在鸢尾花数据集（n=150）中，通过三维参数空间遍历（「criterion/max_depth/min_samples_leaf」）结合6折分层验证，实现决策树准确率从92.1%至97.3%的跃升。实验揭示：信息熵准则在深层树（dept...

本文通过Scikit-Learn实现对比ID3与CART决策树算法，解析信息熵与基尼指数的分裂准则差异。实验使用Iris数据集验证算法性能，揭示random_state参数对数据划分和树结构的双重控制作用。可视化展...

本文总结一下我在算法课程中学习到的十大排序算法思路和C语言+Python实现。

检测一个字符串能否通过在头部加入指定的字符从而形成回文串。优化代码时避免了字符串拼接，通过双指针技术判断是否可以通过向字符串头部插入字符形成回文。优化后的代码仅检查尾部字符是否可以...

我的题解 def isGood(x): x = str(x) lenx = len(x) for i in range(lenx): # 奇数位 if i % 2 == 0: if int(x[-i-1]) % 2 == 0: return False else: if int(x[-i-1]) % 2 == 1: return False r...

研究聚焦于作物病害识别与遥感频域特征融合。基于ShiftingNet的病害识别模型在Plant Village数据集上实现多类作物Val Acc达99.8%，验证了标准化预处理对复杂背景图像的重要性；针对ConvLSRNet的...

Pest-ConFormer通过融合CNN与Transformer的优势，结合多尺度特征聚合和弱监督学习，显著提升了细粒度害虫分类性能，但计算复杂度较高。未来工作可围绕轻量化、小目标优化和数据增强展开。

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DBCLNet通过双分支协作和特征级联设计，显著提升了多类别农作物病害的识别性能，并在模型复杂度与精度间取得平衡。未来可进一步优化特征提取策略，并扩展至更复杂场景验证实用性。

FreqFormer通过频域注意力机制有效结合高频细节与低频全局信息，显著提升了遥感图像语义分割的精度。实验表明其在复杂场景中具有更强的判别能力，为地物分类和地理空间分析提供了新的解决方案。