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7-6 A-B
点这里 7-6 A-B 本题要求你计算A−B。不过麻烦的是，A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉，剩下的字符组成的就是字符串A−B。
75620发布于 2019-11-08 - 来自专栏Java
7-6 连续因子
7-6 连续因子 题目 7-6 连续因子 (20 分) 一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7，其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。 输入样例： 630 输出样例： 3 567 我的算法 // 我的算法又长又难以理解 #include<stdio.h> #include<math.h> int main(void) { int printf ("%d", b[index][i]); if (i < max - 1) { putchar ('*'); } } } return 0; } 好的算法
36410编辑于 2025-01-21 - 来自专栏刷题笔记
7-6 列车调度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98481886 7-6 列车调度 (25 分) 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 7-6 列车调度 (25 分) - mumu - CSDN博客 这个问题分析起来挺简单的。我想的是整一个数组，比前面大的小，就把大的换成这个小的，比前面的大就存到下一个。
1.2K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 出生年 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99697104 7-6 出生年 (15 分) ?
1K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏云微的一点分享
数据结构与算法题目集（中文）7-6 列出连通集 (25分)题解
我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes <一个浙江大学本科生的计算机、地理信息科学知识库 > 还有不少数据结构和算法相关的笔记以及
40530编辑于 2023-02-11 - 来自专栏刷题笔记
7-6 部分排序 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473028 7-6 部分排序 (15 分) 对于一组数据，我们可以只对原先处在中间位置的那些元素进行排序
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 统计字符出现次数 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97867095 7-6 统计字符出现次数 (20 分) 本题要求编写程序，统计并输出某给定字符在给定字符串中出现的次数
4.4K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-6 整除光棍
7-6 整除光棍 这里所谓的“光棍”，并不是指单身汪啦~ 说的是全部由1组成的数字，比如1、11、111、1111等。传说任何一个光棍都能被一个不以5结尾的奇数整除。
57310发布于 2020-06-23 - 来自专栏机器视觉工坊
AI算法分类
AI算法分类如下： 一、机器学习算法 监督学习 1、回归算法：线性回归和逻辑回归。 线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。 kNN算法是一种判别模型，即支持分类问题，也支持回归问题，是一种非线性模型。它天然的支持多分类问题。kNN算法没有训练过程，是一种基于实例的算法。 无监督学习 7、K均值算法核心：把样本分配到离它最近的类中心所属的类，类中心由属于这个类的所有样本确定。k均值算法是一种无监督的聚类算法。 和其他类型的神经网络一样，循环神经网络是一个判别模型，既支持分类问题，也支持回归问题，并且支持多分类问题 三、大数据算法 数据挖掘&数据分析 推荐算法 四、一些算法本身并不算是一个机器学习算法 ，而是为了解决某个子问题而诞生的机器学习算法的子算法，如深度学习的神经网络的训练一般采用反向传播算法，梯度下降法。
2.6K20发布于 2020-07-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-6 scikit-learn中的PCA
上面就是使用KNN算法进行分类的流程，测试集上的f1准确率大致可以到98%。接下来，引入PCA对数据进行降维后KNN算法的分类效果如何。 ? 从两个角度来看： 时间上，不对数据进行处理的KNN算法分类时间为6.98ms，而使用PCA将64维的数据降到2维的数据后进行KNN算法分类的时间为2.99ms，这得益于数据特征维度的大幅降低，当然这也是降维的一个非常重要的意义 对于第一个主成分来说能够解释14.5%左右的原数据方差； 对于第二个主成分来说能够解释12.7%左右的原数据方差； PCA算法就是为了寻找使得原来数据相应的方差维持最大，而此时的explained_variance_ratio 在一开始介绍PCA算法的时候，PCA降维还有一个非常重要的作用，就是可视化。我们可以将数据降维到2维数据，通过可视化的方式来直观的观察数据。
1.2K30发布于 2019-11-13 - 来自专栏xiaosen
AI - 聚类算法
感谢大家的观看 聚类算法概念 聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一个簇内的对象之间具有较高的相似性，而不同簇的对象之间具有较大的差异性。 聚类算法的应用场景： 商业选址：通过分析用户的地理位置信息，聚类算法可以帮助企业确定新店铺的最佳位置，以最大化覆盖潜在客户。 资源优化：在物流和供应链管理中，聚类算法可以帮助优化资源的分配，例如确定最佳的仓库位置或货物配送路线。 聚类算法因其能够在无监督的环境中发现数据的内在结构和模式，而在各个领域都有广泛的应用。 选择合适的聚类算法和参数对于解决特定问题至关重要。这类方法通常需要预先指定簇的数量，并通过迭代优化来找到最佳的数据划分。典型的划分方法包括K-means算法、K-medoids算法等。 代表性的算法有AGNES（自底向上的聚合算法）和DIANA（自顶向下的分裂算法）。
1.5K10编辑于 2024-03-22 - 来自专栏AI系统
【AI系统】QNNPack 算法
本文将会深入介绍 QNNPACK 算法的实现过程。 前置知识回顾 在介绍 QNNPACK 算法前，先回顾一下传统的矩阵卷积运算方法。 加速库中针对矩阵卷积运算的核心算法，即如文章标题所示的 The Indirect Convolution Algorithm（间接卷积算法）。 对计算进行划分 虽然 QNNPACK 利用了像其他 BLAS 库一样的 PDOT 微内核，但其对具有 8 位元素的量化张量和移动 AI 使用案例的关注带来了非常不同的性能优化视角。 与 Im2Col 算法对比 与基于 Im2Col 的卷积算法相比，间接卷积的性能受到四个因素的影响： 消除非单位卷积的 Im2Col 转换。 可以看到间接卷积算法性能会明显优于其他算法的性能。
