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原创 遗传算法(GA)学习以及python实现(附C++TSP)

GA、遗传算法、TSP路径规划

2022-06-10 11:11:22 1500 2

原创 时间片轮算法原理及其C++代码实现

时间片轮算法原理根据先来先服务的原则,将需要执行的所有进程按照到达时间的大小排成一个升序的序列,每次都给一个进程同样大小的时间片,在这个时间片内如果进程执行结束了,那么把进程从进程队列中删去,如果进程没有结束,那么把该进程停止然后改为等待状态,放到进程队列的尾部,直到所有的进程都已执行完毕代码如下#include<iostream>#include<fstream>#include<algorithm>#include<queue>#defi.

2021-10-30 15:19:14 1769

原创 Springboot+vue前后端分离解决跨域问题

后端解决import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.web.servlet.config.annotation.CorsRegistry;import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;@Configurationpublic class CorsConifg im.

2021-10-24 09:51:02 273

原创 Springboot封装JWT工具类,实现拦截器

将JWTUtils放入Utils包中代码如下import com.auth0.jwt.JWT;import com.auth0.jwt.JWTCreator;import com.auth0.jwt.JWTVerifier;import com.auth0.jwt.algorithms.Algorithm;import com.auth0.jwt.interfaces.DecodedJWT;import java.util.Calendar;import java.util.Map;.

2021-10-23 20:21:21 356

原创 JavaWeb-SpringBoot项目通用响应的设计

依赖:lombok<dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional></dependency>项目common结构:CommonResponse写法import java.io.Serializable;@Getterpu.

2021-10-21 18:08:32 228

转载 Windows安装华为openGauss数据库——openGauss基于x86架构openEuler虚拟机的编译以及JDBC的连接

static final String JDBC_DRIVER = “org.postgresql.Driver”;static final String DB_URL = “jdbc:postgresql://你的虚拟机IP地址:你的数据库占用端口号/要连接的数据库”;// 数据库的用户名与密码,需要根据自己的设置static final String USER = “root”;static final String PASS = “123456”;public static void mai

2021-09-17 14:44:54 553

原创 leetcode题解-122.买卖股票的最佳时机

题目leetcode题解-122.买卖股票的最佳时机题目详情给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。示例 1:输入: [7,1,5,3,6,4]输出: 7解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。 随后

2021-07-04 19:48:09 1473 3

原创 一张图弄懂汇编程序常用指令系统(知识结构图)--快速参照手册(参照:人民邮电出版社《汇编语言程序设计(第二版)》前5章内容)

2021-05-22 14:16:05 1831

原创 用16位指令编写完整程序,实现下列数据定义语句和相关指令,在debug下查看内存数据的定义情况,单步跟踪查看各寄存器的值。

题目:ORG 0ARRAY LABEL BYTEDA1 DW 2,9,14,3,315H,-6DA2 DB 7,‘ABCDEDFG’LEN = $-DA2ORG 100HDA3 DW DA4DA4 DB 4 DUP(2 DUP(1,2,3),4)…………MOV AL,ARRAY+2 (AL)=( )HADD AL,DA2+1 (AL)=( )HMOV AX,DA2-DA1 (AX)=( )HMOV BL,LEN (BL)=( )HMOV AX, DA3 (AX)=( )HM.

2021-05-18 18:39:55 2899 1

原创 用字符串处理指令编制程序,处理字符串的比较和查找,显示结果。

(1)字符串的比较函数中,一个字符串在数据段定义,另一个字符串在程序执行时从键盘输入,必须定义键盘缓冲区。指出不相等的位置。data segment string db 'helloworld$' buffer db 20,?,20 dup(?),13,10,'$'data endscode segment assume cs:code,ds:datastart: MOV AX,data MOV DS,AX MOV ES,AX lea D.

