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试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
22310编辑于 2025-01-21 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。 我们将大量的学习资料喂给机器学习算法，这个机器学习算法就会相应的训练出一个模型，之后来了一个新的输入样例之后，将这个输入样例送给这个模型，这个模型就能预测出这个新的输入样例的预测结果。 ? kNN也属于这个过程，但是kNN算法中我们并没有得到模型，事实上确实如此，这可能也是KNN算法一个重要的特性，可以说kNN是一个不需要训练过程的算法，从上面的学习也可以知道，kNN算法直接将输入样例送给了训练数据集 因此对于k近邻算法来说： k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法； 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型本身，在sklearn中实现kNN就是使用的这种设计方式，就是为了和其他算法进行统一 重新整理kNN的代码 前面实现了使用sklearn实现kNN算法的流程，下面重新整理我们的kNN代码，将他封装成使用sklearn实现kNN算法一样的模式。
1.1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
68310发布于 2020-09-16 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len)，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法
42010编辑于 2023-03-09 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
92040发布于 2018-09-13 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
95930编辑于 2021-12-06 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.5K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
30630编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.2K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
60020编辑于 2021-12-09 - 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
打开压缩包得到一个文本 经统计有9409个字符，开方得到97，可以看出97×97的规律，将1视为黑块，0视为白块转为图片可以得到二维码 至于转二维码我看网上基本都是python代码，这里给一个用js实现的（PS：因为算法的原因有一列色块位置生成错误 经观察为Base64，注意中间的反斜杠是误导，删除后Base64解码得到： 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
53410编辑于 2022-01-13 - 来自专栏用户3412318的专栏
Savitsky-Golay 平滑算法
本文首发于 算法社区 dspstack.com，转载请注明出处，谢谢。 名称 Savitsky-Golay平滑算法 作用 信号平滑处理可以除去高频噪音对数据信号的干扰，是消除噪音最常用的一种方法 算法原理 通过多项式对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合，算出窗口内中心点关于其周围点的加权平均和 达到最小，所以分别对 [buyyyxyrwt.png] 进行求导 [kokqqz6832.png]，得： [（4-1）] 由于等间隔，所以 [e805ub6t0f.png]，式（4-1）可化为 [（4- 2）] 注意式（4-2）下标的改变 而 [（4-3）] 由式（4-2）和式（4-3）即可求得： [（4-4）] 对于中心点，也即所求的平滑点，其值为： [s41jzs28eb.png]，[lbl6xpcrh9 .png] 由式（4-4）知 [o5hlinpspk.png]， 故权重为 [73o4xhjege.png]，即可利用权重对中心点进行平滑 本文首发于 算法社区 dspstack.com，转载请注明出处
2.6K00发布于 2018-12-26 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
能量最小化初探，graphcuts能量最小化调用
boykov跟kolmogorkov与2001年提出的一种新的最大流最小割算法，该算法基于增广路算法，通过扩展，标记，更新被标记的节点，形成新的搜索树，并不断重复。 标准移动的定义：在进行能量函数的最优化过程中，仅改变图像中一个像素点的视差标记值,如图 4-2（b）示。通过这种标准移动很容易遇到局部极小值，从而不能准确的计算出能量函数的最小值。 而α 扩展移动则是对那些视差标记不为α 的集合同时进行大规模的优化（多个像素同时进行标准移动），使其中的一部分像素点的视差标记重新被标记为α ，剩余的像素点集合的视差标记值保持不变，如图 4-2（c）示 − β交换移动则是在一次交换移动（可以理解为优化）的过程中，视差标记α 像素点集合和视差标记为β 的像素点集合同时大规模进行交换（swap），而那些视差标记不等于α 和β 的像素点集合则不改变，如图 4-
