排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
//0.2 非法校验，在已有的数据中间插入 [0, curLen],必须连续，中间不能空元素
四轴硬件部分先暂告一段落了， 现在集成的这些硬件资源足矣使四轴平稳飞行了，至于ADC采集锂电池电压电量，什么气压光流都是后面的事，没这些也能飞，所以这篇文章开始研究PID控制算法。
煤矿皮带运输智能监控算法通过opencv+python深度学习算法网络模型，煤矿皮带运输智能监控算法实时监测皮带运输过程中的各种异常情况，如跑偏、撕裂、堆料异常等，一旦检测到异常情况，立即发出告警并采取相应的措施，以保障安全。煤矿皮带运输智能监控算法中OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
一副扑克54张牌，有54!种排列方式。最佳的洗牌算法，应该能够等概率地生成这54!种结果中的一种
【问题描述】 对于字符串S和T，若T是S的子串，返回T在S中的位置（T的首字符在S中对应的下标），否则返回-1.
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考，怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码，从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说，代码块并不会很大，但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果，还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
冒泡排序算法的C#、C++和Java代码的基本结构是相同的，但是由于语言本身的差异，在细节上可能会有所不同。例如，C++代码可能使用指针来操作数组，而C#和Java代码则可能使用索引来访问数组。在语法上，C#和Java代码可能更相似，而C++可能更像C语言。
目前很多高校内部的课程管理及排课过程均是采用人工排课后再导入系统内部生成课程表，提供给学生用户查看。人工排课过程较为复杂，增加了排课错误的可能性，本次毕业设计基于java实现遗传算法实现自动排课，整体提供学生管理，课程管理，教师管理，班级管理，排课管理，教室管理等功能。
本文介绍了机器学习中的逻辑回归算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K邻近算法、K-均值算法、随机森林、降低维度算法、梯度提升和Adaboost算法。逻辑回归是一种分类算法，通过拟合逻辑函数来预测事件发生的概率。梯度上升法是逻辑回归中的优化方法。
我们知道，一个N维的Cube，是由1个N维子立方体、N个(N-1)维子立方体、N*(N-1)/2个(N-2)维子立方体、…、N个1维子立方体和1个0维子立方体构成，总共有2^N个子立方体组成，在逐层算法中，按维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，它是从原始数据聚合而来），是基于它上一层级的结果来计算的。比如，[Group by A, B]的结果，可以基于[Group by A, B, C]的结果，通过去掉C后聚合得来的；这样可以减少重复计算；当 0维度Cuboid计算出来的时候，整个Cube的计算也就完成了。 每一轮的计算都是一个MapReduce任务，且串行执行；一个N维的Cube，至少需要N次MapReduce Job。 过程如下：
简单查找算法： 从头开始查找，待查找数字排在第多少位，则查找比较多少次 随便想一个1～100的数字。 每次可以猜一个数字，反馈是这个数字大了，小了，还是对了。 假设从1开始依次往上猜，猜测过程会是上面
递归算法的概念可以追溯到古希腊的数学家Euclid，但现代递归算法的概念可以追溯到20世纪初的计算机科学。Java递归算法是一种使用递归的方法解决问题的算法。递归算法通过调用自身来解决问题，这种方法通常更简洁易懂，易于维护，并且通常较少的代码量。
来源：知乎 作者：刘知远 本文多图，建议阅读5分钟。 本文为你分享刘知远老师和学生整理的三十来项算法代码和工具包列表。 刚花半天功夫整理了最近几年和同学努力开源的三十来项算法代码和工具包列表( htt
文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理，然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后，总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。