2021-05-18 18:35:51 2810

原创 CentOS搭建Gitlab的详细教程

前期准备服务器:CentOS7安装文件:gitlab-ce-12.6.3-ce.0.el7.x86_64.rpm安装gitlab介绍一下两种安装方式 yum安装、rmp安装(个人喜欢第二种方式,有时候yum下载的有点慢)。yum安装这里直接参考官网安装教程gitlab安装教程打开linux系统终端,首先安装gitlab必须的ssh,以及在系统防火墙中打开HTTP、HTTPS和SSH访问。sudo yum install -y curl policycoreutils-python o

2021-05-16 08:20:23 5634

原创 openCV-Python图像特征提取和描述SIFT/SURF算法

SIFT/SURF算法1.1 SIFT原理前面两节我们介绍了Harris和Shi-Tomasi角点检测算法,这两种算法具有旋转不变性,但不具有尺度不变性,以下图为例,在左侧小图中可以检测到角点,但是图像被放大后,在使用同样的窗口,就检测不到角点了。所以,下面我们来介绍一种计算机视觉的算法,尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)。它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 Davi

2021-05-15 10:37:52 4200 4

原创 下面的7个算法与本章的二分搜索算法binarySearch略有不同。请判断这7个算法的正确性。如果算法不正确,请说明产生错误的原因;如果算法正确,请给出算法的正确性证明

分治法2-2 下面的7个算法与本章的二分搜索算法binarySearch略有不同。请判断这7个算法的正确性。如果算法不正确,请说明产生错误的原因;如果算法正确,请给出算法的正确性证明。(1)与主教材中的算法binarySearch相比,数组段左、右游标left和right的调整不正确,导致陷入死循环(2)与主教材中的算法binarySearch相比,数组段左、右游标left和right的调整不正确,导致当x=a[n-1]时返回错误。(3)与正确算法binarySearch5相比,数组段左、右游

2021-05-05 23:03:23 3956

原创 openCV人脸识别简单案例

1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测,首先需要大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不含面部的图像)来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用,就像我们的卷积核,每一个特征是一 个值,这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。Haar特征可用于于图像任意位置,大小也可以任意改变,所以矩形特征值是

2021-05-05 18:39:44 4104 1

原创 用层次分析法解决购买笔记本电脑的问题

一、问题的提出在如今科技高速发展的时代,电脑也逐渐成为人们学习和工作的重要工具,从而为人们的工作和学习带了极大方便。然而,怎样去购置一台价格合理、性能较好的电脑却是人们关注的问题。二、分析问题考虑价格、外观、配置等因素,构造的层次模型如下:三、问题解决:根据专家分析可知四个准则对目标的重要性权重为一下矩阵如下:由公式可计算矩阵可知故矩阵的不一致性在容许的范围之内方案层对于准则层的的重要性权重如下:以上数据CI验证通过四、计算用最大特征值对.

2021-05-04 18:32:41 5260 2

原创 openCV模板匹配和霍夫变换

文章目录模版匹配和霍夫变换1 模板匹配1.1 原理1.2 实现2 霍夫变换2.1 原理2.2 霍夫线检测2.3 霍夫圆检测[了解]image-20191008105125382模版匹配和霍夫变换学习目标掌握模板匹配的原理,能完成模板匹配的应用理解霍夫线变换的原理,了解霍夫圆检测知道使用OpenCV如何进行线和圆的检测1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配,就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域,该算法的输入包括模板和图片,整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片,计算其与图

2021-04-24 13:29:36 2220

转载 openCV图像平滑处理(噪声类型及其滤波处理)

图像平滑学习目标了解图像中的噪声类型了解平均滤波,高斯滤波,中值滤波等的内容能够使用滤波器对图像进行处理1 图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。1.1 椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点,可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素(或是两者皆有)。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输

2021-04-23 22:11:09 3555

原创 openCV形态学操作(膨胀腐蚀、开闭运算、礼帽和黑帽)

形态学操作学习目标理解图像的邻域,连通性了解不同的形态学操作:腐蚀,膨胀,开闭运算,礼帽和黑帽等,及其不同操作之间的关系1 连通性在图像中,最小的单位是像素,每个像素周围有8个邻接像素,常见的邻接关系有3种:4邻接、8邻接和D邻接。分别如下图所示:4邻接:像素p(x,y)的4邻域是:(x+1,y);(x-1,y);(x,y+1);(x,y-1),用N_4§N4(p)表示像素p的4邻接D邻接:像素p(x,y)的D邻域是:对角上的点 (x+1,y+1);(x+1,y-1);(x-1,y

2021-04-23 21:28:58 2959 7

原创 Python数据分析三剑客初始化库的导入以及中文乱码问题的解决

以下是初始化库的导入,分别有matplotlib、numpy、pandas三个库文件以及解决乱码问题的方法import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=

2021-03-29 16:25:39 1700

原创 HttpServletResponse header设置

设置浏览器的码表:response.setHeader(“Content-type”, “text/html;charset=UTF-8”);设置response的编码:response.setCharacterEncoding(“UTF-8”);设置浏览器码表的简写形式,并间接设置好了response的码表(上面两句的简写):response.setContentType(“text/html;charset=UTF-8”);设置下载的响应头(中文名需要url编码):response.setHea.

