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2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛B题为:VLSI电路单元的自动布局。本题主要关注的是全局布局问题。学术界针对全局布局的评估模型和优化方法的研究历史悠久。本文借题顺势介绍全局布局的一些重点基础内容和相关工具/资料,以期为对EDA算法设计领域感兴趣、对数学建模感兴趣的人降低研究门槛。VLSI是超大规模集成电路的简称。完成一个VLSI设计的流程十分复杂,包含多种数据格式的转化,其中将逻辑网表转变为
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合并排序的递归实现算法。输入:先输入进行合并排序元素的个数,然后依次随机输入(或随机生成)每个数字。输出:元素排序后的结果,数字之间不加任何标识符。示//完整代码在GitHub上//https://github.com/Jxcup/Course_Algorithm_Analysis-Design/blob/main/MergeSort_iteration.cpp//合并排序递归#includeus
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文章目录1、选择题1.1选择题11.2选择题22、判断题2.1判断题12.2判断题23、填空题3.1算法填空3.2填空题24、简答题1、选择题1.1选择题11、下列不是动态规划算法基本步骤的是(A)。A、找出最优解的解空间B、构造最优解C、算出最优解D、定义最优解2、最大效益优先是(A)的一搜索方式。A、分支界限法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法3、最长公共子序列算法利用的算法是(B)。A、分支
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算法设计应满足以下几个目标。(1)正确性:要求算法能够正确地执行预先规定的功能和性能要求。这是最重要也是最基本的标准。(2)砰使用性:要求算法能够很方便地使用。这个特性也叫用户友好性。(3)砰读性:算法应该易于使人理解,也就是可读性好。为了达到这个要求,算法的逻辑必须是清晰的、简单的和结构化的。(4)健壮性:要求算法具有很好的容错性,即提供异常处理,能够对不合理的数据进行检查,不经常岀现异常中断或
- 算法设计与分析第一堂课笔记复习
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算法是解决问题的一种方法或一个过程,是由若干条指令组成的又穷序列,算法的性质输入:有零个或多个输出:“至少一个”确定性:组成算法的每条指令清晰无歧义有限性:算法中每条指令和执行次数和执行时间都是有限的。算法与程序的区别:程序是算法用某种程序设计语言额具体实现的,可以不满足有限性。1.2算法的复杂性分析算法的复杂性分为**时间复杂性**和空间复杂性三种情况下的时间复杂性,可操作性最好最有实际价值的是
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三年买房不是梦
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Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列)PS:刷题两周了,每周天会专门抽出一段时间来刷Leetcode,这学期在学算法设计与分析,根据课程内容,第一周刷动态规划题目,第二周刷的贪心算法。打算从这周开始刷数据结构。数据结构是大二上学期学的了,过去了一年,当时学的也不扎实,现在通过Leetcode理论+实践重新学习一下。我刷Leetcode会先看一下优质解答,肚里没货硬刚也刚不出来,主要是学习
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关于AI智能体工程师的模拟试题,下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能,设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务?(单选)A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案:B解析:无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务,如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
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题目:链式简单选择排序初始条件:理论:学习了《数据结构》课程,掌握了基本的数据结构和常用的算法;实践:计算机技术系实验室提供计算机及软件开发环境。要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求)1、系统应具备的功能:(1)用户自己输入数据的个数和数据;(2)建立链表;(3)基于链表的排序算法实现。2、数据结构设计;3、主要算法设计;4、编程及上机实现;5、撰写课程设
- 七、其他注意事项
机 _ 长
运维深度学习人工智能计算机视觉目标检测
在算法嵌入式部署的过程中,除了上述核心环节外,还有一些其他重要的注意事项需要关注。这些注意事项涵盖了从项目规划到后期维护的各个方面,对于确保算法的成功部署和长期稳定运行至关重要。1.项目规划与需求分析明确目标:在项目启动之初,需要明确算法部署的目标、应用场景和预期效果。这有助于为后续的开发工作提供清晰的指导和方向。需求分析:深入了解用户需求,包括功能需求、性能需求、安全需求等。确保算法设计能够满足
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解决职业摔跤手分类问题的算法与实现引言问题定义算法设计二分图判定算法步骤伪代码C语言实现引言在职业摔跤界,摔跤手通常被分为“娃娃脸”(“好人”)型和“高跟鞋”(“坏人”)型。在任意一对摔跤手之间,都有可能存在竞争关系。本文的目标是设计一个算法,用于判断是否可以将摔跤手划分为“娃娃脸”型和“高跟鞋”型,使得所有的竞争关系都只存在于不同类型选手之间。同时,算法还应在满足时间复杂度O(n+r)的前提下,
- 算法设计与分析学习(6)——数论
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算法学习算法线性代数
数论整除基本概念若aaa和bbb为整数,且a≠0a≠0a=0若存在整数qqq使得b=aqb=aqb=aq,那么就说aaa可以整除bbb或是bbb被aaa整除,记作a∣ba|ba∣b。aaa也被称为bbb的约数,bbb也被称为a的倍数。若bbb不能被aaa整除,则记作a∤ba\not{|}ba∣b。整数p≠0,±1p≠0,±1p=0,±1,且除了±1,±p±1,±p±1,±p外没有其他的约数
