算法

一、概述 动态规划（Dynamic Programming，DP）算法是一种解决多阶段决策过程最优化的数学方法，它在计算机程序设计以及人工智能等领域被广泛应用。DP算法要求问题具有…

一、什么是RandomForest RandomForest是一种基于决策树的集成学习算法。它通过在数据集上随机抽样和特征选择，生成多个决策树进行集成。根据这些决策树的投票结果，最…

一、Q-learning算法介绍 Q-learning是一种基于动态规划的强化学习算法。该算法通过学习一个Q值表（Q table）来找到最佳的行动策略。在Q表中，每一行代表一个状态…

一、什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯算法是一种基于”贝叶斯定理”与”特征独立性假设”的分类算法。简单来说，它是一种统计学方法，用于…

一、介绍 Newton-Raphson算法（简称NR算法）是一种非常常用的数值求解算法，可用于求解非线性方程、最优化问题等。该算法来源于牛顿迭代法，是一种通过一次一次的改进来逐步逼…

一、什么是AdaBound？ AdaBound是一种基于自适应学习率方法的优化算法，可以在神经网络优化时快速地收敛到较优解。 AdaBound是在Adam优化算法基础上改进而来的，…

一、ndcg简介 ndcg（Normalized Discounted Cumulative Gain）是一种用来评估排序质量的指标，在信息检索领域被广泛应用。ndcg的计算考虑用…

一、什么是FF新推荐 FF新推荐是一种基于深度学习模型的推荐算法，创造性地采用了自监督学习策略，减少了对于大量标注数据的依赖，提高了用户画像的准确性，同时保护了用户隐私。 与传统推…

一、简介 R-FCN是一个利用深度学习算法进行目标检测的算法，于2016年被提出，是以2015年的Faster RCNN算法为基础，在Faster RCNN算法的基础上对区域建议网…

一、概述 抽奖算法是指在一定的规则下进行随机抽取的一种算法。通常用在各类抽奖活动、游戏、随机分配等场景下。其精髓在于既要保证公平，又要保证随机性。 而在实现抽奖算法时，除了随机性和…

一、什么是nagle算法 nagle算法是TCP协议中的一种流量控制算法，它的主要作用是优化小数据包的传输，减少网络拥堵和提高传输效率。该算法由John Nagle在1984年提出…

一、什么是消息摘要算法 消息摘要算法是一种将任意长度的消息通过散列（哈希）运算，变成一个固定长度的摘要（哈希值或消息摘要）的算法。它是对消息的完整性和真实性进行验证的重要工具。通常…

一、什么是期望最大化算法 期望最大化算法（Expectation Maximization Algorithm, EM算法）是一种计算密度估计、参数估计等问题的迭代优化算法，在数据…

一、点云分割算法概述 点云分割是一种非常重要的计算机视觉问题。它通常指将原始点云分成多个子集，每个子集代表一个不同的对象。点云分割任务是在保持物体形状完整的同时，从密集的点云中分离…

一、SASRec简介 SASRec是一种仅基于序列信息进行推荐的深度神经网络模型。相比于其他推荐算法，SASRec有较高的准确率和效率，同时能够处理长时序列数据。 SASRec最初…