2021-03-21 19:56:33 4751 3

原创 场景+案例分析,SQL优化这么做就对了!

文章目录前言SQL优化一般步骤1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句2、explain 分析SQL的执行计划3、show profile 分析4、trace5、确定问题并采用相应的措施场景分析案例1、最左匹配案例2、隐式转换案例3、大分页案例4、in + order by案例5、范围查询阻断,后续字段不能走索引案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。(可以用到ICP)案例7、优化器选择不使用索引的情况案例8、复杂查询案例9、asc和desc混用案例10、大数据资料前言在应用开发的早期,

2021-03-21 10:33:27 1696

原创 使用 Docker 部署 Solo 博客系统

序言为什么又搭建了一个博客呢?国内的高性能服务器,闲着也是闲着,还是多折腾一下吧!Solo 博客系统是用 Java 语言开发的博客程序,具有优异的性能。这里使用 Docker 部署,也是官方推荐的部署方式,配合宝塔控制面板,搭建过程还是比较方便的。这里记录一下我的搭建过程以及使用 Solo 的一些总结。Github 地址:b3log/solo: ???? 一款小而美的博客系统,专为程序员设计。官方网站:Solo - Java 博客系统,Java 开源博客系统相关环境服务器系统:CentOS Li

2021-03-21 09:05:42 2528

原创 本地配置 Aria2 下载程序搭建及 Web 控制面板

本篇教程通过在 Windows 本地系统中搭建 aria2 服务并通过本地或第三方 Web 控制面板来进行多线程、多源下载。本地系统环境:Windows10 21H1aria2 命令行程序:aria2aria2 Web 前端:AriaNg什么是 aria2aria2 是一个轻量级的多协议和多源,跨平台的命令行下载程序, 它支持 HTTP / HTTPS,FTP,SFTP,BitTorrent 和 Metalink。在 Github 页面中介绍的详细特征:通过 HTTP(S)/ FT

2021-03-21 08:58:48 5769 1

原创 git 常用命令

git 命令总结git 导图Git 专用名词Workspace 工作区Index/Stage 暂存区Repository 仓库区(或本地仓库)Remote 远程仓库新建代码库#在当前目录新建Git代码库git int#新建一个目录,并将其初始化Git代码库git init [project name]#下载一个项目和它的整个代码历史git clone [url]复制配置Git 的设置文件为.gitconfig, 它可以在用户的主目录下,也可以在项目目录下。#显示当前

2021-03-21 08:43:57 1603

原创 让Eclipse和idea一样智能好用(补全代码)

平时习惯IDEA,要是强制你突然转Eclipse肯定不习惯,接下来的的教程,将教你怎么让Eclipse自动补全代码功能和IDEA一样一样的设置代码提示打开 Eclipse 依次选择 Window -> Perferences -> Java -> Editor -> Content Assist,Auto activation triggers for Java:设置框中默认是”.”现在将它改为:.abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJK

2021-03-14 11:42:11 4341

原创 回溯算法思想解决棋盘等问题

深度优先搜索算法利用的是回溯算法思想。这个算法思想非常简单,但是应用却非常广泛。它除了用来指导像深度优先搜索这种经典的算法设计之外,还可以用在很多实际的软件开发场景中,比如正则表达式匹配、编译原理中的语法分析等。除此之外,很多经典的数学问题都可以用回溯算法解决,比如数独、八皇后、0-1 背包、图的着色、旅行商问题、全排列等等。如何理解“回溯算法”?在人们的一生中,会遇到很多重要的岔路口。在岔路口上,每个选择都会影响今后的人生。有的人在每个岔路口都能做出最正确的选择,最后生活、事业都达到了一个很高的高度

