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广度优先搜索(BFS)算法解决迷宫最短路径问题 CDSNT 宽度优先算法 c++
问题描述：①迷宫由n行m列的单元格组成（n，m都小于等于50）②每个单元格要么是空地，要么是障碍物现请你找到一条从起点到终点的最短路径，输出最短路径及其长度，若不存在，则输出“NoAnswer.”。输入迷宫大小（n行m列）：5411011111110110111110输入起点的坐标：00输入终点的坐标：32输出：最短路径长度为7最短路径：(0,0)(1,0)(2,0)(3,0)(4,0)(4,1)
MyBatis--09--PageHelper插件分页实现原理知行合一。。。 Spring基础知识--SSM mybatis
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录PageHelper分页的实现方式1.debug至此整个查询过程完成，原来PageHelper的分页功能是通过==Limit拼接SQL实现的==。2.PageHelper深度分页查询效率低3.解决方案PageHelper分页的实现方式项目一直使用的是PageHelper实现分页功能，项目前期数据量较少一直没有什么问题。随着业务
【EI复现】【基于改进粒子群算法求解】一种建筑集成光储系统规划运行综合优化方法（Matlab代码实现）创新优化代码学习算法 matlab 人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文档讲解1概述文献来源：摘要：容量优化配置与能量调度是建筑集成光储系统(buildingintegratedphotovoltaic,BIPV)规划和运行阶段的核心问题，合理的容量配置及能量调度能够有效提升系统的经济
go语言rpc为什么不是最佳选择 leijmdas golang
Go语言的RPC框架在某些场景下并非最佳选择，原因主要包括以下几点：1.缺乏标准化Go语言的RPC框架相对较新，缺乏统一的标准化规范。这可能导致不同框架之间的兼容性问题，增加开发和维护成本。2.生态较弱Go语言的RPC生态相对较弱，虽然有一些开源的RPC库，但与其他语言相比，功能较少，缺乏成熟的解决方案。这可能需要开发者自行解决一些复杂问题。3.错误处理复杂RPC框架在处理错误时需要额外的代码来处
【EI复现】【基于改进粒子群算法求解】一种建筑集成光储系统规划运行综合优化方法（Matlab代码实现）砌墙_2301 算法 matlab 人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文档讲解1概述文献来源：摘要：容量优化配置与能量调度是建筑集成光储系统(buildingintegratedphotovoltaic,BIPV)规划和运行阶段的核心问题，合理的容量配置及能量调度能够有效提升系统的经济
AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其主要驱动力之一，已经在各个领域取得了显著的成果。然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型，成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
python权限不够无法写入_解决python使用pip安装模块的权限问题 weixin_39922929 python权限不够无法写入
ubuntu16.04下默认的python和pip1.ubuntu16.04默认安装了两个版本的python,python2.7和python3.5,可以使用python-V查看版本命令行中python是2.7版本,python3是python3.5版本请注意，系统自带的python千万不能卸载！2.ubuntu默认没有装pip,我们一般用sudoapt-getinstallpip,这样安装的是p
GPT4All:免费使用本地运行无需GPU的基于C++的GPT模型和UI: A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU AI天才研究院 ChatGPT 大数据AI人工智能 LLM大模型落地实战指南 gpt 人工智能语言模型自然语言处理编程实践开发语言 c++
目录GPT4All:https://github.co:m/nomic-ai/gpt4allGPT4AllChatUIGPT4All聊天用户界面效果测试问题：HowtowriteamultipleThreadcodeInJava?输出：GPT4All如何运作RunningLLMsonCPU在CPU上运行LLMSideloadinganyggMLmodel加载任何ggML模型GPT4ALL:目前已经
Pycharm报错Python error: PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 码农界的小小学生 python
Pycharm报错Pythonerror:PermissionError:[Errno13]Permissiondenied:在pycharm中读取csv文件时，出现错误PermissionError:[Errno13]Permissiondenied:。看了大部分博客说是因为文件权限问题，或者文件被手动打开，这两个方法都试了试后，无效。解决问题的方法：配置Python编译器时将ScriptPat
win11家庭版无法运行组策略gpedit.msc kucoll 电脑技巧
问题复现在Win11中，同时按下Win+R，输入【gpedit.msc】，弹窗提示找不到‘gpedit.msc’文件。解决方案新建记事本并改名(包括后缀)为"增加组策略脚本.bat"，打开输入以下内容：@echooffpushd"%~dp0"dir/b%systemroot%\Windows\servicing\Packages\Microsoft-Windows-GroupPolicy-Clie
docker部署redis最佳实践 kucoll docker docker redis 容器
使用docker部署mysql最佳实践拉取镜像创建目录及配置文件Redis配置说明创建目录创建配置文件运行容器redis数据管理进入容器并登录redisredis基本命令备份RedisRDB数据恢复RedisRDB数据备份RedisAOF数据恢复RedisAOF数据防火墙配置常见问题处理日志警告WARNINGovercommit_memory拉取镜像dockerpullredis:6.2.6创建目
深入EPnP算法 JesseChen79 SLAM 计算机视觉 EPnP Computer Vision PnP 位姿估计
[原创]深入EPnP算法本文是JesseChen的原创文章。PnP问题是研究如何从3D-2D匹配对中求解摄像头位姿，EPnP算法是一种非迭代的PnP算法。本文作者用baidu搜索了“EPnP算法”时，能找到的中文介绍不多，而且这些网文并没有深入研究这个算法，找出这个算法的精妙点。因此贴出这篇文章，希望能给大家带来我对EPnP算法的理解。有问题的同学，可以联系[email protected]讨论。文
