HashMap扩容时的rehash方法中(e.hash & oldCap) == 0算法推导
PS:由于文档是我在本地编写好之后再复制过来的，有些文本格式没能完整的体现，故提供下述图片，供大家阅览，以便有更好的阅读体验：HashMap在扩容时，需要先创建一个新数组,然后再将旧数组中的数据转移到新数组上来此时，旧数组上的数据就会根据(e.hash & oldCap) 是否等于0这个算法...
【AI系统】AI 学习方法与算法现状
在人工智能（AI）的漫长历史中，我们见证了从早期的规则驱动系统到现代的机器学习模型的转变。AI的学习方法是其进步的核心，而算法现状则反映了当前技术的高度和未来的发展方向。 Ⅰ.AI 学习方法AI的工作原理基于深度神经网络，这是一种模仿人脑处理信息方式的计算模型。在设计AI系统时，我们首先需要确定模型的输入和输出...
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int)，已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int)，已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法 1、UML类图 2、源码： package com.back.zheng; public interface DataOperation { public void...
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机器学习方法之决策树算法
1.概述1.1.定义决策树算法是一种常用的机器学习方法，可以应用于分类和回归任务。通过递归地将数据集划分为更小的子集，从而形成一棵树状的结构模型。每个内部节点代表一个特征的判断，每个分支代表这个特征的某个取值或范围，每个叶节点则表示预测结果。1.2.起源决策树算法最早由计算机科学家和统计学家在20世纪60年代提出。最著名的是Ross Qui...
【机器学习】RLHF：在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
一、引言 在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的校准已成为一个备受关注的热点。基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，简称RLHF）作为一种有效的校准方法，已逐渐在GPT-4、ChatGPT等先进模型中展现出其独特优势。然而，随着离线对齐算法的迅速崛起，RLHF所面临的挑战也日益严峻。本文将从RLHF的基本概念入手，...
基于二维CS-SCHT变换和扩频方法的彩色图像水印嵌入和提取算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述水印嵌入原理 水印提取原理： 将嵌入水印的图像再次进行二维CS-SCHT变换。 提取变换后的低频系数，并按照嵌入时的规则去除宿主图像内容的影响，恢复出水印信息 Wm′。 4.部分核心程序```% figure;% subplot(121);% imshow(Irgb)% subplot(1...
python的优势在于方法库很多，而且有很多方便的算法库。但直接调用是否反而会影响了自己算法的理解？
python的优势在于方法库很多，而且有很多方便的算法库。但直接调用过多是否反而会影响了自己算法的理解呢
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述水印嵌入原理 LABS方法在这里不太明确，如果指的是色彩空间转换，可能是在嵌入或提取阶段将RGB图像转换至LAB色彩空间，因为LAB空间更适合人眼对颜色的感知，有利于隐藏水印而不易察觉。 水印提取原理： 将嵌入水印的图像再次进行二维CS-SCHT变换。 提取变换后的低频系数，并按照嵌入时...
【视频】时间序列分类方法：动态时间规整算法DTW和R语言实现
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22945 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 时间序列分类的动态时间扭曲 使用机器学习算法对时间序列进行分...
R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。 ...
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