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- 蒙特卡罗树搜索算法依赖游戏树,也就是游戏的状态空间和可选动作的构成。游戏树是游戏设计者为了实现对战或博弈的目的
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介20世纪末到21世纪初,计算机科学和互联网科技迅速发展。在这些新兴领域中,蒙特卡罗方法是一个显著的研究热点。蒙特卡罗方法源自物理学和数学领域,其目的是模拟物理系统的随机运动,从而解决很多数学、物理等领域的问题。蒙特卡loor方法被广泛应用于各类模拟、预测、优化、控制等领域。在计算机领域,蒙特卡罗方法也扮演了重要角色。现如今,计算性能已经足够强大,人们可以轻松地进
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- 【C++】Vector和List的区别
信手斩龙
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在学习stl的时候,总是有同学分不清楚Vector和List的使用,在这里我总结一下它们的区别和使用方法。一、底层结构 vector的底层结构是动态顺序表,在内存中是一段连续的空间。 list的底层结构是带头节点的双向循环链表,在内存中不是一段连续的空间。二、支持随机访问 vector支持随机访问,可以利用下标精准定位到一个元素上,访问某个元素的时间复杂度是O(1)。 list不支持随机访问,要
- list和vector的区别
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- C语言循环案例
Litao_woaidetin
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#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){//初始化随机数种子(以时间为种子)srand((unsigned)time(NULL));//游戏主循环控制,默认是可以重复玩的intgame_running=1;//游戏的头printf("======================================\n");printf(
- 模拟退火算法:原理、应用与优化策略
尹清雅
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摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法,在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理,深入分析其核心要素,通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用,并探讨算法的优化策略与拓展方向,为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导,助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域,复杂优化问题无处不在,如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
- python数据可视化绘制图表(直方图,饼图圆环图,散点或气泡图,误差棒图)
2224070304
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- 数据分析过程中,发现数值缺失,怎么办?
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目录创建一个新项目处理一次猜测生成一个秘密数字使用crate来增加更多功能Cargo.lock文件确保构建是可重现的更新crate到一个新版本生成一个随机数比较猜测的数字和神秘数字使用循环来允许多次猜测猜测正确后退出处理无效输入最终代码程序会随机生成一个1到100之间的整数。接着它会提示玩家猜一个数并输入,然后指出猜测是大了还是小了。如果猜对了,它会打印祝贺信息并退出。创建一个新项目project
- 关于离子滤波小记
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常见的数据结构有:数组、链表、栈、队列、图、哈希表;1、数组用于存储和处理一组固定大小、相同类型的数据,如存储学生成绩、数组排序等。Go语言中的数组长度是固定的,在声明时需要指定长度。特点:数据元素类型相同:数组中的所有元素都具有相同的数据类型;内存地址连续:数组在内存中是连续存储的;随机访问高效:由于数组的内存地址连续,并且元素类型相同,因此可以通过索引快速访问数组中的任意元素。无论要访问数组中
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
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源码介绍仿新浪微博typecho主题源码,简约美观,适合做个人博客,该源码为主题模板,需要先搭建typecho,然后吧源码放到对应的模板目录下,后台启用即可源码特点支持自适应个性化程度高可设置背景图、顶栏背景图可自定义导航栏、资料卡、关注按钮等文章大图多样化选择,支持随机图适配Typecho最新版本(1.2.1)与PHP8.0源码免费获取仿新浪微博typecho主题源码
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在只有少量图片样本的情况下,进行图像识别是一个具有挑战性的任务。以下是一些应对小样本问题的有效方案:1.数据增强(DataAugmentation)通过对现有样本进行各种变换来生成更多的训练数据,例如:几何变换:旋转、缩放、平移、翻转等。颜色变换:调整亮度、对比度、饱和度等。噪声添加:高斯噪声、椒盐噪声等。裁剪和填充:随机裁剪图像的一部分或填充边缘。工具:Keras:ImageDataGenera
- MySQL中,性别列(男,女)为什么不适合建索引?
