栈栈（stack），有些地方称为堆栈，是一种容器，可存入数据元素、访问元素、删除元素，它的特点在于只能允许在容器的一端（称为栈顶端指标，英语：top）进行加入数据（英语：push）和输出数据（英语：pop）的运算。没有了位置概念，保证任何时候可以访问、删除的元素都是此前最后存入的那个元素，确定了一种默认的访问顺序。由于栈数据结构只允许在一端进行操作，因而按照后进先出（LIFO, Last In F

线性神经网络局限性任意多个隐层的神经网络和单层的神经网络都没有区别，而且都是线性的，而且线性模型的能够解决的问题也是有限的神经网络的种类基础神经网络：线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网络等进阶神经网络：玻尔兹曼机，受限玻尔兹曼机，递归神经网络等深度神经网络：深度置信网络，卷积神经网络，循环神经网络，LSTM网络等卷积神经网络传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中

混淆矩阵(Confusion Matrix)假设有一个算法，其预测某种癌症的准确率为99.9%。这个算法好吗？99.9%的准确率看上去很高，但是如果这种癌症本身的发病率只有0.1%，即使不训练模型而直接预测所有人都是健康人，这样的预测的准确率也能达到99.9%。 更极端的情况，如果这种癌症本身的发病率只有0.01%，这算法预测的准确率还不如直接预测所有人都健康。 对于极度偏斜的数据(癌症患者的人数

什么是机器学习定义: 机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测通俗上讲:就是让机器去学习,让机器去执行学习的目的是"减熵"(热力学第二定律:一个孤立的系统倾向于增加"熵")机器学习的必要性很多软件无法靠人工编程来解决,如:自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理比如说：鸢尾花的识别难以用人工编程（特性很多）sklearn中提供了该数据集，主要内容有150个样本数据四个At

API###商品列表GET /sell/buyer/product/list参数无返回{"code": 0,"msg": "成功","data": [{"name": "热榜","type": 1,"foods": [{"id": "123456","

Maven通俗上讲就是我们不在手动导入jar包，交给Maven去管理Maven通过pom.xml中的坐标进行管理新建Maven项目导入依赖<url>http://maven.apache.org</url><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceE

混淆矩阵(Confusion Matrix)假设有一个算法，其预测某种癌症的准确率为99.9%。这个算法好吗？99.9%的准确率看上去很高，但是如果这种癌症本身的发病率只有0.1%，即使不训练模型而直接预测所有人都是健康人，这样的预测的准确率也能达到99.9%。 更极端的情况，如果这种癌症本身的发病率只有0.01%，这算法预测的准确率还不如直接预测所有人都健康。 对于极度偏斜的数据(癌症患者的人数

#include <iostream>#include <ctime>#define M 10using namespace std;void printArray(int *p, int len){cout<< "[";for (int i = 0; i < len; i++) {if (i == len - 1)cout<< *(p+i)&

数组练习:五只⼩猪称体重 案例描述： 在⼀个数组中记录了五只⼩猪的体重，如：int arr[5] = {300,350,200,400,250}; 找出并打印最重的⼩猪体重。#include <iostream>using namespace std;int main(){int arr[5] = {300,1350,200,400,250};int len = sizeof(arr)

准备数据集解压VOCdevkit_mask.zip数据集使用PASCAL VOC数据集的目录结构:建立文件夹层次为 VOCdevkit / VOC2007VOC2007下面建立两个文件夹：Annotations和JPEGImages , JPEGImages放所有的训练和测试图片；Annotations放所有的xml标记文件3）划分数据集：生成训练集和验证集编写脚本import xml.etree