1.4K30发布于 2019-01-18 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-2 求幂级数展开的部分和
习题4-2 求幂级数展开的部分和 已知函数ex 可以展开为幂级数1+x+x2/2!+x3/3!+⋯+xk/k!+⋯。
3K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏全栈程序员必看
matlab griddata外插,matlab griddata方法使用介绍
其一般用du法格式为 ZI = griddata(x,y,z,XI,YI) %x、y、z——数据，XI,YI——X-Y平面上的zhi网格数据 应用实例：dao >>x = rand(100,1)*4- 2; y = rand(100,1)*4-2; >>z = x. ,method) 用指定的算法method 计算： ‘linear’：基于三角形的线性插值(缺省算法)； ‘cubic’： 基于三角形的三次插值； ‘nearest’：最邻近插值法； ‘v4’：MATLAB 4 中的griddata 算法。
3.3K20编辑于 2022-08-24 - 来自专栏博客专享
(4-2)：悲观锁底层原理与性能优化实战
在多线程环境下，当你的转账操作被重复提交💸、库存被超卖📉、计数器结果离奇错误❌时，背后往往是因为缺乏合理的锁控制。而悲观锁作为Java并发中最「简单粗暴」的解决方案，从JDK1.0时代的重量级锁⛓️，到如今JVM层级的锁升级优化⚡，其底层实现堪称一部高性能并发的发展史📜。
19500编辑于 2025-05-20 - 来自专栏计算机视觉工坊
轻量化、松耦合的手持RGB-D室内环境实时重建系统
本项目中的客户端（即开发板ZORA P1），采用了一种八叉树的数据结构对体素化表示的三维模型TSDF（Truncated Signed Distance Function）进行表示，并设计了加速的数据融合算法与网格模型渲染算法 在渲染步骤中我们采用了改进的Marching Cubes算法并进行增量式渲染的优化得到三维网格模型。 层次式的处理方案能够减少优化求解时的未知量数量，保证了算法的运行速度，让算法能够实时运行。 ? 图4-1 实验环境 离线室内环境实时重建效果 图4-2为本项目中的离线系统重建的效果，图4-2（a）为开发板上实时渲染的模型截图，在整个手持重建过程中，可以流畅地渲染出当前重建的进度以及效果；图4-2（ b）为开发板融合形成的模型效果展示；图4-2（c）为服务器优化整合后的最终模型。
1.4K20发布于 2021-02-01 - 来自专栏强化学习专栏
直流电机恒转速闭环调节控制系统（项目实战）
采用模糊控制(Fuzzy Control)算法对直流电机转速进行闭环控制。 硬件电路总体设计框图如图2-1所示： 图2-1硬件电路总体设计框图 3.控制算法 本次课程设计中采用模糊控制算法（Fuzzy），结构图、设计过程、控制器参数如下： 图3-1 模糊(Fuzzy 按键控制子程序流程图如图4-2所示。 图4-2按键控制子程序图 4.3定时器T0中断子程序 定时器T0中断子程序，主要负责控制PWM的输出、使用计数器T1进行测速、调用模糊控制算法程序。 系统调试结果与讨论 图5-1 Proteus仿真系统运行图 本次设计的直流电机恒转速闭环调节控制系统，是以单片机AT89C51为核心的PWM直流电机恒转速闭环调节控制系统，采用的闭环控制算法是模糊控制算法
1.1K10编辑于 2024-12-03 - 来自专栏Web技术学苑
leetcode-深度优先与广度优先遍历
深度优先遍历与广度优先遍历，不刷算法题不知道这两个概念，平时业务也有些过这种场景，但是一遇到这两词就感觉高大上了 什么是深度优先遍历 深度优先遍历就是当我们搜索一个树的分支时，遇到一个节点，我们会优先遍历它的子节点直到最后根节点为止 { name: '3-1', children: [ { name: '4- root, []); console.log(JSON.stringify(deepDFS(root, []), null, 2))) /** [ "1", "2-1", "3-1", "4- (result, null, 2)); console.timeEnd('BFS-start') /* [ "1", "2-1", "2-2", "3-1", "3-2", "4-
94330编辑于 2022-07-28 - 来自专栏技术分享
【算法】----BF算法&KMP算法
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。 在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。 答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
58110编辑于 2024-06-18
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