项目算法的相关内容

文章 2025-01-19 来自：开发者社区

【潜意识Java】深度解析黑马项目《苍穹外卖》与蓝桥杯算法的结合问题

目录为什么要结合项目与算法？ 1. 蓝桥杯与《苍穹外卖》项目的结合实例：基于蓝桥杯算法思想的订单配送路径规划问题描述：代码实现：使用动态规划解决旅行商问题代码解析：为什么这个题目与蓝桥杯相关？ 2. 商品推荐系统：基于贪心算法代码实现：基于评分和销量的商品推荐代码解析：关联到蓝桥...

文章 2024-06-28 来自：开发者社区

在机器学习项目中，选择算法涉及问题类型识别（如回归、分类、聚类、强化学习）

在开发大型机器学习模型时，确定使用哪种算法是一项关键任务，通常涉及多个步骤和考虑因素。以下是一些指导原则和流程，可以帮助您决定选择哪种机器学习算法最为合适：问题定义：问题类型：明确问题是回归问题（预测数值）、分类问题（预测离散类别）、聚类问题࿰...

文章 2024-06-14 来自：开发者社区

计算机Java项目｜基于协同过滤算法的体育商品推荐系统

项目编号：L-BS-QBBSSPRINGBOOT-45 一，环境介绍语言环境：Java: jdk1.8 数据库：Mysql: mysql5.7 应用服务器：Tomcat: tomcat8.5.31 开发工具：IDEA或eclipse 技术：springboot+mysql+html+java 二，项目简介 ...

文章 2024-03-20 来自：开发者社区

利用java编写的项目设备调配系统代码示例（内含5种设备调配的算法）

最近在做一个项目设备调配系统，分享一些干货！！！一、设备调配方案用户需求分析：仔细分析用户的设备需求，包括设备类型、数量、使用时间、地点等方面的要求。了解用户的具体需求是确定最佳设备调配方案的基础。 ...

文章 2023-12-04 来自：开发者社区

字节跳动八进八出，offer到手，发现项目不重要算法才最重要

先进行说明一下，本人刚刚大三结束，去年十二月的时候是投递了字节的视频架构的实习，共三轮技术面+一轮hr面，成功拿到offer实习了五个月。今年秋招提前批是投了抖音架构，共三轮技术面+一轮hr面，已经成功拿到offer。由于去年实习面经没有发，所以跟着本次提前批面经一共八轮面试一起发了。面经更多的记录我当时面试的思考和一些相关问题回答的切入点，可能会跟其他面经直接给答案有所不同，其实掌握了切入....

文章 2023-10-13 来自：开发者社区

【易售小程序项目】小程序首页完善（滑到底部数据翻页、回到顶端、基于回溯算法的两列数据高宽比平衡）【后端基于若依管理系统开发】

文章 2023-06-16 来自：开发者社区

【Node.js实战】一文带你开发博客项目之安全（sql注入、xss攻击、md5加密算法）

一、前言前面，我们使用原生 nodejs 已经大体完成了 myblog 的项目，下面我们来学习一下如何为我们项目的安全保驾护航…sql注入：窃取数据库内容XSS攻击：窃取前端的 cookie 内容密码加密：保障用户信息安全（重要！）我们只关注通过 web server （nodejs）层面预防二、安全1、sql 注入攻击最原始、最简单的攻击，从有了 web2.0 就有了 sql 注入攻击攻击方式....

文章 2023-05-30 来自：开发者社区

SpringSecurity：前后端分离项目中用户名与密码通过国密算法SM2加密传输

背景国密算法是我国自主研发创新的一套数据加密处理系列算法，包括SM1, SM2, SM3, SM4, SM7, SM9, 祖冲之密码算法等。从SM1-SM4分别实现了对称、非对称、摘要等算法功能，完成身份认证和数据加解密等功能。我们这里使用的 SM2 非对称加密算法，对标替代的是大名鼎鼎的 RSA 算法。对于使用过 RSA 算法的同学， SM2 的用法基本类似，如果您想了解前后端分离项目中使用 ....

文章 2023-05-18 来自：开发者社区

【项目实践】从零开始学习SSD目标检测算法训练自己的数据集（附注释项目代码）（二）

2.3、SSD的训练过程与细节2.3.1、框架训练的具体步骤首先VGG16在ILSVRC CLS-LOC数据集上进行预训练。然后将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成3×3卷积层Conv6（Conv6采用带孔卷积Dilation Convolution，Conv6采用3×3大小，dilation rate=6的膨胀卷积）和1×1卷积层Conv7；然后移除dropout层和fc8层，并新增一系....

文章 2023-05-18 来自：开发者社区

【项目实践】从零开始学习SSD目标检测算法训练自己的数据集（附注释项目代码）（一）

1、SSD的知识思维脑图2、简介2.1、SSD出现的背景针对YOLO V1对于小目标检测的缺陷一个死板的边框定制，导致如果出现过于密集检测物体时，效果就会比较差，而对于多阶段检测的方法，诸如，RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN虽然对于小目标有比较好的检测效果，但是由于其自身会产生很多的冗余边界框导致基于分类的检测方法的检测时间比较久，很难满足实时性的要求。SSD是一个端到端的模....

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更新时间 2025-01-20 12:59:03

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