我写了七、八年的 “算法博客”，出版了一本《算法的乐趣》，一门《算法应该怎么“玩”？》课程，所有介绍算法的例子都是用 C++ 编写的。
应读者要求，写个基于递归的冒泡排序算法代码，之前发过的排序算法代码请参考：Python版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。 from random import randint def bubbleSort(lst, end=None, reverse=False): if end==None: length = len(lst) else: length = end if length<=1: return #flag用来标记
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
今天带来的文章，是 GitChat 签约作者王晓华在不断被读者吐槽：“好好一本算法书为什么要用 C++ 来写” 时，万般无奈下憋出来的。
white=imagecolorallocate(im,0xFF,0xFF,0xFF);
这题相对其他简答题还要简答，所以题目难度我给了一星，分析题意可得要求找出只出现一次的那个数字，那么通常能想到的实现方式有哪些呢？(除了双层循环嵌套暴力法啊)
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
数据结构与算法，作为编程界从入门到劝退的王者，是很多初学者心中神圣而想侵犯的村花儿，化身舔狗，费尽心思，舔到最后，我命油我不油天。
有关注开源项目的同学，应该能发现，GitHub 上面经常有以各种编程语言为基础，针对不同主流算法的代码实现仓库。
一看到这题的第一印象，这出题人想必是个爱历史之人，都把历史背景给套上了，好一个明汉之距离，我越发的感兴趣，这题我今天必刷，哦吼，点进去，竟然不是啥历史背景，不就是求两数二进制位的互补次数么，有点小失落，不过这道题倒是能做一下。
上周我们探讨了如何实现一个简单的微信红包算法。还没有看过，或者还未亲手在代码里尝试过的朋友，可移步： 用 Python 实现一个简单的微信红包算法 如果你已经实现了我的方法，或者自己设计了一套新方法，那么问题来了： 如何验证你的代码是没有问题的？ 最简单直接的方法就是，调用一下代码，给一组输入数据，把结果打印出来，肉眼看一看是不是正确。以我的代码为例： print redPacket(5, 2000) 别忘了我们使用的单位是“分”。 输出结果： [2.74, 7.32, 7.01, 0.37, 2.56]
写完这篇，图像分割的传统方法就快全了，传统图像分割大体有基于阈值的，这类就没啥算法可以写，所以直接略过了；然后就是K-means这种聚类/分裂的，从几个点开始进行聚类分割，或者一张图不断分裂达到分割目的；
拿到这题，其实是有点气愤的，虽然我玩的是基金而不是股票，但是也是一样的低买高卖原则嘛，想从中捞点高低差，但是最近股市是真的一塌糊涂，亏死了。这不刚好又刷到这道题，买卖股票啥时候时机最好，这市场变化莫测，压根没这道题这么悠哉好吧。如下我就来讲讲这道题是如何实现股票的买卖最佳时机。
本文讲的回声（Echo）是指语音通信时产生的回声，即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回声在固话和手机上都有，小时还可以忍受，大时严重影响沟通交流，它是影响语音质量的重要因素之一。可能有的朋友要问了，为什么我打电话时没有听见自己的回声，那是因为市面上的成熟产品回声都被消除掉了。
这条长度约1毫米，宽度80微米的虫，还是在麻醉状态，神经系统无法向肌肉传达运动指令。
本文主要讲述了如何通过UI自动化测试工具对移动App进行流畅度测试，包括测试前的准备、测试步骤、数据收集和报告输出等方面。同时，文章还提供了一些案例和具体的测试方法，以帮助读者更好地理解如何对移动应用进行流畅度测试。
策略模式的原理与实现策略模式，英文全称是 Strategy Design Pattern。在 GoF 的《设计模式》一书中，它是这样定义的：
黑方先行，双方交替下棋。 一步合法的棋步包括： 在一个空格处落下一个棋子，并且翻转对手一个或多个棋子； 新落下的棋子必须落在可夹住对方棋子的位置上，对方被夹住的所有棋子都要翻转过来， 可以是横着夹，竖着夹，或是斜着夹。夹住的位置上必须全部是对手的棋子，不能有空格； 一步棋可以在数个（横向，纵向，对角线）方向上翻棋，任何被夹住的棋子都必须被翻转过来，棋手无权选择不去翻某个棋子。 如果一方没有合法棋步，也就是说不管他下到哪里，都不能至少翻转对手的一个棋子，那他这一轮只能弃权，而由他的对手继续落子直到他有合法棋步可下。 如果一方至少有一步合法棋步可下，他就必须落子，不得弃权。 棋局持续下去，直到棋盘填满或者双方都无合法棋步可下。 如果某一方落子时间超过 1 分钟 或者 连续落子 3 次不合法，则判该方失败。
