易懂 算法 代码matlab

1，访问网址 https://www.cursor.so/ 下载cursor安装后打开。 2，根据界面里提示，按 ctrl+k，键入你想产生的代码 3， 4，结果我无语了 ......

word中的插件“Easy Code Formatter”可以对word中的代码进行排班、高亮显示等等。 安装之前需要管道word、Excel等，在浏览器中搜索Easy Code Formatter，获取并下载之后，再打开word便有了Easy Code Formatter插件。 使用方法：在wor ......

进入系统的常见方法之一是通过恶意软件。恶意软件可以到达系统的方式是通过软件。你们中的一些人在安装软件时一定注意到了PC上的未知发布者警告。如果你没有，那么你很幸运，因为这可能是你在故意以不好的方式影响你的电脑之前做的最后一件事。当涉及到这些软件警告时，代码签名架构和代码签名过程就进入了框架。 什么是 ......

算法 排序 选择 找到最小的index，然后再交换 冒泡 一直在换位置 冒泡从小到大， 但是不断的找最大的，像爬山 最大的在上面 气泡也是 最大的在上面 因为他没有控制尾部，所以并不知道尾部是不是有序的。所以只有挨着遍历 插入 插入可以到达 O(N) 因为如果一旦满足最大情况 ，就不进行比较了，进入 ......

Pylint是一个非常强大的Python代码静态分析工具，并使用方便。下面是使用Pylint的步骤： 安装Pylint 你可以使用以下命令通过pip安装Pylint： pip install pylint 运行Pylint 在命令行中输入以下命令即可对Python脚本进行静态分析： pylint s ......

束搜索的好处，就在于，他可以通过剪枝减少搜索的节点，减少时间和空间的消耗但是劣势就是不一定得到最佳路径，如果把他的光束收缩到最小，就是贪心算法 1. 在存储有限的情况下进行类似的宽度优先的图搜索算法 2. 在搜索空间很大的情况下对图搜索进行存储限制的重要性 ......

限定下限的深度优先搜索 由于不再采用动态规划的方法，节省内存 最大的优点：找到最短路径情况下，需要最小内存 但是是时间换空间，不会记得走过一条路 IDA-Star(IDA*) Algorithm in general « Insight into programming algorithms (wo ......

勾选后重启 ......

目录 一、理论基础 二、核心程序 三、仿真结论 一、理论基础 随着计算机技术的快速发展，视觉识别技术在越来越多的领域得到应用，比如机器人领域，海底探测领域，安全识别领域等[01,02]。在这些应用领域中，视觉识别系统的准确性以及实时性直接对整个系统的性能有着深远的影响。目前为止，视觉识别系统涉及到包 ......

基于GPT-2预训练模型chat 演示-代码说明 代码路径：shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese · Hugging Face 代码说明：4.MMI模型训练与生成_哔哩哔哩_bilibili 1 文本预处理 下载语料 2 train 1 dataset 2 d ......

3.1 Duplicated Code（重复代码） 如果你在一个以上的地点看到相同的程序结构，设法将它们合二为一 1、同一个类的两个函数含有相同的表达式 2、两个互为兄弟的子类含相同的表达式 3、如果两个毫不相关的类出现重复代码，考虑将公共方法提到第三个类 3.2 LongMethod(过长函数) ......

530. 二叉搜索树的最小绝对差 给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。 差值是一个正数，其数值等于两值之差的绝对值。 class Solution { TreeNode pre; int result = Integer.MAX_VALUE; publ ......

diff策略 React用 三大策略 将O(n^3)复杂度 转化为 O(n)复杂度 策略一（tree diff）： Web UI中DOM节点跨层级的移动操作特别少，可以忽略不计。 策略二（component diff）： 拥有相同类的两个组件 生成相似的树形结构， 拥有不同类的两个组件 生成不同的树 ......

摘要：CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教程将从理论和代码实战两个方面进行。 本文分享自华为云社区《CosineWarmup理论介绍与代码实战》，作者： 李长安。 CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教 ......

