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区块链教程(三):Solidity编程基础

注:本教程为技术教程,不谈论且不涉及炒作任何数字货币Solidity 入门教学1、 简介1.1 Solidity是什么Solidity 是一门面向合约的、为实现智能合约而创建的高级编程语言。这门语言受到了 C++,Python 和 Javascript 语言的影响,设计的目的是能在以太坊虚拟机(EVM)上运行。Solidity 是静态类型语言,支持继承、库和复杂的用户定义类型等特性。内含的类型除了

#编程语言#区块链
汇编语言8086CPU之寄存器总结

寄存器是什么呢?其实很简单,寄存器就是个存储信息的单元或者说是器件又或者说是容器而已,就比如内存也是一个存储介质或者说是存储单元而已,其实寄存器从理解上来说和内存差不多,只不过寄存器(这里讨论的寄存器都是 CPU 中的寄存器,不包括外设上的寄存器)位于CPU内部,而内存位于 CPU 外部,而且,寄存器比内存可是珍贵得多啊,就拿内存和硬盘来比,肯定是内存在使用上珍贵得多,是 PC 中的稀有资源,而寄

#编程语言
N皇后问题——通俗易懂地讲解(C++)

注:参考程序猿小灰,hackbuteer1八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型例题。该问题是十九世纪著名的数学家高斯1850年提出:在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上(斜率为1),问有多少种摆法。高斯认为有76种方案。让我们来举个栗子,下图的绿色格子是一个皇后在棋盘上的“封锁范围”,其他皇后不得放置在这些...

#算法#c++
卷积神经网络性能优化(提高准确率)

注:本文先讲解理论部分,之后会用pytorch给出示例神经网络是一种在很多用例中能够提供最优准确率的机器学习算法。但是,很多时候我们构建的神经网络的准确率可能无法令人满意,或者无法让我们在数据科学竞赛中拿到领先名次。所以,我们总是在寻求更好的方式来改善模型的性能。有很多技术可以帮助我们达到这个目标。本文将介绍这些技术,帮助大家构建更准确的神经网络。过拟合过拟合,典型的表现为训练集损失远远小于验证集

#神经网络
棋盘覆盖问题——详解(C++)

【问题描述】在一个2 ^k ×2 ^k个方格组成的棋盘中,若有一个方格与其他方格不同,则称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一个特殊棋盘.显然特殊方格在棋盘上出现的位置有4^k种情形.因而对任何k≥0,有4^k种不同的特殊棋盘.下图中的特殊棋盘是当k=3时64个特殊棋盘中的一个:在棋盘覆盖问题中,要用下图中 4 中不同形态的** L 型骨牌覆盖一个给定的特殊棋牌上除特殊方...

#算法
矩阵连乘问题——算法笔记——详解

1、动态规划法问题简述:给定n个矩阵{A1A2…An},其中Ai和Ai+1是可乘的,考察这n个矩阵的连乘积A1A2…An。由于矩阵的乘法满足结合律,故计算矩阵的连乘积有许多不同的计算次序,而不同的计算次序,所需要计算的连乘次数也是不同的,求解连乘次数最少的矩阵连乘最优次序。举例说明矩阵结合方式对数乘次数的影响:矩阵连乘积A1A2A3,3个矩阵的维数分别为10x100,100x5和5x50,...

#算法#数据结构#动态规划
最优二叉查找树(动态规划)——详解

最优二叉查找树(1)二叉查找树(二分检索树)二叉搜索树T是一棵二元树,它或者为空,或者其每个结点含有一个可以比较大小的数据元素,且有:T的左子树的所有元素比根结点中的元素小;T的右子树的所有元素比根结点中的元素大;T的左子树和右子树也是二叉搜索树。(2)最优二叉搜索树给定一个n个关键字的已排序的序列K=<k 1 ,k 2 ,…,k n >( 不失一般性,设k 1 &...

#算法
最长公共子序列LCS(动态规划)—详解

一.基本概念1、 子序列(subsequence): 一个特定序列的子序列就是将给定序列中零个或多个元素去掉后得到的结果(不改变元素间相对次序)。例如序列<A,B,C,B,D,A,B><A,B,C,B,D,A,B>的子序列有:<A,B><A,B>、<B,C,A><B,C,A>、<A,B,C,D,A><A,B.

#算法#动态规划
Batch Normalization(BN)超详细解析

单层视角神经网络可以看成是上图形式,对于中间的某一层,其前面的层可以看成是对输入的处理,后面的层可以看成是损失函数。一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL,前面层权重的更新会改变当前层输入的分布,而跟据反向传播的计算方式,我们知道,对Wk的更新是在假定其输入不变的情况下进行的。如果假定第k层的输入节点只有2个,对第k层的某个输出节点而言,相当于一个线性模型y=w1x1+w2x.

#神经网络#计算机视觉#机器学习
知识图谱入门一:知识图谱介绍

注:欢迎关注datawhale:https://datawhale.club/一、知识图谱简介1.1 引言从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。早在 2010 年微软就开始构建知识图谱,包括 Satori 和 Probase;2012 年,Google 正式发布了 Google K

#知识图谱
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