斗地主中，大小连续的牌可以作为顺子，有时候我们把对子拆掉，结合单牌，可以组合出更多的顺子，可能更容易赢。 那么如何合理拆分手上的牌，合理地拆出顺子呢？我们今天看一道非常有意思的算法题，连续子序列的划分问题。 这是力扣中的第 659 题「分割数组为连续子序列」，题目很简单： 给你输入一个升序排列的数组nums（可能包含重复数字），请你判断nums是否能够被分割成若干个长度至少为 3 的子序列，每个子序列都由连续的整数组成。 函数签名如下： bool isPossible(vector<int>& nums)
教材上的直线绘制算法只针对斜率0<k<1范围内的直线，很多教材也是如此。有一些教材上有针对一般直线即任意斜率直线的绘制算法，但是算法代码不是很容易懂。为了补上这一内容， 下面给出一般直线的中点绘制算法代码，供大家参考，也欢迎大家指正。 代码在VS2017可以正常运行，运行结果如后。
人工智能课程中学习了A*算法,在耗费几小时完成了八数码问题和野人传教士问题之后,决定写此文章来记录一下,避免忘记
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 659. 分割数组为连续子序列（Medium）
近日，OpenAI 发布了一种新型的强化学习算法：近端策略优化（Proximal Policy Optimization，简称 PPO），这种算法不但在性能上比肩甚至超过当前最先进的方法，而且更容易实
在处理聚类任务中经常使用，K-Means算法是一种 原型 聚类算法。何为原型聚类呢？算法 首先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解，采用不同的原型表示、不同的求解方式，将产生不同的求解方式。
泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法通过yolov8+python深度学习框架模型，泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法识别到泥石流及山体滑坡灾害事件的发生，算法会立即进行图像抓拍，并及时进行预警。泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法Yolo的源码是用C实现的，但是好在Github上有很多开源的TF复现。这里我们参考gliese581gg的实现来分析Yolo的Inference实现细节。泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法代码将构建一个end-to-end的Yolo的预测模型，泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法利用的已经训练好的权重文件，你将可以用自然的图片去测试检测效果。泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数：max(x,0.1x)max(x,0.1x)。但是最后一层却采用线性激活函数。
推演得到公式：dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] 你还可以使用动态规划来解题呀，具体思路如下：
当你leetcode刷多了你就自然看到这类最优解的体型，基本就是动态规划或者贪心算法。
这题其实的话，正常思路就是从反向遍历，然后由于字符串中至少存在一个单词，因此字符串中一定有字母。
《2048》是最近比较流行的一款数字游戏。原版2048首先在github上发布，原作者是Gabriele Cirulli。它是基于《1024》和《小3传奇》（Threes!）的玩法开发而成的新型数字游戏。
在开始这个题目之前，先给大家再次扫扫盲，扫的不是坐标系统的盲，而是我们国家所使用的坐标系统。大家都知道，美国GPS使用的是WGS84的坐标系统，以经纬度的形式来表示地球平面上的某一个位置，这应该是国际共识。但在我国，出于国家安全考虑，国内所有导航电子地图必须使用国家测绘局制定的加密坐标系统，即将一个真实的经纬度坐标加密成一个不正确的经纬度坐标，我们在业内将前者称之为地球坐标，后者称之为火星坐标，具体的说明可以参看百度百科中关于火星坐标系统的解释。
据说是一个刚毕业的 Java 程序员，因老板让他写一个排序算法，然后他就写了一段屌炸天的休眠排序算法，
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