前言 总结算法设计与分析课程期末必记知识点。...考试算法汇总篇 1、求解梵塔问题的递归算法 void Hanoi(int n,char x,char y,char z){ if(n==1) printf("将盘片%d从%c搬到%c\n",n,x...的递归算法 int fun(int n){ if(n==1) return(1); else return(fun(n-1)*n); } 4、斐波那契数列对应的递归算法 int Fib(int...lefta++; rightb--; } else //田忌最快的马与齐威王最快的马的速度相同 { if (a[lefta] > b[leftb])/...ans -= 200; lefta++; rightb--; } } } } 结语 考试算法汇总篇结束。
综述 AdaBoost学习算法用于提高简单学习算法的分类性能。它通过组合一组弱分类函数（具有较高分类错误的弱分类器）来形成更强的分类器。最后的强分类器采用弱分类器加阈值的加权组合的形式。...AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。...与Boosting的区别：Boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而AdaBoost是其中的一种，采用了exponential loss function（其实就是用指数的权重），根据不同的...实现思路： AdaBoost方法是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率。每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。...算法流程 image.png image.png Matlab实现 w = [1 1 1 1 1 1 1 1]; Y = [-1 1 1 1 -1 -1 1 -1]; h(1,:) = [-1, -
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...（3）动态切换概率策略 引入动态切换概率来平衡局部开采和全局开采的比重，来实现更好的寻优策略。...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此，他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质，给他出了一个难题。医师把他带到一个到处都...
在算法考试中的最后一题，题目为：对于任意一个数字n，我们有一个长度为2n的数组，我们需要把1~n个数填入这个数组里2次。...填入数字的规则如下：当填入数字n时，另一个n必须与当前的n距离为n，例如两个1之间要夹着一个数字，两个2之间要夹着两个数字，如此类推，直到把2n个空格填满。...现在我们要设计一个算法，我们求出n个数字的所有排列方式。...我的算法思想如下：既然两个n之间的距离为n，我们应该从n开始填入，因为n可以填入的位置最少，为1~n-1，而当n填入数组之后，n-1可以选择填入的位置的个数也为n-1，如此类推，1可以填入的位置的个数也为...讲到这里，大家应该我所采用的算法就是深度遍历树，就像遍历一个文件夹里所有的文件一样。废话不多说，下面贴代码。
当输入信号的统计特性未知，或者输入信号的统计特性变化时，自适应滤波器能够自动地迭代调节自身的滤波器参数，以满足某种准则的要求，从而实现最优滤波。 自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...因此，固定步长的自适应滤波算法在收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面对算法调整步长因子u的要求是相互矛盾的。为了克服这一矛盾，人们提出了许多变步长自适应滤波算法。...格型滤波器与直接形式的FIR滤波器可以通过滤波器系数转换相互实现。...变步长的自适应滤波算法虽然解决了收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面对算法调整步长因子u的矛盾，但变步长中的其它参数的选取还需实验来确定，应用起来不太方便。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
这次leetcode周赛第三题是一个求平均值的问题，暴力解法容易超时，比较好的做法是通过优先级队列来实现每次的选择，使得复杂度降为 ，是一道很不错的优先级队列问题，在这里分享一下。...题目 一所学校里有一些班级，每个班级里有一些学生，现在每个班都会进行一场期末考试。...与标准答案误差范围在 10-5 以内的结果都会视为正确结果。...设某个班级的人数为 ，其中可以通过考试的人数为 。...思路与算法 令 表示通过率的增加量。我们将 这一三元组放入优先队列（大根堆）中，随后进行 次操作。 每一次操作中，我们取出优先队列的堆顶元素，其对应着当前通过率的增加量最大的班级。
天修改一个用Excel的报表,有一个数据格是跨两列,一般单格的数据格用自动换行就可以实现自适应高度,但是跨列是不行的.查找google良久,也没发现适合的办法,一阵头痛之后,突然有了灵感,于是马上做试验...,还真的实现了.先写出来,如果有困于这个问题的朋友偶然路过,或许还能有一点用处....原理:在另外一个sheet里面利用单元格换行和自适应高度的特性,将一个 试验单元格宽度设置成 实际跨列单元格的宽度,然后将需要输入的字符放入该 试验单元格,取得高度返回给 实际跨列单元格就可以了
类似于问卷调查和考试这种需求，用mysql这种关系型数据库实现起来太过复杂，效率低下；而如果使用MongoDB来实现的话，则会发现异常清晰简单。...前端实现数据结构 前端使用vue实现JSON的构造： <Modal title="问题编辑" v-model="showEdit" :closable="false" :mask-closable="false
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
2、代码实现 1import numpy as np 2from scipy.sparse import csc_matrix 3 4def pageRank(G, s=.85, maxerr...Algorithm Explained（https://www.slideshare.net/jdhaar/pagerank-algorithm-explaned） 2、【大创_社区划分】——PageRank算法的解析与...Python实现（https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47443877） 3、浅入浅出：PageRank算法（https://www.letiantian.me
