频繁模式（项集）挖掘新算法
我们小组提出了基于模式树节点集的新颖数据结构，并把这类结构应用到数据挖掘核心任务－频繁模式挖掘中，形成了一系列的算法，其中包括2010年发表在《International Journal of Computational Intelligence Systems》的PPV算法和2012年发表《SCIENCE CHINA I
我们小组提出了基于模式树节点集的新颖数据结构，并把这类结构应用到数据挖掘核心任务－频繁模式挖掘中，形成了一系列的算法，其中包括2010年发表在《International Journal of Computational Intelligence Systems》的PPV算法和2012年发表《SCIENCE CHINA Information Sciences》上的PrePost算法。对这两个算法有兴趣的人可以从以下网址免费下载。
PPV算法（论文题目：A New Fast Vertical Method for Mining Frequent Patterns）下载地址：http://www.cis.pku.edu.cn/faculty/system/dengzhihong/dengzhihong.htm
PrePost算法（论文题目：A New Algorithm for Fast Mining Frequent Itemsets Using N-Lists）下载地址：http://info.scichina.com:8084/sciFe/EN/abstract/abstract508369.shtml 或 http://www.cis.pku.edu.cn/faculty/system/dengzhihong/dengzhihong.htm
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Was bewirkt der „Bitte nicht stören'-Modus von WeChat?
Feb 23, 2024 pm 10:48 PM
Was bedeutet der „Bitte nicht stören“-Modus von WeChat? Mit der Popularität von Smartphones und der rasanten Entwicklung des mobilen Internets sind Social-Media-Plattformen zu einem unverzichtbaren Bestandteil des täglichen Lebens der Menschen geworden. WeChat ist eine der beliebtesten Social-Media-Plattformen in China und fast jeder hat ein WeChat-Konto. Über WeChat können wir in Echtzeit mit Freunden, Familie und Kollegen kommunizieren, Momente in unserem Leben teilen und die aktuelle Situation des anderen verstehen. Allerdings sind wir in dieser Zeit zwangsläufig auch mit den Problemen der Informationsüberflutung und des Verlusts der Privatsphäre konfrontiert, insbesondere für diejenigen, die sich konzentrieren müssen oder
CLIP-BEVFormer: Überwacht explizit die BEVFormer-Struktur, um die Leistung der Long-Tail-Erkennung zu verbessern
Mar 26, 2024 pm 12:41 PM
Oben geschrieben und das persönliche Verständnis des Autors: Derzeit spielt das Wahrnehmungsmodul im gesamten autonomen Fahrsystem eine entscheidende Rolle Das Steuermodul im autonomen Fahrsystem trifft zeitnahe und korrekte Urteile und Verhaltensentscheidungen. Derzeit sind Autos mit autonomen Fahrfunktionen in der Regel mit einer Vielzahl von Dateninformationssensoren ausgestattet, darunter Rundumsichtkamerasensoren, Lidar-Sensoren und Millimeterwellenradarsensoren, um Informationen in verschiedenen Modalitäten zu sammeln und so genaue Wahrnehmungsaufgaben zu erfüllen. Der auf reinem Sehen basierende BEV-Wahrnehmungsalgorithmus wird von der Industrie aufgrund seiner geringen Hardwarekosten und einfachen Bereitstellung bevorzugt, und seine Ausgabeergebnisse können problemlos auf verschiedene nachgelagerte Aufgaben angewendet werden.
