热电 程序matlab算法
程序员的思维修炼：开发认知潜能的9节课阅读笔记03
主动学习 瞄准SMART目标 使用SMART方法实现目标能够更加专注，在这里，SMART代表具体的、可度量的、可实现的、相关的和时间可控的（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time-boxed）； 我们往往对于这两个词目标（goal）和 ......
程序员的思维修炼：开发认知潜能的9节课阅读笔记02
新手与专家 新手看重的规则， 专家不关注规则关注于感觉 。 因此他们的认知是难以直接表达出来的。 就像每个会滑冰的人告诉不会滑冰的人技巧他们无法懂得， 但是你要教他们规则就可以。模型的五个阶段 作者说新手阶段一般需要指令清单去沿着做， 但是出现问题不知道怎么解决， 而且解决问题的规则会有无限递归的， ......
数据结构与算法-目录
0：链接 1：链接 2：链接 3：链接 4：链接 5：链接 6：链接 7：链接 8：链接 9：链接 0：链接 1：链接 2：链接 3：链接 4：链接 5：链接 6：链接 7：链接 8：链接 9：链接 0：链接 1：链接 2：链接 3：链接 4：链接 5：链接 6：链接 7：链接 8：链接 9：链接 ......
去重算法--给出一段英文连续的英文字符窜，找出重复出现次数最多的字母
输入 ： afjghdfraaaasdenas 输出 ： a function findMaxDuplicateChar(str) { if(str.length == 1) { return str; } let charObj = {}; for(let i=0;i<str.length;i++ ......
lazarus版SM4加密算法
根据网上的SM4代码移植到lazarus使用，lazarus版可以跨平台，截图是在龙芯3A5000运行。使用非常简单,只需要在uses添加sm uses sm; 加密: Memo1.Text := SM.SM4.ECB_encodeAnsiString(edit1.text, edit2.text) ......
【协同过滤】基于评分物品算法理解
# 导入必要的库 import numpy as np # 预测用户对物品的评分 # 定义一个函数，输入目标用户和目标物品的ID，返回预测的评分值 def predict_user_rating(user_count,user_id,item_id): # 创建用户数*用户数的数组 similari ......
基于维纳滤波的图像运动模糊还原matlab仿真
1.算法描述 在信号处理中，维纳滤波是常用的降噪方法，它能够把实际信号从带有噪声的观测量中提取出来，无论是在语言信号还是图像信号中，维纳滤波都有重要的应用。维纳滤波是一种线性最小均方误差（LMMSE)估计,线性指的是这种估计形式是线性的，最小方差则是我们后面构造滤波器的优化准则，也就是说实际信号与估 ......
基于隶属度函数模糊CMAC神经网络算法matlab仿真
1.算法描述 CMAC神经网络具有小脑的机能，因而，被广泛应用于机器人的运动控制。或者反过来说，正是为了机器人的运动控制，Albus构造了CMAC神经系统，以模拟脊椎动物的小脑机能。 正如Albus所说的：“然而，对我来说，CMAC最重要的特征是，它提供了一种认识和理解脑计算的途径，导致了一系列关于 ......
m基于GRNN神经网络和高阶累积量的信号类型识别matlab仿真
1.算法描述 GRNN，即General Regression Neural Network，中文全称为广义回归神经网络，是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在非参数核回归基础之上的，该神经 ......
算法基础（3）
双指针算法 O(n) 采用双指针算法的前提是具有单调性 题目：提取单词 #include <iostream> #include <string.h> using namespace std ; const int N = 1e3+10; int main(){ char str[1000]; ge ......
m基于BP神经网络的障碍物避障和路线规划matlab仿真
1.算法描述 BP（Back Propagation）神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的结构如下图所示： 从图1的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层三个部分构成 ......
笔试算法小题
1.从尚未排序的N名学生的考试分数中挑出排名第K的分数，平均时间复杂度最优可以达到多少?（ ) A、O(NlogN) B、O(NK) C、O(N) D、O(N^2) 答: 在尚未排序的N名学生的考试分数中挑出排名第K的分数，平均时间复杂度最优的算法是使用快速选择（Quickselect）算法，其平均 ......
机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测（SVM）
机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测 本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1.相关流程 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的 ......
bing写的一段python程序
让ai写一个 和 chatgpt交互的程序。用户在控制台输入内容来交互。 程序不一定能正常运行，但是可以参考 如果prompt参数长度过长，可以将其分成多个部分，然后将每个部分作为单独的prompt发送到OpenAI API。这样可以避免出现过长的prompt导致API请求失败的情况。以下是修改后的 ......
代码随想录算法训练营Day52 动态规划
#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day52 动态规划| 300.最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组 300.最长递增子序列 题目链接：300.最长递增子序列 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列是由数组派生而来的序列， ......
