该实验利用决策树算法进行分类（葡萄酒数据集）与回归（加州房价数据集），对比预剪枝（控制最大深度等参数）和后剪枝（CCP算法）策略对模型性能的影响。通过网格搜索优化超参数，结合SMOTE处理...

《乌合之众》揭示了群体心理的非理性本质：群体智力低下、情感极端化、易受暗示与传染，个体意识消融于集体无意识中。领袖通过断言、重复和声望操控群体，传统与种族构成群体精神内核。勒庞批判...

本次组会汇报了两项研究进展：一、提出基于图像切割与标注的作物叶片病害分类去背景方法，采用小型Inception模型验证泛化性，探讨OpenCV预处理或语义分割去背景的可行性；二、融合多源玉米数据...

本文提出一种轻量化改进的MaxViT模型，通过集成SE模块和GRN技术优化结构，并结合多源数据集（5234张图像）进行玉米叶片病害检测。实验表明，该模型在四分类任务中准确率达99.24%，推理速度达0.0...

本文提出一种基于局部特征学习的轻量化深度学习方法，用于跨作物植物病害检测。通过将叶片图像分割为32×32小块并筛选有效区域，构建包含186万样本的数据集，采用轻量化Inception模型实现二分类...

本文提供的来自《天生不同》的表格可用于MBTI二分法判型，更好的判型方式建议进行荣格八维认知动力测试，所得结果与16人格的八维顺序进行对比，判型更准确，也能更加了解自己功能的发展。

使用动态规划计算 LCS 长度后，从dp[m][n]回溯构造 LCS 字符串：若text1[i-1] == text2[j-1]，加入 LCS 并向左上移动，否则向dp值较大的方向移动。最终反转 LCS 输出。时间复杂度 O(m×n)。

埃拉托色尼筛法通过标记法筛除合数，高效找出素数。算法从 2 开始，将其倍数标记为合数，避免重复计算，时间复杂度为 O(n log log n)。代码统计 1 到 2020 的合数个数，优化点包括从 i*i 开始筛...

Python 的 datetime 模块提供了方便而强大的日期时间处理工具，在算法竞赛中应对涉及日期、时间、日历等问题时，可以大大简化代码逻辑，避免因手动计算而出错。掌握其常见函数和类（如 date、da...

2025年3月16日的分享会上，陈学长建议人工智能专业学生转向机器人领域（如ROS开发、嵌入式等新兴高需岗位），强调考研提升学历对冲击算法岗的重要性，并提倡通过国家级竞赛积累经验、拓宽职业后...

本实验使用K近邻分类算法对sklearn葡萄酒数据集进行分类，采用标准化预处理、网格搜索优化超参数（k值、距离度量、权重方式）并结合5折交叉验证确保模型稳定性。最终，最佳模型在测试集上实现10...

本文介绍了使用Python和Scikit-Learn进行信用卡欺诈检测的完整流程。通过处理高度不平衡的数据集（492例欺诈 vs 284315正常），采用SMOTE过采样技术平衡样本，并使用决策树模型训练。评估部分涵...