算法 第一次

我们初步的计划是我（队长）负责前端的书写，然后我的两个队员，一个负责后端的深度学习实现，另一个负责对数据进行训练和权重调整。 我们的视频链接还在生成审核中，以下是我们的团队任务看板 以下是我们的第一阶段冲刺的纸上原型 其次是会议纪要 首先讨论了第一阶段冲刺的最终目标是实现手机APP端的垃圾分类，垃圾 ......

/** * @file string_BM.cpp * @author Invisiphatom (ethancao16770@gmail.com) * @brief function:build_good_table is based on pictures from https://blog.c ......

引子 aka，pixiv在境内没办法正常访问，于是有了一众第三方App能够实现直连pixiv的操作。通过绕过SNI审查的方式实现直连，其中我所提到的Shaft就是其中之一。 ref: https://github.com/CeuiLiSA/Pixiv-Shaft/issues/243 ref: ht ......

注：弗洛伊德算法也可以在数据范围很小时（$10^2$级别）求单源最短路，例如3488.最短路径。优点是弗洛伊德算法相对于Dijkstra更好写，就三个for循环，代码比较短，缺点是只有在数据范围是$10^2$级别才能用。 3488. 最短路径 #include <iostream> #include ......

1. 风险价值（VaR）简述风险价值（value at risk，VaR）是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股价等风险因子发生变化时可能对投资组合造成的潜在最大损失。例如：持有期 1 天、置信水平 95% 的情况下，计算得到的 VaR 值为 1000 万元，则表明该投资组合在1天中有 ......

底层原理是利用红黑树 在这里要重写自定义对象的方法，实现comparable接口，使用场景是对自定义对象进行排序 ......

题目描述 给你一个长度为 n 的由大写的英文字母组成的字符串，请你找出出现频率最高的长度为2的子串。 输入格式 包括两行。第一行是一个正整数n，表示字符串长度。第二行是长度为n的大写英文字母组成的字符串。（2<=n<=100） 输出格式 包括一行。一个长度为2的字符串，该字符串为输入字符串的子串，在 ......

1.现象 有多台服务器，只有其中一台var目录增长很快，肯定有问题 2.排查 cd /var # 执行下面的命令迟迟得不到结果 du -sh *|grep G # 没办法，只能一个目录一个目录的看大小 cd /var ls du -sh ftp du -sh log # 在计算spool目录大小的时 ......

一、概述 XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，它在处理结构化数据方面表现优异。相比其他算法，XGBoost能够处理大量特征和样本，并且支持通过正则化控制模型的复杂度。XGBoost也可以自动进行特征选择并对缺失值进行处理。 二、代码实现步骤 1、导入相关库 import org.apach ......

一、使用git rebase命令 如果您想彻底删除 Git 中的某次提交的内容，可以使用 git rebase 命令并将该提交删除。 以下是删除 Git 提交内容的步骤： 找到要删除的提交的哈希值。可以使用 git log 命令查看提交历史记录，然后找到要删除的提交的哈希值。 在终端中使用 git ......

问题描述：假设要销售一本书，编写一个程序，输入全年中每个月的销售量。程序通过循环，使用初始化为月份的char *数组或者string数组逐月进行提示，并将输入的数据储存到一个int数组中。然后程序计算数组中各元素的总数，并报告这一年的销售情况。 解决思路： 1.先建立一个string数组存储月份，建 ......

目前，深度学习的优化器以反向传播的梯度下降算法为主流。常见的优化器有如下几种： BGD SGD MBGD Momentum RMSProp AdaGrad Adam 1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradie ......

问题描述： 第一个人用10%的单利投资了100美元。第二个人用5%复利投资了100美元。 请编写一个程序，计算多少年后第二个人的投资价值会超过第一个人的投资价值，并显示此时两个人的投资价值。 解决思路： 1.先建立两个变量用于存储第一个人和第二个人的投资价值 2.建立一个循环体，在循环体中先计算第一 ......

问题描述：编写一个要求用户输入数字的程序。每次输入后，程序都将报告到目前为止，所有输入的累计和，当用户输入0时，程序结束。 解决思路： 1.定义两个其中一个变量初始值为一，另一个为0 2.建立一个while循环 3.循环中输入值存储到初始值为一的变量中，初始值为0的变量不断加和另一个变量 4.在循环 ......

问题描述：编写一个程序计算两个整数之间所有整数（包含这两个整数）的和。假设先输入较小的整数,假设整数都是不超过int。 解决思路： 1.先定义两个变量，存储输入的上限和下限。 2.循环从下限到上限加和 3.输出。 代码： #include <iostream> using namespace std ......

冒泡排序 let array = [2, 5, 3, 1, 4] function sort(arr) { let res = [] if(!Array.isArray(arr)) return [] for (var i = 0; i < arr.length; i++) { for (var j ......

