1.算法性能分析主要 分 时间复杂度 和空间复杂度 两大部分；自己查询；2.数组3.链表4.哈希表5.字符串6.栈与 队列7. 二叉树 专题8.回朔算法9.贪心算法10. 动态规划

本文目标是将 LLM 的医学领域知识和逻辑推理的优势与现有医学图像 CAD 模型的视觉理解能力相结合，为患者创建一个比传统 CAD 系统更加用户友好和易于理解的系统。传统的计算机辅助诊断网络模型是基于各种计算机视觉的先进算法在大量数据上进行训练，使他们能够学习识别特定于医学领域的视觉信息中的复杂模式和关系，在医学领域的各个任务中已取得了显著性地效果。随着语言模型的不断进步，随着对更可信的医疗培训数

语音识别中Xvector是什么?在语音识别领域，X-vector是一种用于表示说话人的声音特征的技术。X-vector通常用于说话人识别任务，其目的是从短时语音记录中提取一个固定长度的特征向量，这个向量能够有效地表示说话人的身份信息。X-vector技术涉及使用深度神经网络（DNN）学习说话人的声音特征。：首先从语音中提取基本的声学特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCCs）。：使用这些声学特征训练一个

但是收费昂贵，对于普通用户一个月仅有100次机会，实在捉襟见肘。有网友提供一种基于注册的无限使用方法，参考。github开源的一款识别工具，使用过程如下（其实按照作者的步骤一步一步来就好）作者在写文章时，大量的公式输入比较频繁，因此需要一款公式自动识别根据。网页版使用体验还可以。

学习多模态的话题可以从深度学习的分类任务出发，因为分类任务是最直观的可以观察到不同模态的数据，通过输入数据到模型中，我们可以看到模型是如何学习到数据的特征向量的，同时分类任务的模型也是实现更复杂任务模型的基础。从分类任务中可以了解到图像、文本、语音在模型的特征向量是什么。以飞浆的多模态视频分类模型为例，这个模型基于真实的短视频业务数据，融合文本、视频图像、音频三种模态进行视频多模标签分类，相比只使

该文献中，介绍了 多视图 的 图神经网络的学习；以及多视图 图神经网络的 对比学习，需要阅读；

系列文章目录：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用文章目录系列文章目录前言前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：1.开放封闭原则： 一个软件实体 如类， 模块和函数 应该对扩展开放， 对修改关闭； 即软件实体应尽量在不修改原有代码的情况下 进行扩展；2.里氏替换原则：在所有引用 父类的地方， 必须能透明的使用

原文出自 时序人；#TSer**#**时间序列图神经网络是一种结合了图神经网络和时间序列分析的方法，用于对动态系统中的数据进行建模和预测。与传统的时间序列模型不同，图神经网络可以有效地捕捉时间序列数据中的时序信息和模式，并进行预测和分类。作为一种新兴的研究领域，时间序列GNN具有广泛的应用前景，它可以应用于各种实际问题，如股票价格预测、交通流量预测、健康状况预测等，通过有效地捕捉时间序列数据中的时

但其原生Self-Attention 的计算复杂度问题一直没有得到解决，Self-Attention 需要对输入的所有N个 token 计算 [公式] 大小的相互关系矩阵，考虑到视觉信息本来就就是二维（图像）甚至三维（视频），分辨率稍微高一点这计算量就很难低得下来。Swin Transformer 想要解决的计算复杂度的问题。1. 网络结构简单来说就是，原生 Transformer 对 N 个 t

总结——当前的不确定性量化方法在现实世界中的应用效果如何？尽管过去几年神经网络在不确定性量化方面取得了许多进展，但它们在实际任务和安全关键应用中的采用仍然有限。造成这种情况的原因有很多，下面一一讨论：缺少对现实世界问题现有方法的验证：尽管 DNN 已成为解决众多计算机视觉和医学图像处理任务的事实标准，大多数现有模型还是无法适当量化其推论所固有的不确定性，特别是在实际应用中。