最优值求解第15页

OTSU算法（大津算法）

Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。

天行者@·2025-03-15 17:28

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

QT基础 QPropertyAnimation简单学习

它通过改变对象的属性值来创建动画效果，可以实现平移、旋转、缩放等动画效果。QPropertyAnimatio

路奇怪·2025-03-15 17:55

CSS中粘性定位

给元素设置posttion:sticky即可实现粘性定位.可以使用left,right,top,bottom四个属性调整位置,不过最常用的是top值.2.粘性定位的参考点在哪里?

~废弃回忆 �༄·2025-03-15 17:23

【SpringMVC】常用注解：@RequestParam

required：默认值为true.标识当前的参数是必须携带的，如果前端没有携带该参数，就会报404的异常。如果是false就是不必须的de

字节源流·2025-03-15 17:23

【SpringMVC】常用注解：@RequestBody

2.属性required描述是否有请求体，默认值为true。当取值为true时，get请求方式会报错。如果取值为false，get请求得到的是null。

字节源流·2025-03-15 17:23

CSS:不设定高度的情况,如何让flex下的两个元素的高度一致

css.container{display:flex;/*启用flex布局*/align-items:stretch;/*默认值，子元素高度会拉伸到一致*/}.item{/*不

25号底片~·2025-03-15 16:52

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。

yuanpan·2025-03-15 16:52

html字段最大长度限制,html input 限制输入的长度并提示的方法

html中input标签的value值的长度理论上应该是2^32(数据来源于资料，没有测试过)，但为了防止一些input的输入数据过长来做一些限制，该如何实现呢？

朱佳顺·2025-03-15 16:21

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六

编程星辰海·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。

（initial）·2025-03-15 16:17

强化学习-Chapter2-贝尔曼方程

强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…

Rsbs·2025-03-15 16:47

机器学习中的梯度下降是什么意思？

通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。

yuanpan·2025-03-15 15:45

关于函数的形参是实参的拷贝的理解

因为我刚刚明白了一点东西首先来个函数和调用//传值//按照值的方式传参,将来编译器会生成实参的拷贝voidSwap(intleft,intright){cout<<&left<<''<<&right<<

nihuhui666·2025-03-15 15:09

字典遍历时不能修改字典元素

foriina:ifa[i]==0:dela[i]print(a)报错RuntimeError:dictionarychangedsizeduringiteration字典在迭代时改变了因为要删除的是值为

nihuhui666·2025-03-15 15:38

代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列

题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列

失序空间·2025-03-15 14:33

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（

（initial）·2025-03-15 13:24

dp背包问题

求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数，N，VN，V，用空格隔开，分别表示物品数量和背包容积。

|CXHAO|·2025-03-15 13:53

鸿蒙HarmonyOS实战开发：TypeScript-类型推论【基础篇】

这种推断发生在初始化变量和成员，设置默认参数值和决定函数返回值时。大多数情况下，类型推论是直截了当地。后面的小节，我们会浏览类型推论时的细微差别。最佳通用类型当需要从几个表达式中推断类型时候，会

蜀道衫QAQ·2025-03-15 12:45

数据结构 -- 字符串

字符串串的定义串，即字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为S=‘a1a2a3a4’（n≥0）其中，S是串名，单引号括起来的是字符序列是串的值；ai可以是字母、数字或是其他字符；

_安晓·2025-03-15 12:43

Uniapp当中的scroll-view滚动条不出现或者触底刷新事件不触发

一、未正确设置容器高度问题描述scroll-view未设置明确高度或高度值无效，导致无法形成有效滚动区域。

堕落年代·2025-03-15 10:04

OCS2 是一个针对切换系统最优控制（OCS2）的 C++工具箱

/ocs2我将详细介绍位于https://github.com/leggedrobotics/ocs2的OCS2项目，这是一个由leggedrobotics团队开发并维护的开源软件库，专注于开关系统的最优控制

十年一梦实验室·2025-03-15 10:31

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常

奥德彪123·2025-03-15 10:30

HashMap 中的 key 值类型

Java中，HashMap的key一般建议使用String而不是自定义对象，主要有以下几个原因：1.String是不可变对象（Immutable）String在Java中是不可变的，一旦创建就不会改变其哈希值(

百里自来卷·2025-03-15 10:58

redis操作zset类型的基本命令

zset是有序存储的数据结构，它和set一样，不允许重复的值，下面我们总结一些常用的命令。

JavaWeb学起来·2025-03-15 09:26

第13章贪心算法

贪心算法局部最优求得总体最优适用于桌上有6张纸币，面额为10010050505010，问怎么能拿走3张纸币，总面额最大？

厨神·2025-03-15 09:56

贪心算法简介（greed）

前言：贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略，通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略，不回溯已做选择。

神里流~霜灭·2025-03-15 09:55

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下

^ω^宇博·2025-03-15 08:13

贪心算法和回溯算法有什么区别？

一、贪心算法（一）定义与特点贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。它的核心思想是局部最优解能够导致全局最优解。也就是说，贪心算法在每一

