算法

一、概述 動態規劃（Dynamic Programming，DP）算法是一種解決多階段決策過程最優化的數學方法，它在計算機程序設計以及人工智能等領域被廣泛應用。DP算法要求問題具有…

一、什麼是RandomForest RandomForest是一種基於決策樹的集成學習算法。它通過在數據集上隨機抽樣和特徵選擇，生成多個決策樹進行集成。根據這些決策樹的投票結果，最…

一、Q-learning算法介紹 Q-learning是一種基於動態規劃的強化學習算法。該算法通過學習一個Q值表（Q table）來找到最佳的行動策略。在Q表中，每一行代表一個狀態…

一、什麼是樸素貝葉斯算法？ 樸素貝葉斯算法是一種基於”貝葉斯定理”與”特徵獨立性假設”的分類算法。簡單來說，它是一種統計學方法，用於…

一、介紹 Newton-Raphson算法（簡稱NR算法）是一種非常常用的數值求解算法，可用於求解非線性方程、最優化問題等。該算法來源於牛頓迭代法，是一種通過一次一次的改進來逐步逼…

一、什麼是AdaBound？ AdaBound是一種基於自適應學習率方法的優化算法，可以在神經網絡優化時快速地收斂到較優解。 AdaBound是在Adam優化算法基礎上改進而來的，…

一、ndcg簡介 ndcg（Normalized Discounted Cumulative Gain）是一種用來評估排序質量的指標，在信息檢索領域被廣泛應用。ndcg的計算考慮用…

一、什麼是FF新推薦 FF新推薦是一種基於深度學習模型的推薦算法，創造性地採用了自監督學習策略，減少了對於大量標註數據的依賴，提高了用戶畫像的準確性，同時保護了用戶隱私。 與傳統推…

一、簡介 R-FCN是一個利用深度學習算法進行目標檢測的算法，於2016年被提出，是以2015年的Faster RCNN算法為基礎，在Faster RCNN算法的基礎上對區域建議網…

一、概述 抽獎算法是指在一定的規則下進行隨機抽取的一種算法。通常用在各類抽獎活動、遊戲、隨機分配等場景下。其精髓在於既要保證公平，又要保證隨機性。 而在實現抽獎算法時，除了隨機性和…

一、什麼是nagle算法 nagle算法是TCP協議中的一種流量控制算法，它的主要作用是優化小數據包的傳輸，減少網絡擁堵和提高傳輸效率。該算法由John Nagle在1984年提出…

一、什麼是消息摘要算法 消息摘要算法是一種將任意長度的消息通過散列（哈希）運算，變成一個固定長度的摘要（哈希值或消息摘要）的算法。它是對消息的完整性和真實性進行驗證的重要工具。通常…

一、什麼是期望最大化算法 期望最大化算法（Expectation Maximization Algorithm, EM算法）是一種計算密度估計、參數估計等問題的迭代優化算法，在數據…

一、點雲分割算法概述 點雲分割是一種非常重要的計算機視覺問題。它通常指將原始點雲分成多個子集，每個子集代表一個不同的對象。點雲分割任務是在保持物體形狀完整的同時，從密集的點雲中分離…

一、SASRec簡介 SASRec是一種僅基於序列信息進行推薦的深度神經網絡模型。相比於其他推薦算法，SASRec有較高的準確率和效率，同時能夠處理長時序列數據。 SASRec最初…