设计模式之状态模式 状态模型是一种软件设计模式，它通过将对象的行为随状态变化而变化来实现状态机的行为。状态机可以将一个对象的生命周期分解为若干个状态，并规定在不同状态下，对象可以进行哪些行为，以及如何从一个状态转移到另一个状态。 状态模型中的状态被封装在不同的状态类中，这些状态类实现了一个共同的接口 ......

摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》，作者：嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标 ......

环境：win11+64位MATLAB2021a 事情起因：键盘不小心进了点水，打开matlab一下打开了几十个matlab窗口，导致电脑卡成狗，直接选择电源键强制关机，后面matlab打不开了 解决方法： 进入C:\Users\xxx\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB ......

1、编写自己的proto接口文件 syntax = "proto3"; package helloworld; // 对应包名 // 定义服务 service Greeter { // Sends a greeting rpc SayHello (HelloRequest) returns (Hel ......

一。字符串操作：哪个效率更高。1.string 装箱2.StringBuilder 更高3.string.Format("{0}{1}{2}",a,b,c) 更高 二。默认类型转换：使用类型内部的方法转换；parse,tryparse,tostring,todouble,to datetimetry ......

算法笔记 10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法 股票问题系列通解（转载翻译） - 力扣（LeetCode） 数据结构和容器 基本类型： int,lo ......

解决python opencv2在pycharm中没有代码提示的问题 (不修改包文件) Jetbrain官方论坛解决方案 (en) 解决方法1 打开windows的环境变量配置 添加新环境变量 名: PYTHONPATH 值: 你的cv2库的文件夹路径 一般的(如果用的是venv)，cv2的路径在你 ......

声明(~~叠甲~~)：鄙人水平有限，本文为作者的学习总结，仅供参考。 ##1.动态规划介绍 动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。其中每一个状态一定是由上一个状态推导出来，这是DP的一个重要标志。 ##2.DP大法的使 ......

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ......

前言 由于业务需求，在探究.Net7的CLR，发现了一个不通的地方，也就是通过GCInfo获取到了对象之后。它并没有在GcScanRoots(对象扫描标记)里面对它进行标记，那么如果没有标记这个对象如何被计划阶段构建呢？仔细研读，发现它跟之前的代码之所以不同，是因为它把标记抽取出来，另外形成一个数组 ......

上篇文章我们介绍了 VUE+.NET应用系统的国际化-多语言词条服务 系统国际化改造整体设计思路如下： 提供一个工具，识别前后端代码中的中文，形成多语言词条，按语言、界面、模块统一管理多有的多语言词条 提供一个翻译服务，批量翻译多语言词条 提供一个词条服务，支持后端代码在运行时根据用户登录的语言，动 ......

鸟类识别是深度学习和机器视觉领域的一个热门应用，本文详细介绍基于YOLOv5的鸟类检测识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种鸟类图片、视频以及开启摄像头进行检测识别；可通过UI界面选择文件，切换标记识别目标，支持切换模型，支持用户登录注... ......

1.手动实现中缀转后缀 2.代码实现中缀转后缀并计算表达式结果 为了简化问题，假设算术运算符仅由加、减、乘、除4种运算符和左、右括号组成。 step1: 声明栈结构 #include <iostream> #include <string> using namespace std; #define ......

概念简介 Paxos是一种基于消息传递具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。 发展历史 Paxos算法的发展历史追溯到古希腊，当时有一个名为“Paxos“的小岛， 岛上采用一会的形式通过法令， 议会中议员通过信使进行消息传递，议员与信使都是兼职的，他们随时都 ......

我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。 ......

树上启发式合并 DSU on tree，我也不知道DSU是啥意思 这是一种看似特别玄学的优化 可以把树上部分问题由 $O(n^2)$ 优化到 $O(n \log n)$。 例如 CodeForces 600E。 又例如一道神奇的题： 适用情况 可以离线的部分树上问题。 需要子树上的所有信息，但是信息 ......