2021-03-13 11:37:17 2036

原创 C++11-shared_ptr详解

《C++11 unique_ptr》说到,如果有可能就使用unique_ptr,然后很多时候对象是需要共享的,因此shared_ptr也就会用得很多。shared_ptr允许多个指针指向同一个对象,当指向对象的最后一个shared_ptr销毁时,该对象也就会自动销毁。基本使用它的很多操作与unique_ptr类似。例如:shared_ptr<int> sp;//声明一个指向int类型的智能指针sp.reset(new int(42));auto sp1 = make_shared&lt

2021-03-08 20:20:05 2059

原创 C++11-unique_ptr详解

在《拥抱智能指针,告别内存泄露》中说到了内存泄漏问题,也提到了C++中的智能指针基本原理,今天就来说说类模板unique_ptr。在此之前,先回答读者的一个提问:C语言中该怎么办?有几点建议:编写时尽量遵循函数内申请,函数内释放的原则注意成对编写malloc和free使用静态扫描工具,如《pclint检查》使用内存检测工具,如valgrindunique_ptr一个unique_ptr独享它指向的对象。也就是说,同时只有一个unique_ptr指向同一个对象,当这个unique_ptr被销

2021-03-08 20:17:06 3755 1

原创 C++11关键字-auto

前言你以为我说的自动变量类型auto吗?当然不,我们知道C语言中其实也有auto关键字,它和早期C++中的auto关键字一样,它修饰局部变量,表示自动存储期不过由于默认就是这种,因此我们其实常常见不到这样的写法:auto int a =10;本文要介绍的并不是上面的auto,而是C++11中引入的auto关键字。效果看看下面的代码:#include<iostream>#include<vector>int main(){ std::vector<in

2021-03-08 20:14:33 1470

原创 C++运算符重载

前言本文要点:什么是运算符重载为什么要重载运算符哪些运算符不可以重载哪些运算符不建议重载应该遵循哪些原则如何重载运算符什么是运算符重载众所周知,运算符可直接作用于内置类型。例如,+可以用于将整型或者浮点型相加,如果是自定义的两个对象,你却不能直接进行相加,不过你可以通过重载运算符赋予这个运算符新的定义,说白了,原先的很多运算符只能作用于内置类型,通过重载就可以赋予它们更多的含义,让它们可以作用于对象。为什么要重载运算符前面也已经说了,操作符的重载可以让运算符作用于类类型的对象,而

2021-03-08 20:11:51 627

原创 拥抱智能指针,告别内存泄露

前言我们都知道,当申请的内存在不用时忘记释放,导致内存泄漏。长期来看,内存泄漏的危害是巨大的,它导致可用内存越来越少,甚至拖慢系统,最终进程可能被OOM(out of memory)机制杀死。C与C++中的内存泄漏在C语言中,我们用malloc申请内存,free释放内存;在C++中,也可以使用它们,不过对于自定义类型,常常会使用new申请,delete来释放。它们都有同样的问题,一旦申请了,但是忘了释放,就会造成内存泄漏,而已经释放了又仍然去访问它,则造成更加直接的严重后果。一个简单的例子://m

2021-03-08 20:09:20 188

原创 为什么说++i比i++效率高?

前言不知道你是否听说过++i比i++快的说法,真的如此吗?++i与i++的区别这两个表达式从我们初学编程语言的时候就会接触到。前者是自增后取值,后者是取值后自增。我们看一个简单的例子。#include <iostream>using namespace std;int main(){ int a = 0; int b = 0; int c = a++;//int tmp = a;c=a;a = a + 1 int d = ++b;//b = b +

2021-03-08 20:06:23 296

原创 MySql事务概述

事务属于TCL控制语言(Transaction Control Language)。1、事务概述什么是事务?为什么要用事务? 一个事务是由一条或者多条sql语句构成,这一条或者多条sql语句要么全部执行成功,要么全部执行失败! 默认情况下,每条单独的sql语句就是一个单独的事务!举例:银行转账!张三转10000块到李四的账户,这其实需要两条SQL语句:给张三的账户减去10000元; 给李四的账户加上10000元。如果在第一条SQL语句执...

