Dijkstra算法
Dijkstra算法例题讲解 终点集用来记录走过的最短的路线，例如K=1的情况，最短路线为收集{a，c}=15两点， 因此，对于k=2时，从a想走到e时，可借助已经存在的c点，构建a到e的最短路径为{a，c，e}
Dijkstra算法例题讲解
终点集用来记录走过的最短的路线，例如K=1的情况，最短路线为收集{a，c}=15两点，
因此，对于k=2时，从a想走到e时，可借助已经存在的c点，构建a到e的最短路径为{a，c，e}
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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.
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.
Entdecken Sie die zugrunde liegenden Prinzipien und die Algorithmusauswahl der C++-Sortierfunktion
Apr 02, 2024 pm 05:36 PM
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.
Üben und denken Sie an die multimodale große Modellplattform DataCanvas von Jiuzhang Yunji
Oct 20, 2023 am 08:45 AM
1. Die historische Entwicklung multimodaler Großmodelle zeigt den ersten Workshop zur künstlichen Intelligenz, der 1956 am Dartmouth College in den Vereinigten Staaten stattfand Pioniere der symbolischen Logik (außer dem Neurobiologen Peter Milner in der Mitte der ersten Reihe). Diese symbolische Logiktheorie konnte jedoch lange Zeit nicht verwirklicht werden und leitete in den 1980er und 1990er Jahren sogar den ersten KI-Winter ein. Erst mit der kürzlich erfolgten Implementierung großer Sprachmodelle haben wir entdeckt, dass neuronale Netze dieses logische Denken tatsächlich tragen. Die Arbeit des Neurobiologen Peter Milner inspirierte die spätere Entwicklung künstlicher neuronaler Netze, und aus diesem Grund wurde er zur Teilnahme eingeladen in diesem Projekt.
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
Kann künstliche Intelligenz Kriminalität vorhersagen? Entdecken Sie die Möglichkeiten von CrimeGPT
Mar 22, 2024 pm 10:10 PM
Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz (KI) und Strafverfolgung eröffnet neue Möglichkeiten zur Kriminalprävention und -aufdeckung. Die Vorhersagefähigkeiten künstlicher Intelligenz werden häufig in Systemen wie CrimeGPT (Crime Prediction Technology) genutzt, um kriminelle Aktivitäten vorherzusagen. Dieser Artikel untersucht das Potenzial künstlicher Intelligenz bei der Kriminalitätsvorhersage, ihre aktuellen Anwendungen, die Herausforderungen, denen sie gegenübersteht, und die möglichen ethischen Auswirkungen der Technologie. Künstliche Intelligenz und Kriminalitätsvorhersage: Die Grundlagen CrimeGPT verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um große Datensätze zu analysieren und Muster zu identifizieren, die vorhersagen können, wo und wann Straftaten wahrscheinlich passieren. Zu diesen Datensätzen gehören historische Kriminalstatistiken, demografische Informationen, Wirtschaftsindikatoren, Wettermuster und mehr. Durch die Identifizierung von Trends, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen, kann künstliche Intelligenz Strafverfolgungsbehörden stärken
Anwendung von Algorithmen beim Aufbau einer 58-Porträt-Plattform
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform Zunächst möchte ich Ihnen den Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform mitteilen. 1. Das traditionelle Denken der traditionellen Profiling-Plattform reicht nicht mehr aus. Der Aufbau einer Benutzer-Profiling-Plattform basiert auf Data-Warehouse-Modellierungsfunktionen, um Daten aus mehreren Geschäftsbereichen zu integrieren, um genaue Benutzerporträts zu erstellen Und schließlich muss es über Datenplattformfunktionen verfügen, um Benutzerprofildaten effizient zu speichern, abzufragen und zu teilen sowie Profildienste bereitzustellen. Der Hauptunterschied zwischen einer selbst erstellten Business-Profiling-Plattform und einer Middle-Office-Profiling-Plattform besteht darin, dass die selbst erstellte Profiling-Plattform einen einzelnen Geschäftsbereich bedient und bei Bedarf angepasst werden kann. Die Mid-Office-Plattform bedient mehrere Geschäftsbereiche und ist komplex Modellierung und bietet allgemeinere Funktionen. 2.58 Benutzerporträts vom Hintergrund der Porträtkonstruktion im Mittelbahnsteig 58
Analyse des PHP-Algorithmus: effiziente Methode zum Auffinden fehlender Zahlen in einem Array
Mar 02, 2024 am 08:39 AM
PHP-Algorithmusanalyse: eine effiziente Methode zum Auffinden fehlender Zahlen in einem Array. Bei der Entwicklung von PHP-Anwendungen stoßen wir häufig auf Situationen, in denen wir fehlende Zahlen in einem Array finden müssen. Diese Situation kommt in der Datenverarbeitung und im Algorithmusdesign sehr häufig vor. Daher müssen wir effiziente Suchalgorithmen beherrschen, um dieses Problem zu lösen. In diesem Artikel wird eine effiziente Methode zum Auffinden fehlender Zahlen in einem Array vorgestellt und spezifische PHP-Codebeispiele angehängt. Problembeschreibung Angenommen, wir haben ein Array mit Ganzzahlen zwischen 1 und 100, aber eine Zahl fehlt. Wir müssen ein entwerfen
