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- 量化代码性能：使用 Profiling 和 Benchmark 优化应用速度
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1.程序功能描述AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，由YoavFreund和RobertSchapire于1995年提出，主要用于提高弱分类器的性能，最终构建一个强分类器。其核心理念是通过迭代训练一系列弱分类器，并给予分类效果好的弱分类器更高的权重，最后将这些弱分类器组合起来形成......
- 空心电抗器的matlab建模与性能仿真分析
1.课题概述 空心电抗器是一种无铁芯的电感元件，主要由一圈或多圈导线绕制在非磁性材料制成的空心圆筒或其他形状的骨架上构成。其工作原理基于法拉第电磁感应定律，当交流电通过电抗器时，会在电抗器的绕组中产生自感电动势，阻碍电流的变化，因此起到限制电流、滤波、吸收......
- 基于yolov4深度学习网络的公共场所人流密度检测系统matlab仿真,带GUI界面
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- 关于LIS的优化
LIS是动态规划中经典的问题。首先我们令f[i]表示前i个元素中最长上升（不下降同理）子序列长度，那么我们有：(f[i]=min{f[j]+1|a[i]>a[j]})朴素的算法当中我们在外层枚举1n，内层枚举1i-1来挨个比较转移，这样的时间复杂度是(O(n^{2}))的。考虑优化。我们可以在求出当前最长上升子......
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深度学习基础理论————"优化"方法(归一化/dropout)1、归一化方法（LayerNorm/BatchNorm/GroupNorm）归一化层是深度神经网络体系结构中的关键，在训练过程中确保各层的输入分布一致，这对于高效和稳定的学习至关重要。归一化技术的选择（Batch,Layer,GroupNormalization）会显著影响训......