少林码僧·2025-03-15 08:13

深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）

一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。

ZHauLee·2025-03-15 08:12

otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)

OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。

weixin_39996742·2025-03-15 08:12

合并二叉树迭代（leetcode 617

leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结一、核心操作1.将右树的值加到左树上2.对两棵树的子节点进行筛选，如果都有则都加进去，如果左树没有则将右数的节点指针赋给左树，

JohnFF·2025-03-15 08:41

贪心算法在背包问题上的运用（Python）

背包问题的传统求解方法较为复杂，现定义有一个可以载重为8kg的背包，另外还有4个物品，物品的价值和质量数据如下表，不考虑背包的容量。

MATLAB卡尔曼·2025-03-15 08:08

DAY01 二分查找与双指针

704.二分查找-力扣（LeetCode）需要注意两种边界情况下代码细节的处理，在【】区间下，右指针的最大值是有意义的，所以right=nums.size()-1，left&nums,inttarget

Useee·2025-03-15 07:02

4.2.3 键值对集合2

.Net学习·2025-03-15 07:31

Go语言分布式ID生成策略优选：UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测

本文将基于Go语言，对多种分布式ID生成方案进行基准测试（Benchmark），并分析其性能及适用场景，帮助开发者选择最优方案。

zhuyasen·2025-03-15 06:27

MybatisPlus查询结果返回值为null

1、问题描述返回值为null，程序不报错，但是条数好像是正确的。

雾林小妖·2025-03-15 05:45

SM3 Sm4加密算法

一、概述1、SM3是一种分组消息摘要算法，用于生成数据的哈希值（消息摘要），而非直接加密数据。1.1、应用场景数据完整性校验：验证数据在传输或存储过程中是否被篡改。

java皮皮虫·2025-03-15 05:14

C语言初学时的难点[5][学会调试来debug]

Release版本：进行了各种优化，使得程序在代码大小和运行速度上都是最优的，以便用户很好地使用，但不方便程序员调试。准备调试环境：在VS2022中，确保你的项目是以Debug模

桦0·2025-03-15 05:41

MyBatis-Plus 分页查询接口返回值问题剖析

在使用MyBatis-Plus进行分页查询时，很多开发者会遇到一个常见的问题：当分页查询接口返回值定义为Page时，执行查询会抛出异常；而将返回值修改为IPage时，分页查询却能正常工作。

字节熊猫·2025-03-15 05:41

每天一道算法题【蓝桥杯】【下降路径最小和】

min(dp[i-1][j-1],min(dp[i-1][j],dp[i-1][j+1]))+matrix[i-1][j-1];每个元素等于上一行元素最小的那个加上本格元素最后遍历最后一行dp表找最小值for

桦0·2025-03-15 05:10

剑指offer笔试刷题（1）：树专题

3return递归的布尔型值，如果最后return的是&&则递归终止条件是true关系不大，只要有一个是false,r

weixin_35837473·2025-03-15 03:55

laravel中 firstOrNew(), firstOrCreate(), updateOrInsert(), updateOrCreate() 方法的区别和实现原理

返回值:返回一个Eloque

Amber_37·2025-03-15 03:23

mysql 查询后, 不存在则插入记录, 但是在高并发时容易导致重复插入, 有什么解决办法吗

确保无论多少并发请求同时到达，只要涉及的关键字段值相同，只会执行一次插入或更新操作。INSERT

Amber_37·2025-03-15 03:52

C++ 前置递增（Preincrement）和前置递减（Predecrement）

在编程中，递增（increment）和递减（decrement）运算符用于将变量的值增加或减少1。它们有两种形式：前置（Prefix）：运算符写在变量前面，例如++i（前置递增）或--i（前

十年一梦实验室·2025-03-15 03:51

【vue2+elementui】记录el-upload文件上传时调接口传参的几种情况

自动上传el-upload上传文件调接口的时候默认会带有一个入参file:原生的file对象无额外入参action属性指定了文件上传的接口地址auto-upload属性：是否在选取文件后立即上传，默认值true

湛海不过深蓝·2025-03-15 03:21

【经验总结】 PostgreSQL的COALESCE 函数用法

COALESCE函数在PostgreSQL中是一个非常有用的函数，它不仅可以用来自动替换NULL值，还可以用于多种其他场景。COALESCE函数接受一系列的参数，并返回第一个非NULL的参数值。

Xcong_Zhu·2025-03-15 03:50

安全密码生成器

功能实现说明1.灵活配置自定义长度：输入框支持手动输入（默认12），自动校验数字类型字符组合：通过复选框实现四类字符自由组合（大写、小写、数字、符号）默认值支持：初始化时已预设常用参数（长度12，全选字符类型

那曾是梦·2025-03-15 03:48

【设计模式】原型模式

实际上，该模式与其说是一种设计模式，不如说是一种创建对象的方法(对象克隆),尤其是创建给定类的对象(实例)过程很复杂(例如，要设置许多成员变量的值)时，使用这种设计模式就比较合适。

浅慕Antonio·2025-03-15 02:46

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