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AI模型越来越小，需要的算力也也来越弱，但精度依旧有保障。最新代表，是一个刚在GitHub上开源的中文项目：一款超轻量级通用人脸检测模型。项目贡献者介绍，这一模型大小文件仅1MB，320x240输入下计算量仅90MFlops。当然，效果也不弱于当前业界主流

排序学习的设计思想与协同过滤和矩阵分解以及随后出现的深度学习的主要不同在于排序学习把推荐系统看成是一个排序的问题。这个过程中算法不纠结于对于用户喜欢的物品的评分进行准确预测，而是把物品之间的顺序关系作为优化的目标。Bayesian Personalized

计数排序是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。计数排序不是比较排序，排序的速度快于任何比较排序算法。由于用来计数的数组C的长

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距离向量路由算法，也叫做最大流量演算法，其被距离向量协议作为一个算法，如RIP, BGP, ISO IDRP, NOVELL IPX。在距离表中的这个信息是根据临近接点信息的改变而时时更新的。这个表中的列代表直接和它相连的邻居，行代表在网络中的所有目的地。

目前常用的方法就是通过人眼来直接观看，但是由于人眼的主观性及观看人员的单体差异性，对于同样的视频质量，不同的人的感受是不一样的。为此多个研究机构提出了视频质量客观测试方法，即利用机器或程序来评价视频质量的方法。本文正是要介绍一下其中的一种方法：VQM，并且

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Java代码实现参考:数据挖掘贝叶斯算法java实现

同济大学电子与信息工程学院的研究人员王硕、康劲松，在《电工技术学报》2019年第4期上撰文指出，永磁同步电机通常采用正弦波进行驱动和控制，由于气隙磁场的畸变和电压型逆变器的死区效应等因素的存在，使永磁同步电机电流波形含有大量的谐波而发生畸变，特别是在电机低

基于目标检测的跟踪，在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体，然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果。这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标，当然这种方式要求你前提得有一个好的“目标检测”算法。Step1：使用目标检测算法

电能质量问题主要由各类扰动引起[1]。其中，谐波、间谐波、闪变等稳态扰动具有周期性，而瞬时、暂降、暂升、中断、衰减振荡等暂态扰动具有短时性和随机性。为了对重要区域电网内的电能质量扰动进行实时查看、分析、评估与治理，要求各监测站点不间断、高采样率地进行数据采

华南理工大学电力学院的研究人员王雅平、林舜江等，在2018年第10期《电工技术学报》上撰文，针对含风光发电和储能电池的微电网多目标随机动态优化调度问题，建立以微电源总运行费用和系统总网损为目标函数，同时以多个蓄电池剩余电量的和作为资源存储量的微电网多目标随

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本来不想写这篇文章的，因为原先发现有很多中文blog都说了这个算法，但是看了一下，发现这些中文blog要么翻译国外文章翻译地非常料，要么就是介绍这个算法介绍得很乱让人看不懂，所以反而让我觉得我应该写下这篇文章，因为别人没搞好。1)首先，我们会把fileDs