- 项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(3) --- 数据综合查询设计与实现
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目录背景商用视频搜索算法设计设计理念搜索策略详细设计源码完整代码代码解读背景向量数据库发展到现在,已经支持了类似hybridsearch的功能。但是必须要指出为了应对商用化大型系统向量查询,如果仅使用hybridsearch,无法从用户功能满足你的功能要求。比如在定义视频相似度时,如何衡量多个视频之间的相似度?如何能通过语义拆分及内容,对视频进行综合排序?如何找到相似视频的关键位置等都是searc
- MATLAB 中的矩阵切片操作详解(细节无敌)
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在MATLAB中,矩阵切片(MatrixSlicing)是一种非常常用的操作,用于从矩阵或数组中提取子集。这种操作非常灵活,可以通过指定行和列的索引来获取子矩阵。矩阵切片在数据处理、算法设计、图像处理等许多领域都非常有用。本文将详细介绍MATLAB中矩阵切片的基本用法和高级技巧。1.基本概念矩阵切片是指从一个矩阵中提取出某些指定的行或列,形成一个新的矩阵或向量。切片操作通过矩阵的索引实现,可以选择
- 数据结构与算法关系(中):如何评判一个算法的好坏
MobotStone
大家好,我是MicroStone,一个曾在三家世界500强企业担任要职的一线互联网工程师。上一节,我们了解到算法的一些特征,想必大家都掌握了算法设计要求,在学习或工作中根据业务需求设计要设计一个算法,我们要如何评估一个算法的好坏呐?下面我们来看看算法的度量方式。1、算法的效率度量方法我们知道一个算法的效率,抛开性能这些,其实值得注意的就是算法的执行时间,同一台机器上,我们使用相同数据集,利用计算机
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- 【Rust】——高级类型
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摘要.................................................................................................................................IAbstract............................................................
- 数据结构---算法
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一、算法和算法分析什么是算法:对特定问题的求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,其中每一条指令表示一个或多个操作。算法的五个重要特性:有穷性确定性可行性输入输出算法设计的要求:正确性可读性健壮性高效率与低存储算法效率的度量:算法的执行时间需要依据该算法所编制的程序在计算机上运行所消耗的时间来度量,一般有两种方法:事后统计的方法:很多计算机内部都有计时功能,不同的算法的程序可通过一组或若干相同的统
- educoder算法设计与分析 实验六 分支限界法拓展
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笔记算法
实验六分支限界法拓展第1关:装载问题(FIFO优先队列法)第2关:装载问题(最优队列法)第1关:装载问题(FIFO优先队列法)//装载问题队列式分支限界法求解#include"Queue.h"#includeusingnamespacestd;intN=0;templateclassQNode{public:QNode*parent;//指向父节点的指针boolLChild;//左儿子标识Type
- 离散数学中的逻辑基础(1)
小魏冬琅
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目录引言1.命题及其逻辑运算2.逻辑等价与范式3.逻辑推理规则4.逻辑问题练习5.总结引言逻辑是离散数学的核心概念之一,它用于精确描述数学命题并分析其关系。逻辑不仅是数学证明的基础,也是计算机科学中算法设计和编程的基石。本篇文章将详细介绍逻辑学中的命题、逻辑运算和推理规则,帮助读者建立扎实的逻辑基础。1.命题及其逻辑运算1.1命题的定义在离散数学中,命题是一个能够明确判定真假的陈述句。例如,“5是
- NOI2024(2024“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛(10))
GordenGhost
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#include#defineendl'\n'usingll=longlong;typedefunsignedlonglongull;usingnamespacestd;voidGordenGhost();structxue{llren,fen;};constllinf=0x3f3f3f3f3f3f3f3f;signedmain(){#ifdefGordenfreopen("E:/ProgramF
- 机器学习——第十二章计算学习理论
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目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论,目的是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D,假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
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linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
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这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
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- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
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TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
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