一次排查某某云上的redis读超时经历 性能排查，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，如何较为系统化的分析和解决问题，建立其对性能排查，性能优化的思路，我将在这个系列里给出我的答案。 问题背景 最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。 以下 ......

1.问题描述 实验1-1 用天平找小球 三个球A、B、C，大小形状相同且其中有一个球与其他球重量不同。要求找出这个不一样的球。 输入格式： 输入在一行中给出3个正整数，顺序对应球A、B、C的重量。 输出格式： 在一行中输出唯一的那个不一样的球。 输入样例： 1 1 2 输出样例： C 2.设计思路 ......

1. 项目背景 由于项目中用到安全带识别算法，所以进行了比较粗略的安全带识别算法的实现，经过我们的资料查阅发现安全帽的识别算法比较普遍，但是安全带的算法比较少，但也不能说没有，几篇罢了，现将实现过程记录如下； 需求：每次传入算法一张图片（或者三维数组），经过算法处理后传出一张图片(或者三维数组) 2 ......

​ 本文参考蚁群算法学习资料分享： 链接：https://pan.baidu.com/s/10rY9OYN0ADfhKDXOK0R4fA?pwd=v09z 提取码：v09z ​编辑 蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种基于模拟蚂蚁找食物路径行为的元启发式优化算 ......

摘要：回溯的处理思想，有点类似枚举搜索。 本文分享自华为云社区《深入浅出回溯算法》，作者：嵌入式视觉。 一，如何理解回溯算法 深度优先搜索算法利用的就是回溯算法思想，但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。 ......

目录 1.汉诺塔问题 2.顺序查找 3.二分查找 4.冒泡排序 5.选择排序 6.插入排序 7.快速排序 8.堆排序 1.汉诺塔问题 汉诺塔问题可以分为三步(假设有n个盘子): 1.将n-1个盘子从a经过从移动到b 2.将第n个盘子从a移动到c 3.将n-1个盘子从b经过a移动到c 参数意义: 1. ......

背景： 业务量持续增加，原来规划的1T磁盘空间不足以支撑业务发展存储使用，需要对数据库磁盘进行扩容。目前物理机有新增了2块3.5Tssd的数据盘用于数据库虚机磁盘扩容使用。需要安排时间对其进行操作扩容。 操作思路： 1、完成磁盘raid1操作，将新磁盘挂载到物理机上并添加到kvm的存储空间中，创建好 ......

力扣160. 相交链表 1、C /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * struct ListNode *next; * }; */ struct ListNode *getIntersect ......

第一章 操作系统概述 重温408 四件套的关系 1.1.1 操作系统的概念、功能 📎1.1.1操作系统的概念和功能.pdf 本节总览 系统资源的管理者 1.1.2 操作系统的特征 📎1.1.2 操作系统的特征.pdf 本节总览 并发 共享 虚拟 1.2 操作系统的分类与发展 📎1.2 操作系统 ......

如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？ 因为看不懂数据结构和算法，而一度怀疑是自己太笨？实际上，很多人在第一次接触这门课时，都会有这种感觉，觉得数据结构和算法很抽象，晦涩难懂，宛如天书。正是这个原因，让很多初学者对这门课望而却步。 我个人觉得，其实真正的原因是你没有找到好的学习方法，没有抓住学 ......

基础知识就像是一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位。 技术人究竟都需要修炼哪些“内功”呢？我觉得，无外乎就是大学里的那些基础课程，操作系统、计算机网络、编译原理等等，当然还有数据结构和算法。 数据结构和算法如何应用到实际的编码中？ ......

这次会议进行了四十多分钟，因为选题这方面，我们组早就订好了。所以没有太纠结。后面所聊的，则是对于项目的实现。如何前后端进行对接。对接的数据如何。如何更好的运行这个项目。虽然这个项目，很烂很烂，但这也是我们团队第一次认认真真的写项目，也收获了很多的知识，相信在项目结束后，进行总结时，会有意想不到的效果 ......

光栅化算法-中点画圆算法 中点画圆算法 对圆形光栅化时，只需考虑在极坐标下 $\theta\in[\pi/4,\pi/2]$ 的点即可，其他的点可通过对称法绘制。 将圆形光栅化的算法类似于Bresenham算法。设当前绘制的点的坐标为 $P_{k}(x_{k},y_{k})$ ，那么下一个点的坐标为 ......

apply, call 和 bind 都是 JavaScript 中用于控制函数调用时 this 关键字指向的工具。它们可以将需要执行的函数和需要绑定的作用域传入，以便在调用时确保正确的上下文 apply 和 call 传递的参数列表有所不同。apply 接受的参数是一个数组，而 call 接受的是 ......