Der Computer zeigt häufig einen Bluescreen an und der Code ist jedes Mal anders
Jan 06, 2024 pm 10:53 PM
Das Win10-System ist ein sehr hervorragendes, hochintelligentes System, das den Benutzern das beste Benutzererlebnis bieten kann. Unter normalen Umständen werden die Computer des Win10-Systems keine Probleme haben. Es ist jedoch unvermeidlich, dass bei hervorragenden Computern verschiedene Fehler auftreten. In letzter Zeit haben Freunde berichtet, dass ihre Win10-Systeme häufig auf Bluescreens stoßen! Heute stellt Ihnen der Editor Lösungen für verschiedene Codes vor, die häufige Bluescreens auf Windows 10-Computern verursachen. Lösungen für häufige Computer-Bluescreens mit jeweils unterschiedlichen Codes: Ursachen verschiedener Fehlercodes und Lösungsvorschläge 1. Ursache des Fehlers 0×000000116: Es sollte sein, dass der Grafikkartentreiber nicht kompatibel ist. Lösung: Es wird empfohlen, den Treiber des Originalherstellers zu ersetzen. 2,
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
„Bitte nicht stören'-Modus funktioniert auf dem iPhone nicht: Behebung
Apr 24, 2024 pm 04:50 PM
Selbst das Beantworten von Anrufen im Modus „Bitte nicht stören“ kann ein sehr lästiges Erlebnis sein. Wie der Name schon sagt, deaktiviert der Modus „Bitte nicht stören“ alle Benachrichtigungen über eingehende Anrufe und Warnungen von E-Mails, Nachrichten usw. Sie können diesen Lösungssätzen folgen, um das Problem zu beheben. Fix 1 – Fokusmodus aktivieren Aktivieren Sie den Fokusmodus auf Ihrem Telefon. Schritt 1 – Wischen Sie von oben nach unten, um auf das Kontrollzentrum zuzugreifen. Schritt 2 – Aktivieren Sie als Nächstes den „Fokusmodus“ auf Ihrem Telefon. Der Fokusmodus aktiviert den „Bitte nicht stören“-Modus auf Ihrem Telefon. Es werden keine Benachrichtigungen über eingehende Anrufe auf Ihrem Telefon angezeigt. Fix 2 – Fokusmodus-Einstellungen ändern Wenn es Probleme mit den Fokusmoduseinstellungen gibt, sollten Sie diese beheben. Schritt 1 – Öffnen Sie Ihr iPhone-Einstellungsfenster. Schritt 2 – Als nächstes schalten Sie die Fokusmodus-Einstellungen ein
Entdecken Sie die zugrunde liegenden Prinzipien und die Algorithmusauswahl der C++-Sortierfunktion
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Die unterste Ebene der C++-Sortierfunktion verwendet die Zusammenführungssortierung, ihre Komplexität beträgt O(nlogn) und bietet verschiedene Auswahlmöglichkeiten für Sortieralgorithmen, einschließlich schneller Sortierung, Heap-Sortierung und stabiler Sortierung.
Verbesserter Erkennungsalgorithmus: zur Zielerkennung in hochauflösenden optischen Fernerkundungsbildern
Jun 06, 2024 pm 12:33 PM
01Ausblicksübersicht Derzeit ist es schwierig, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen Detektionseffizienz und Detektionsergebnissen zu erreichen. Wir haben einen verbesserten YOLOv5-Algorithmus zur Zielerkennung in hochauflösenden optischen Fernerkundungsbildern entwickelt, der mehrschichtige Merkmalspyramiden, Multierkennungskopfstrategien und hybride Aufmerksamkeitsmodule verwendet, um die Wirkung des Zielerkennungsnetzwerks in optischen Fernerkundungsbildern zu verbessern. Laut SIMD-Datensatz ist der mAP des neuen Algorithmus 2,2 % besser als YOLOv5 und 8,48 % besser als YOLOX, wodurch ein besseres Gleichgewicht zwischen Erkennungsergebnissen und Geschwindigkeit erreicht wird. 02 Hintergrund und Motivation Mit der rasanten Entwicklung der Fernerkundungstechnologie wurden hochauflösende optische Fernerkundungsbilder verwendet, um viele Objekte auf der Erdoberfläche zu beschreiben, darunter Flugzeuge, Autos, Gebäude usw. Objekterkennung bei der Interpretation von Fernerkundungsbildern
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Mar 22, 2024 pm 10:10 PM
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