2021-03-06 16:09:16 348

原创 MySQL JOIN 表连接总结

连接语法内连接# 简单的等值语法创建内联结SELECT vend_name, prod_name, prod_priceFROM Vendors, ProductsWHERE Vendors.vend_id = Products.vend_id;# ANSI SQL 规范首选 INNER JOIN 语法创建内联结SELECT vend_name, prod_name, prod_priceFROM Vendors INNER JOIN ProductsON Vendors.vend_i.

2021-02-15 23:43:56 186 2

原创 MySQL 延迟关联优化超多分页场景

一个例子场景:订单表数据量:3000 万。查询最近 7 天的订单,并做分页、分片。表结构:CREATE TABLE `t_order` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_no` varchar(50) NOT NULL, ... `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY

2021-02-15 23:42:22 482

原创 MySQL 几种排序机制分析及优化

排序流程四种排序情况的流程(参考《极客时间》专栏):[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KYMKzzKx-1613403529711)(https://qidawu.github.io/img/mysql/order_by_process.png)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IJTJJdSH-1613403529713)(https://qidawu.github.io/img/mysql/order_by_

2021-02-15 23:38:56 179

原创 MySQL 索引优化总结

文章目录常见索引类型B+Tree 索引特性全值匹配匹配最左前缀匹配列前缀匹配范围值精确匹配某一列,并范围匹配另外一列覆盖索引高性能的索引策略选择合适的索引列顺序使用独立的列字符串索引优化常规方式其它方式一其它方式二索引选择性三星索引评价系统相关命令DESCSHOW INDEXSHOW CREATE TABLE参考索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。在 MyS

2021-02-15 23:38:21 158

原创 MySQL 执行计划总结

文章目录idselect_typetabletypesystemconsteq_refrefrangeindexALLpossible_keyskeykey_lenrefrowsExtraUsing indexUsing whereUsing index conditionUsing temporaryUsing join bufferUsing filesort参考EXPLAIN 语句提供有关 MySQL 优化器如何执行语句的信息。能够用于 SELECT、DELETE、INSERT、REPLACE、UP

2021-02-15 23:37:26 131

原创 Java-TCP协议模拟Server和Client

源代码//Serverpackage xyz.main;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.OutputStream;import java.net.ServerSocket;import java.net.Socket;public class Server { public static void main(String[] args) throws IOException

2021-02-07 17:43:53 470 1

原创 Java反射练习

Java反射源码package com.he.main;import java.lang.reflect.Constructor;import java.lang.reflect.Field;import java.lang.reflect.InvocationTargetException;import java.lang.reflect.Method;import java.util.ArrayList;public class Main { public static voi

2021-02-06 16:53:26 199 2

基于Python的天气预测和可视化

Python天气预测, sklearn随机森林训练,已训练完成模型 实现预测和前端 Flask框架实现可视化分析 可CSDN联系本人帮忙部署

2023-04-28

基于Web的宠物医院信息管理系统的设计与实现+vue

基于Web的宠物医院信息管理系统的设计与实现+vue 后端使用spring+springboot+mybatis框架 前端使用vue 第一点,可以确定开发出来的宠物医院信息管理系统是符合同类型系统的要求; 第二点,用户要求宠物医院信息管理系统需要具备的功能都已开发完成并能够正常使用; 第三点,宠物医院信息管理系统界面简洁美观,操作流程清晰明了; 第四点,宠物医院信息管理系统的安全性,以及运行性能符合开发要求。 至此,宠物医院信息管理系统可以确保所有功能能够按照预期目标进行运行,可以正式投入生活中运行使用! 部署可以CSDN联系本人

2023-04-25

Springboot+ssm框架搭建的药店管理系统

开发语言:Java 框架:springboot JDK版本:JDK1.8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7(一定要5.7版本) 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven3.3.9 有详细的数据库、Java配置和安装视频

2023-04-25

基于python的疫情实体经济情况分析

分析三年内经济情况 1、flask框架+数据大屏 2、农林牧渔业总产值、农业总产值、林业总产值、渔业总产值、农林牧渔业总产值指数等数据汇总(bs4) 3、mysql持久化

2023-04-25

讯飞智能语音对话机器人,基于GPT和讯飞API

讯飞智能语音对话机器人,已实现的功能: 1. 语音对话,输入语音转文字 2. 基于GPT模型的智能应答 3. 语音播报,真实实现与机器人进行对话。 4. 可在CSDN联系本人帮忙部署