chatgpt赋能Python-python_pyomo atest166 ChatGpt python chatgpt 开发语言
PythonPyomo:优化问题解决利器PythonPyomo是一个开源的Python优化建模语言工具箱。它提供了一种简单灵活的方法来描述优化问题，并在可行性、线性、非线性、混合整数和二次规划等方面提供广泛的建模和求解功能。优点灵活:Pyomo可以通过对象导向编程方式来描述优化问题，而无需使用特定的语法或格式。它提供了一种比传统表格方式更灵活的方式来表示问题。可扩展:Pyomo的建模框架可以很容易
使用Python调用OpenCV中的solvePnP函数 WzisTypescript python opencv 开发语言 OpenCV
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多用于处理图像和视频的功能。其中一个重要的功能是解决透视投影问题，也就是通过已知的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿。在OpenCV中，solvePnP函数就是用于解决这个问题的。solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point（PnP）问题的算法，它可以估计相机的旋转和平移向量，从而确定相机在3D空间中的位置。这对
智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之12 方案再探之3：特定于领域的模板之2 首次尝试和遗留问题解决一水鉴天软件智能智能制造人工语言人工智能
本文提要现在就剩下“体”本身的约定了--这必然是自律自省的，或者称为“戒律”--即“体”的自我训导discipline。完整表述为：严格双相的庄严“相”(侧），完全双性的本质“性”（侧）和双侧side双面face的外观“体”（自身）。通过Class(),Type()和Method()的声明来确保结构化最终能形式化（终结符号），以及形式化最初能结构化（初始断言）。在文档中相关的描述：两种描述文件下面
单片机内存管理剖析 jiuri_1215 MCU开发单片机嵌入式硬件
一、概述在单片机系统中，内存资源通常是有限的，因此高效的内存管理至关重要。合理地分配和使用内存可以提高系统的性能和稳定性，避免内存泄漏和碎片化问题。单片机的内存主要包括程序存储器（如Flash）和数据存储器（如RAM），其中数据存储器又可进一步分为静态数据区、栈区和堆区。动态内存分配主要发生在堆区，而sbrk、malloc和free这三个函数在堆内存管理中起着关键作用。二、sbrk：底层的内存边界
使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题司南锤深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题：遥感图像中某些类别（如道路、建筑）可能稀疏分布。小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例：原图中“道路”占比5%，若裁剪为256x256的小图，部分小图中可能
如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题司南锤深度学习遥感笔记深度学习
1.生成对抗数据增强（Copy-PasteAugmentation）原理：将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中，低成本生成平衡数据。适用场景：小目标（如车辆、船只）或极端稀疏类别（如灾害损毁区域）。PyTorch实现：importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
note: This error originates from a subprocess，and is likely not a problem with pip异常嚯呀怪怪怪 pip 后端 python 运维 pycharm 服务器
note:Thiserrororiginatesfromasubprocess，andislikelynotaproblemwithpip异常这个错误提示表明问题可能源自pip所调用的子进程，而不是pip本身的问题。可能的原因包括：环境问题：Python环境（如虚拟环境）没有正确配置。库或Python版本之间的冲突。权限问题，导致pip无法执行子进程。系统问题：系统依赖或工具（如gcc、make）
06-机器学习-数据预处理不会打代码呜呜呜呜机器学习机器学习人工智能
数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤，旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分，为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合，降低
P1190 [NOIP2010 普及组] 接水问题洛谷之蒟蒻算法
题目描述学校里有一个水房，水房里一共装有m个龙头可供同学们打开水，每个龙头每秒钟的供水量相等，均为1。现在有n名同学准备接水，他们的初始接水顺序已经确定。将这些同学按接水顺序从1到n编号，i号同学的接水量为wi。接水开始时，1到m号同学各占一个水龙头，并同时打开水龙头接水。当其中某名同学j完成其接水量要求wj后，下一名排队等候接水的同学k马上接替j同学的位置开始接水。这个换人的过程是瞬间完成的，且
【问题解决】| 关于This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip问题 Qodicat 问题解决 pip
写代码配环境的时候，无意间碰到这样一个问题Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip查了网上的博客之后，大概的意思是——这个库和python版本不兼容，python版本过高导致一般只需要降低python版本，或者升高库的版本即可解决问题的过程中收获两个小的知识点1、pip可以搜索到很多版本，比如我们输入pipin
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L2tp环境搭建笔记- Openwrt平台月光技术杂谈 OpenWRT 5G CPE 5G CPE 5G openwrt L2TP defaultroute VPN 虚拟局域网
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赚不到钱的回测都是耍流氓！金融
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