完整代码可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取 原理 传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复： 根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小； 在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波； 代码实现 def get_window...-1,k]) listx.sort() return listx def restore_image(noise_img, size=4): """ 使用 你最擅长的算法模型
示例1 输入 2 abaccdeff testonline 输出 b s 主要难点在于，连续输入，利用scanf的嵌套来实现： #include <iostream
写在前面 一直很惧怕算法，总是感觉特别伤脑子，因此至今为止，几种基本的排序算法一直都不是很清楚，更别说时间复杂度、空间复杂度什么的了。...常用排序算法总结(一) 关于时间复杂度和空间复杂度 选择排序 选择排序每次比较的是数组中特定索引的值与全数组中每个值的大小比较，每次都选出一个最小(最大)值，如果当前索引的值大于之后索引的值，则两者进行交换...二分插入排序元素移动次数与直接插入排序相同，依赖于元素初始序列。...堆是一种近似完全二叉树的结构（通常堆是通过一维数组来实现的），并满足性质：以最大堆（也叫大根堆、大顶堆）为例，其中父结点的值总是大于它的孩子节点。...(一) 图解排序算法(二)之希尔排序 希尔排序 白话经典算法系列之五归并排序的实现 算法的时间复杂度和空间复杂度 堆排序 堆排序2
一般要设置收敛条件：比如上次迭代结果与本次迭代结果小于某个误差，我们结束程序运行；比如还可以设置最大循环次数 3 代码实现 import numpy as np from scipy.sparse import...) # 结果： [0.51203622 0.19313191 0.29483187] 4 参考资料 Pagerank Algorithm Explained 【大创_社区划分】——PageRank算法的解析与...Python实现 浅入浅出：PageRank算法 PageRank
EMD算法的不足 EMD算法能将原始信号不断进行分解，获取符合一定条件下的IMF分量。这些 IMF 分量之间的频率往往不同，这就为其在谐波检测方向的使用提供了一种思路。...而且对模态分量 IMF 的定义也尚未统一，仅能从信号的零点与极值点的联系与信号的局部特征等综合描述。EMD 从理论到实际运用仍有很长的一段路要走。...为抑制各 IMF 分量之间出现混频，Norden Huang在 EMD分解中，运用添加均值为零的高斯白噪声进行辅助分析，即EEMD算法。...EEMD算法的基本原理 EEMD方法实质上是对EMD算法的一种改进，主要是根据白噪声均值为零的特性，在信号中对此加入白噪声，仍然用EMD进行分解，对分解的结果进行平均处理，平均处理的次数越多噪声给分解结果带来的影响就越小...python实现EEMD案例 # 导入工具包 import numpy as np from PyEMD import EEMD, EMD, Visualisation import pylab as
EMD算法原理： 步骤1： 寻找信号全部极值点，通过三次样条曲线将局部极大值点连成上包络线，将局部极小值点连成下包络线。上、下包络线包含所有的数据点。...所有IMF分量和残余分量之和为原始信号： 用EMD进行滤波的基本思想是将原信号进行EMD分解后，只选取与特征信号相关的部分对信号进行重构。...图片来源于[1] python实现EMD案例 # 导入工具库 import numpy as np from PyEMD import EMD, Visualisation 构建信号 时间t: 为0
前言 本文将介绍两种算法设计技巧：贪心算法与回溯算法，并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...贪心算法 贪心算法遵循一种近似解决问题的技术，期盼通过每个阶段的局部最优选择（当前最好的解），从而达到全局的最优。 实例讲解 接下来我们通过两个例子讲解下贪心算法。...实现思路 接下来，我们来看看如何用贪心算法解决上述分数背包问题。...接下来我们就来看下其实现思路。 判断格子是否可走会用到递归，因此该算法分为2部分，我们先来看看算法的主体实现 接收一个参数maze，其类型为一个二维数组，表示迷宫主体。...由于是回溯问题，因此我们需要用到递归，我们先来看看算法的主体实现。 接收一个参数matrix,即数独。 调用递归函数，填充数独。 如果递归函数将数独填充完毕，则返回填充好的数独。否则返回错无解。
当输入一个没有标签的样本b时，我们可以通过比较新样本b与样本集A中的数据对应的特征，然后提取出最为相似的k个数据。 最后我们选取k个最相似的数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 ...1.2 算法步骤 Step 1：计算已知类别的样本集A中的所有样本与新样本b之间的距离 Step 2：按照距离的递增次序，对样本集A中的样本进行排序 Step 3：选取与当前样本b距离最近的k个样本...根据经验，我们一般会让k小于样本集A中样本数量的平方根 ②距离的度量 在算法中，我们明确说明了要计算已知类别的样本集A中的所有样本与新样本b之间的距离。那我们需要选择哪种距离呢？ ...2.python实现 2.1 KNN函数（不调包） 此处，python实现KNN算法，不使用python包sklearn 使用的是欧式距离，并且各个样本权重均相同 import pandas as...数据共有150个观测，我们将其以8:2分成训练集和测试集 2.2.2 实现环境 python 3.7 & sklearn 2.2.3 实现代码 from sklearn.model_selection
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