CVPR 2023 | 标注500类，检测7000类！清华大学等提出通用目标检测算法UniDetector
前言 本文向大家介绍一篇今天新出的非常有意思的 CVPR 2023 的论文，相比于传统的目标检测算法，训练时标注了几个类别，就只能检测几个类别，这篇论文属于通用目标检测的范畴。通过在训练过程中图像和文本对齐，它可以自动扩展到检测那些视觉标注中没有出现的类别。这将有效帮助视觉系统目标检测能力的迁移，感 ......
微信小程序逆向分析
前言 frida虽然确实调试起来相当方便，但是Xposed由于能够安装在用户手机上实现持久化的hook，至今受到很多人的青睐，对于微信小程序的wx.request API，本文将以该API作为用例，介绍如何使用Xposed来对微信小程序的js API进行hook，首先我们要知道微信小程序跟服务器交互 ......
通过配置环境变量来快速打开本地应用程序
1、win+r运行 2、输入：sysdm.cpl，进入计算机系统属性面板 3、选择高级选项进入环境变量 4、选中path，双击编辑内容 5、新建路径（此路径为绝对路径，是程序所在的父级文件夹） ......
Matlab将矩阵增加表头后写入CSV
table格式保存矩阵，能实现不同数据类型的整合 代码如下： csvname='xxx.csv'; columns = {'A', 'B', 'C'};%注意A B C矩阵的行数量是相同的 其各代表一列数据 数据类型也可以不同 data = table(A, B, C,'VariableNames' ......
qt linux下编译linuxdeployqt ，进行打包qt程序
一、 sudo apt install patchelf 二、 sudo apt-get install camke 三、打开.bashrc 1、vim ~/.bashrc 2、添加环境变量（注意自己的qt安装位置） export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:/ho ......
Android 程序活动单元Activity
点击按钮页面跳转 在xxxActivity类，创建按钮对象 对按钮对象创建匿名内部类 监听器 记得选View.OnClickListener() 在内部类建立Intent跳转对象：new Intent(原界面，目标界面) Intent intent = new Intent(LoginActivit ......
构建一个flink程序,从kafka读取然后写入MYSQL
最近flink已经变得比较流行了，所以大家要了解flink并且使用flink。现在最流行的实时计算应该就是flink了，它具有了流计算和批处理功能。它可以处理有界数据和无界数据，也就是可以处理永远生产的数据。具体的细节我们不讨论，我们直接搭建一个flink功能。总体的思路是source -> tra ......
硬盘坏了，一气之下写了个恢复程序
硬盘坏了，一气之下写了个恢复程序 师傅拯救无望 硬盘已经寄过去超过一周了，一问竟然是还没开始弄？？？ 再过一周，上来就问我分几个区？我要恢复哪些数据？我要恢复的数据在哪个位置？ 那好吧，既然给了钱师傅也都放弃了，我也没什么好寄托希望的了。况且经过这三个星期的缓解，心情已经平复了很多，就像时光，回不来 ......
Python小练习：Sinkhorn-Knopp算法
Python小练习：Sinkhorn-Knopp算法 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文介绍Sinkhorn-Knopp算法的Python实现，通过参考并修改两种不同的实现方法，来真正弄懂算法原理。详细的原理部分可参考文末给出的参考文 ......
C++primer 10泛型算法
泛型算法使用的关键一点：泛型算法不会直接调用容器的操作，而是通过迭代器来访问，修改，移动元素。 我们知道在容器初始化或者赋值的时候，采用区间初始化、赋值，将对容器类型与元素类型要求不那么严格。如char*型字符串可以给 元素为string型赋值/初始化，int型能给元素为double型赋值/初始化等 ......
如何让开发的命令行程序
提问 如何让开发的命令行程序 回答 使用System.CommandLine脚手架让你的程序支持多种命令 参考 https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/commandline/ ......
A3C——异步A2C算法
A2C算法是一种强化学习算法，全称为Advantage Actor-Critic算法。它结合了演员评论算法和优势函数，用于学习策略以最大化预期奖励。在A2C算法中，有两个神经网络：一个用于演员，一个用于评论家。演员网络基于当前状态选择动作，评论家网络评估当前状态的价值。优势函数用于估计某个动作相对于 ......
【go】snowflake和snoyflake雪花算法学习与go实现
预备知识： Monotonic Clocks，即单调时间，所谓单调，就是只会不停的往前增长，不受校时操作的影响，这个时间是自进程启动以来的秒数 参考文章：https://www.simpleapples.com/2018/10/26/understand-time-struct-in-go/ 雪花算 ......
SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（五十二）：第三方登录-微信小程序授权登录流程设计和实现
在前面的设计和实现中，我们的微服务开发平台通过JustAuth来实现第三方授权登录，通过集成公共组件，着实减少了很多工作量，大多数的第三方登录直接通过配置就可以实现。而在第三方授权登录中，微信小程序授权登录和APP微信授权登录是两种特殊的第三方授权登录。 JustAuth之所以能够将多种第三方授权登 ......