94110编辑于 2024-12-13 - 来自专栏sofu456
斗地主ai算法
牌的识别 识别和过滤，即要知道牌是什么牌，还要过滤出那几张牌是需要的牌 sequence = ['3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'j', 'q', 'k', '1', '2', 'xw', 'dw'] card = ['单牌', '对牌', '三张', '三带一', '单顺', '双顺', '三顺', '飞机','炸弹','四带二'] def to_card(data): return list(map(lambda x:
1.4K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏AI系统
【AI系统】Winograd 算法
在本文将重点介绍 Winograd 优化算法，它是矩阵乘优化方法中 Coppersmith–Winograd 算法的一种应用，按照 Winograd 算法的原理将卷积的运算进行转换，从而减少卷积运算中乘法的计算总量 算法约束与缺点 从上述方法的介绍中可以得知，Winograd 算法通过减少乘法操作的次数，有效降低了计算资源的消耗，从而提高了计算速度。 首先，当应用 Winograd 算法处理单个小局部的二维卷积时，该算法不能直接应用于这样的计算当中，因为产生的辅助矩阵规模过大，可能会对实际效果产生负面影响。 因此，Winograd 算法仅适用于较小的卷积核和分块尺寸。 另一个想法是将 Winograd 算法与空间组织算法结合起来，充分利用局部性和算法分析的优化，将卷积计算通过空间组合优化算法中的拆分方法，将输入拆分成若干个小规模卷积。
83511编辑于 2024-12-17 - 来自专栏决策智能与机器学习
AI算法对抗攻击和防御技术综述「AI核心算法」
关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货 ? Athalye等提出了EoT算法来解决第一个问题。 启发式防御算法由研究者通过实验获得，它们在实践中可以做到对一些特定的对抗攻击算 法具有良好的防御性能，但没有对防御性能给出理论性保障；可证明式防御通过理论证明，可以计算出在特定对抗攻击算法攻击下模型的最低准确度 Goodfellow等首先提出对抗训练，他们使用良性样本和通过FGSM算法生成的对抗样本一起训练神经网络，用于增强神经网络的鲁棒性；接着，提出了使用由PGD算法生成的对抗样本进行对抗训练的方法。 这主要是因为，攻击算法只要针对某一类防御生效即可， 然而一个有效的防御算法则需要去防御所有可能的攻击手段。 结束语 近两年来，针对深度学习算法的对抗攻击和防御技术迅速发展。
3.8K10发布于 2020-09-14 - 来自专栏刷题笔记
【PAT520 钻石争霸赛】7-6 随机输一次 (20分)
现要求你编写一个控制赢面的程序，根据对方的出招，给出对应的赢招。但是！为了不让对方意识到你在控制结果，你需要隔 K 次输一次，其中 K 是系统设定的随机数。
60810发布于 2020-06-23 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-6 求最大公约数 (40point(s))
求两个整数的最大公约数。 输入格式: 输入两个整数，以空格分隔。 输出格式: 输出最大公约数。 输入样例: 9 18 输出样例: 9 # include # include int gys(int a,int b){ if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } while(b!=0){ int i=a%b; a=b; b=i; } return a; } int main(){ int a,b; scanf("%d %d",&a,&b
84530发布于 2021-09-16 - 来自专栏强化学习专栏
黑白棋 AI 算法
文章分类在Pytorch： Pytorch（4）---《黑白棋 AI 算法》 黑白棋 AI 算法 1. 1.2 实验要求 使用 『蒙特卡洛树搜索算法』 实现 miniAlphaGo for Reversi。 使用 Python 语言。 现在 AI 玩家需要大家来完善！ 该部分主要是需要大家使用 『蒙特卡洛树搜索算法』 来实现 miniAlphaGo for Reversi。 完善算法时请注意落子时间：落子需要在 60s 之内！ 落子 3 次不在合法范围内即判断该方失败, 故落子前请检查棋子的合法性。 2.5.1 测试 AI 玩家 如果您已经实现 AIPlayer，你可以选人类玩家、随机玩家与 AIPlayer 算法对战，甚至 AIPlayer 与 AIPlayer 自己对战！
2.4K00编辑于 2024-12-03 - 来自专栏xiaosen
AI - 支持向量机算法
概念 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。 惩罚参数 C SVM中的惩罚参数C是一个非常重要的超参数，它决定了算法对错误分类的容忍度。 在SVM中，C参数用于控制间隔大小与分类误差之间的权衡。 较大的C值意味着算法更加重视分类误差，即算法会尽量减小训练集上的分类错误。相反，较小的C值意味着算法更加重视最大化间隔，即使这可能导致在训练集上有更多的分类错误。
61310编辑于 2024-03-24 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI人员打架识别算法
AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架，AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为，发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。 ，而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。 研究现状 目前AI人员打架识别算法，主要有3种主流的方法，分别是：（1）基于Detection的打架检测。其主要思想是: 将打架作为一种类别，通过分类的方式，将打架行为检测出来。 2.选取的方案 我这里选择方案1，AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了，目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找，终于拿到了国外的一份很好的数据集。 基本流程是：Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换 Labelme标注的数据，无法直接用在训练中
1.6K20编辑于 2023-09-22
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