系列文章将介绍一些常用的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,也是开发岗位面试必问的一道面试题,有人说,如果一个企业招聘开发人员的题目中没有排序算法题,那说明这个企业不是一个"正规"的企业,哈哈,虽然有点戏谑,但是也从侧面证明了排序算法的重要性. 本文将介绍的是常见排序算法中的快速排序. 3.       快速排序 3.1  基本思想 快速排序是一种比较快的排序算法,其基本思想为设置两个指针i和j分别指向第一个和最后一个待排元素,i向后移动,j向前移动,一般选第一个数为

0. 前言 本系列文章将介绍一些常用的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,也是开发岗位面试必问的一道面试题,有人说,如果一个企业招聘开发人员的题目中没有排序算法题,那说明这个企业不是一个"正规"的企业,哈哈,虽然有点戏谑,但是也从侧面证明了排序算法的重要性. 本文将介绍的是常见排序算法中的冒泡排序. 2.  冒泡排序 2.1  基本思想 冒泡排序也是一种简单的排序算法,基本思想就是通过相邻两个数的循环比较,将n个数中最大/小的数一点一点推向一端,再进行下一轮的比较,即将剩余的n-1

(代码中对应一个数组的下标),将每个元素放入对应桶中,再将所有元素按顺序输出(代码中则按顺序将数组i下标输出arrary[i]次),即为{0,1,3,5,5,6,9}. 1.2  代码实现 /* *@author Calvin in http://blog.csdn.net/seu_calvin/article/details/54800413 *@date 2017/01/31 */ public class Order { private int[] bucket; private int[

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6333 莫队算法是一个离线区间分块瞎搞算法,只要满足:1.离线  2.可以O(1)从区间(L,R)更新到(L±1,R±1)就能直接套板子了 这道题不是区间算法,但是有递推式: 把它看成区间更新orz 所以可以莫队orz #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <cmath> #include <iostream> #include <stdio.h&

推荐算法总结表 表1 推荐算法分类 个性化推荐算法分类 启发式算法 基于模型 基于内容 TF-IDF 聚类 最大熵 相似度度量 贝叶斯分类 决策树 神经网络 专家系统 知识推理 协同过滤 K近邻 聚类 链接分析 关联规则 相似度度量 贝叶斯分类 决策树 神经网络 矩阵分解 概率模型 图模型 Boosting Topic Model 回归分析 混合式 线性组合 投票机制 meta-heuristics Ensemble 统一推荐框架 DM常用流程(参考cookbook) 部分参考:http://b

NLM原文: 基于图像分割的非局部均值去噪算法 基于图像分割的非局部均值去噪算法_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/6a51abdfcd22bcd126fff705cc17552706225e5a.html

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