2023-04-19

基于QT的语音播放器+网易云API

1. 前端采用qt,可以用qt5.1.2版本打开 2. 后端采用网易云API,用node开发 3. 先打开node,再打开qt播放器,可以实现在线搜索,资源下载,本地播放等等功能 4. 可在CSDN联系本人帮忙部署

2023-04-19

Python旅游景点的可视化分析ipynb和Flask数据大屏

1. Ipynb,用pyecharts框架画出旅游景点的可视化,有pycharm和jupyter-notebook两个版本。 2. 用Flask框架绘画数据大屏,前台系统展示画面,登录用户名和密码都是admin。 3. 可在CSDN联系本人帮忙部署

2023-04-19

GPC (Generalized Predictive Control) in State-Space Domain

状态空间域中的广义预测控制

2022-10-21

语音识别算法matlab 源代码!完整!可运行!.zip

完整版可运行的matlab源代码,语音识别代码

2022-10-21

简单粒子过滤器演示Simple Particle Filter Demo

简单粒子过滤器演示

2022-10-21

Case-Based Reasoning using MyCBR, MatLab and Java.zip

使用MyCBR、MatLab和Java.zip的基于案例的推理

2022-10-21

【已验证源码】R2021a基于动画演示的梯度下降仿真.zip

【已验证源码】R2021a基于动画演示的梯度下降仿真.zip

2022-10-21

springboot项目最详细示例

Spring Boot 相关Demo,基于2.1.5 GA版

2022-06-10

《深度学习》手推笔记(公式手推)

----------------------------------- 第一部分 机器学习基础 第一章 前言 第二章 线性代数 第三章 概率论 第四章 数值计算 第五章 机器学习基础 ------------------------------------- 第二部分 深度神经网络核心知识 第六章 前馈神经网络 第七章 正则化方法 第八章 优化方法 第九章 卷积神经网络 第十章 循环神经网络 第十一章 实战经验 第十二章 深度学习应用 ------------------------------------- 第三部分 深度学习前沿研究 第十三章 线性因子模型 第十四章 自编码器 第十五章 表示学习 第十六章 结构化概率模型 第十七章 蒙特卡洛方法 第十八章 配分函数 第十九章 近似推断 第二十章 生成模型

2022-06-10

此项目是一个为无人机提供模拟环境的训练场. 你可以设置一个环境, 并编写你的算法来控制其中的无人机.

1. 编译为静态库 g++ -std=c++17 -c simDroneGym/src/simdronegym.cpp -o build/libsimDroneGym.o ar rvs build/libsimDroneGym.a build/libsimDroneGym.o 之后, 将 simDroneGym/include/ 文件夹复制到你的项目中, 并引用其中的头文件 simdronegym.hpp. 形如: #include "simDroneGym/include/simdronegym.hpp" 并在编译时加入静态库 build/libsimDroneGym.a. 形如: g++ a.cpp build/libsimDroneGym.a 或者, 你可以直接使用 cmake 编译. 2、将 simDroneGym/ 文件夹复制到你的项目中, 并引用其中的源代码 src/simdronegym.cpp. 形如: #include "simDroneGym/include/simdronegym.cpp" 直接编译即可: g++ b.cpp

2022-06-10

【源码】贝叶斯变化点检测与时间序列分解

包括matlab和R语言程序

2022-06-10

【已验证源码】【R2016a】基于Adaboost的BP神经网络预测

源码,Adaboost

2022-06-10

编译原理实验python实现

/data/文件夹存放的是NFA、DFA以及最小化DFA的JSON文件 /LL1analysis/文件夹存放四个代码,分别是基于L-翻译模式的自顶向下语义计算,LL1文法的判定、递归下降解决LL1文法分析、表驱动法解决LL1文法分析 /LR0analysis/ 1、/Table/文件夹存放构建的LR0分析表;2、/Grammer/文件夹存放文法JSON文件。文件夹下其它代码分别是构建LR0分析表代码、LR0主控程序、和带语义栈的LR分析 /test/文件夹下存放的是最小化DFA和NFA到DFA转化的测试文件 FAtools.py封装了自动机的一些工具类,方便使用减少代码冗余,具体使用可以在/test/里面看见,后期项目成型考虑编写一份pages文档,提供调用 finite_automata里面有两个类,分别是DFA和NFA

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