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文章目录在MySQL中,性别列(如仅包含"男"和"女"的列)不适合单独建立索引的主要原因如下:低区分度问题当某个列的唯一值比例(Cardinality)过低时(如性别列仅有2种值),索引的筛选效率会显著下降假设表中有100万条数据,使用性别索引查询时:SELECT*FROMusersWHEREgender='男'可能返回约50万条记录,此时:索引需要执行50万次回表查询(随机I/O)全表扫描只需一
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大二时做的java课设,代码能力不是很行,给需要做课设的同学一个参考题目如下“单项选择题标准化考试系统设计”1、问题描述设计一个单项选择题标准化考试系统,该系统要求能自动组卷和评分。2、功能要求(1)用数据库保存试题。(每个试题包括题干、4个备选答案、标准答案)。(2)试题录入:可随时增加试题到试题库中。(3)试题抽取:每次从试题库中可以随机抽出N道题(N由键盘输入)。(4)答题:用户可实现输入自
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Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
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- TCP 通信流程图
U_p_
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下面给出一个详细的TCP通信流程图,演示客户端(Client)与服务器(Server)之间通过TCP协议进行通信时的各个步骤。这里假设:服务器IP:192.168.1.100,监听80端口客户端IP:192.168.1.200,使用随机分配的端口(示例中为50000)下面的流程图按三次握手、数据交互、四次挥手的顺序展示。为便于阅读,采用ASCII画出大致示意。┌──────────────────
- 单片机中断系统
C_Xurn
单片机stm32
前言:中断系统是单片机非常重要的组成部分,是为了使单片机能够对外部或者内部随机发生的事件实时处理而设置的。一:单片机的概念一个高速主机和一个低俗外设连接时,效率极低,低俗外设工作时无端大量占用CPU时间。一个高速主机和多个低速外设连接时,高速主机无法进行多任务并行处理。此时需引入“中断”。CPU在处理某一事件A时,另一事件B发出请求(中断请求);CPU暂时中断当前的工作,转去处理事件B(中断响应和
- 做电池寿命预测有福了---2024最新退化数据集,来自cell子刊
优化算法侠Swarm-Opti
深度学习数据集电池寿命预测深度学习人工智能
引言本期介绍2024年最新发表在cell子刊CellReportsPhysicalScience上的电池退化数据集。该数据集是世界上规模最大,最贴近实际运行场景,持续时间最长的电池退化数据集。在实验室和现实生活中对电池退化进行了为期4年的广泛实验调查,考虑了随机充放电电流、频率、深度以及多电池成组、环境温度的影响,涉及数百个电池和电池组的大约546,000次充放电循环。参考文献DongzhenLy
- 多线程(4)
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接着介绍多线程安全问题.由于线程是随机调度,抢占式执行的,随机性就会导致程序的执行顺序产生不同的结果,从而产生BUG.下面是一个线程不安全的例子.packageDemo4;publicclassDemo1{privatestaticintcount=0;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterruptedException{Threadt1=new
- 7.7:C++的 STL迭代器的分类和使用!(课程共7300字,8个代码举例)
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例子1:使用输入迭代器读取文件中的数据例子2:使用输出迭代器将数据写入文件例子3:使用双向迭代器反转容器中的元素例子4:使用随机访问迭代器进行二分查找例子1:使用输入迭代器读取文件中的数据下面的代码演示了如何使用输入迭代器从文件中读取数据,并计算其平均值。#include#include#include#includeintmain(){std::ifstreamfile("data.txt");
- 【MySQL】B树和B+树的区别?MySQL为什么选用B+树作为索引数据结构?
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B树和B+树的区别:结构方面:1.节点存储内容:B树:节点同时存储索引和数据。B+树:只有叶子节点存储数据记录或指向数据记录的指针,非叶子节点只存键值,用于索引。B+树的非叶子节点可以存储更多的键值,从而拥有更宽的分支。2.叶子结点关系:B树:叶子节点之间没有特定的顺序或指针连接,它们是独立的,查找不同叶子节点中的数据时可能需要多次随机访问磁盘。B+树:所有叶子节点通过双向链表,这种结构使得范围查
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JMeter从入门到软件测试实战jmeter
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- 【Java】已解决:`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL`
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- yolov4
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V4贡献:亲民政策,单GPU就能训练的非常好,接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法,从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验,感觉能做的都让他给做了,这工作量不轻全部实验都是单GPU完成,不用太担心设备了Bagoffreebies(BOF)只增加训练成本,但是能显著提高精度,并不影响推理速度数据增强:调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转网络正则化的方法:Dropout、Dro
- C++ STL(十四):常用排序算法(sort、random_shuffle、merge、reverse)
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C++泛型编程和STL排序算法sortrandom_shufflemergereverse
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2.思路:将用户的信息保存为cookie
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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