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jdk8 sorted 排序值comparing 和thenComparing 偶遇问题解析
在java8之前,排序有两种方法: 1.定义比较器类 继承Comparator接口,然后重写compare(a,b) 方法,返回的结果是int类型 0 代表 a==b 1 代表 a>b -1 代表 a<b 2.定义比较器对象 Comparator<Person> c1 = new Comparator<Person>() {@Overridepublic int compare(P
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Rosalind 043 Comparing Spectra with the Spectral Convolution
这个问题是关于如何比较两个蛋白质的质谱图的相似性。在生物信息学和质谱分析中,这个问题非常重要,尤其是在蛋白质组学领域。 背景 质谱图与蛋白质:在蛋白质组学中,质谱仪用于分析蛋白质。将蛋白质分解成多个肽段后,会产生一个质谱图,这是质荷比(m/z)和强度的图表。质谱图中的每一个峰代表蛋白质的一个片段,其位置对应该片段的质量。 简化的谱图:这个问题将质谱图简化为实数的多重集,每个数代表一个肽段的
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【论文解读】Comparing VVC, HEVC and AV1 using Objective and Subjective Assessments
时间:2020 级别:IEEE 机构: IEEE 组织 摘要: 对3种最新的视频编码标准HEVC (High Efficiency video Coding)测试模型HM (High Efficiency video Coding)、amedia video 1 (AV1)和Versatile video Coding测试模型 (VTM)进行了客观和主观质量评价。通过精细化选择9个源序列,使其具有
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深度学习笔记(3):1.8-1.12 同人的表现比较(comparing to human-level performance)
这几小节我们主要介绍人类水平以及将机器学习同人的表现相比较的原因。 1.8 为什么是人的表现(why human-level performance) 首先是为什么要将机器学习同人的表现相比较,因为我们发现将机器学习同人的表现相比较时,特别是在人类能够做得很好的事情上,比如图片识别、音频识别等,能够大大提高工作效率。为什么这么说呢? 用一个图和一些简单的例子来解释一下,如下图所示: 假
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文献阅读——Comparing SNNs and RNNs on Neuromorphic Vision Datasets: Similarities and Differences
题目:Comparing SNNs and RNNs on Neuromorphic Vision Datasets: Similarities and Differences 期刊会议:Neural Networks 2020(CCF B) 摘要 记录无框架棘波事件的神经形态数据因其时空信息成分和事件驱动的处理方式而受到广泛关注。脉冲神经网络(SNNs)代表了一族用于神经形态计算
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论文翻译——Comparing Deep Learning And Support V ector Machines for Autonomous Waste Sorting
比较深度学习和支持向量机的自动垃圾分类 摘要:垃圾分类是将垃圾分类成不同类型的过程。目前的趋势是有效地对垃圾进行分类,以便适当地处理。必须尽早进行分离,以减少其他物质对废物的污染。这一过程自动化的需要对垃圾处理公司来说是一个重要的促进因素。本研究旨在通过应用机器学习技术,仅从垃圾图片中识别垃圾类型,实现垃圾分类的自动化。使用了两种流行的学习算法:卷积神经网络(CNN)深度学习和支持向量机(SVM
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