并且更新了用克莱姆法则求解球心坐标的原理见于原理部分（现在觉得之前的解法太蠢太笨了！）并且开发了另一个平差

1、3点求圆分析A、B、C三个点都是圆上的坐标点，过向量AB做中垂线，过向量AC做中垂线，两条垂直会相交于点O,这个点O就是A、B、C三个点构成的圆的圆心，向量OA的长度就是圆的半径，求解过程如下：因为

一、实验要求熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解八数码问题，理解求解流程和搜索顺序二、实验原理定义h*(n)为状态n到目的状态的最优路径的代价，则当A搜索算法的启发函数h(

我在安装pygame时，他报了一大堆代码，也没安上，有没有大神懂咋解决代码：Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\86180\AppData\Local\Programs\Python\Python312-32\Lib\site-packages\pip\_internal\utils\temp_dir.py",line34,inglobal_te

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归，梯度下降法求解模型系数

无重复字符的最长子串文章目录题目描述思路及解法复杂度Code题目描述思路及解法由于题目要求求出字符串中最长的连续无重复字符的最长子串，所以利用这个特性我们可以比较容易的想到利用双指针中的滑动窗口技巧来解决，但在实际的求解中我们可以利用其它的一些数据结构的特性来帮助实现窗口的滑动

快速定位图像中某些边缘特征英文：convolition将图片与轮廓滤波器进行卷积运算，可快速定位固定轮廓特征的位置卷积神经网络的核心计算机根据样本图片，自动寻找合适的轮廓过滤器，对新图片进行轮廓匹配自动求解

1、请求头中字段Content-Length的设置必须是精确的长度，如果设置得过大就会等待数据，一直无响应直到超时，如果设置得过小请求会被截断，而且下一个请求解析出现错乱。

目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的损失函数4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6

拓扑排序相关  intinDegree;  intstatus;//状态0-未访问1-访问中2-访问过，用在拓扑排序​  //dfs,bfs相关  booleanvisited;//是否被访问过​  //求解最短距离相关

它通过维护一个可变大小的窗口（通常是一个连续的子数组或子序列），在数据流中滑动该窗口来进行问题求解。这种方法在一维数组和

#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=2500010;structSum{ints,c,d;}sum[N];intn,m;boolcmp(structSums1,structSums2){if(s1.s!=s2.s)returns1.s>1;if(sum[mid].s>=t)r=mid;elsel=mid+1;}if(sum[r].

#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=6;chars[N][N],backup[N][N];intdx[13]={0,0,0,0,1,2,3,-1,-2,-3,0,0,0},dy[13]={0,1,2,3,0,0,0,0,0,0,-1,-2,-3};intget(intx,inty){returnx*4+y;}voidturn(in

完全平方数链接:完全平方数暴力解法：n=int(input())foriinrange(1,n+1):if(((i*n)**0.5)%1==0.0):print(i)break运用数论相关知识求解任意一个正整数都可以被分解成若干个质数乘积的形式

框架的整体思路是移动窗口右边界，向窗口中添加元素，窗口满足要求解的问题(如窗口等于目标子串)，开始滑动左边界找到满足条件的最小值。图来

概述算法面试过程中，经常会遇到求解满足某种条件的子串问题，对于这种类型的题，一般可以使用双指针或滑动窗口解答，滑动窗口问题可以认为是一种特殊的双指针。

滑动窗口的解题思路如下：需要用到双指针进行求解，两个指针构造一个窗口，窗口的移动是重点！

算法的中心思想就是以四个世界坐标系下的控制点[cw1cw2cw3cw4][c_w^1\quadc_w^2\quadc_w^3\quadc_w^4][cw1cw2cw3cw4]通过投影约束和欧式变换下的距离不变约束，求解相机坐标系下的相应控制点

模型机器人正运动学机器人逆运动学△求θ1\theta_1θ1、θ2\theta_2θ2、θ3\theta_3θ3△代数解求θ4\theta_4θ4、θ5\theta_5θ5、θ6\theta_6θ6○求解

模型机器人正运动学机器人逆运动学※代数解、几何解，解析解（封闭解）、数值解的含义与联系△代数解求θ1\theta_1θ1、θ2\theta_2θ2、θ3\theta_3θ3※参考资料※关于为何使用atan2()函数求解

从上古时代jsp+servlet，到后面的SpringMVC，在HTTP请求解析和封装上同样是煞费苦心。

本案例包括以下几部分：介绍前提问题描述设置和求解后处理１－介绍本案例介绍如何使用EDEM进行模拟分析。皮带输运机模拟。

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本案例包括以下几部分：介绍前提问题描述设置求解后处理１－介绍本案例使用自定义颗粒工厂和颗粒体积力接口，实现颗粒替换功能。

EDEM2019实例操作教程——输送带鸣谢：声明：探讨：内容：操作步骤：创建材料导入接触体创建颗粒工厂设置物料与装置接触求解计算数据显示—数据导出鸣谢：视频教程：合工仿真视频作者：杨格老师声明：如涉及侵权行为

MATLAB遗传算法求解带过程时间窗和同时取送货的车辆调度问题（VRPSPDTW）代码实例实例问题描述：现有一配送中心向14个客户点配送牛奶，并取回奶桶。

文章目录前言：目前已经做过几种类型的VRP问题了，从最初只会多种交通工具到后来学会如何加时间窗已经充电站，总算是学会了基本的求解。

集装箱多式联运定义集装箱多式联运作为一种新型多式联运方式，将多式联运和集装箱运输高效地结合在一起，集两者的优势于一身，与传统的运输方式相比具有更高效、更灵活、更低成本、更高安全性诸多优势。正是由于多式联运的这些特点，使得集装箱多式联运在近几十年中迅速发展，成为国际贸易中的一种主要运输方式。同时如何改进集装箱多式联运，有效地协调各种运输方式，提高运输效率，降低运输成本，提高客户满意度也成为了集装箱多

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目录1、什么是素数方法1、基础求解（逐个试除）算法优化方法2、利用平方根求解总结提示：关于for循环1、什么是素数求素数，首先我们要知道什么是素数，这是我在百度百科上找的关于素数的定义。

贪心算法一般分为如下四步：将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解贪心算法只有多见题，多做题才能在遇到问题的时候快速找到做题思路，多说无益，直接开始练习

求解Q点一般有两种方法：一是图解法，二是估算法（近似计算法）。下面是对这两种方法的

目录查看当前已经施加的载荷和约束查看具体的值查看已经定义的参数查看当前已经施加的载荷和约束在菜单栏选择Plotctrls-symbols：通常在有限元单元的视图下：有时需要再求解完成后才能看到Pressure

则求解的问题为max(sum(s_w(i,k))),(sz−k)≤i≤sz−1ori=0max(s

题目给你两个单词word1和word2，请返回将word1转换成word2所使用的最少操作数。你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例1：输入：word1="horse",word2="ros"输出：3解释：horse->rorse(将'h'替换为'r')rorse->rose(删除'r')rose->ros(删除'e')示例2：输入：word1="intenti

详细的介绍请参考这篇博客：SVD奇异值分解SVD奇异值分解是用来对矩阵进行分解，并不是专门用来求解特征值和特征向量。

Spring-_-Bear的CSDN博客导航对于方程f(x)=0f(x)=0f(x)=0设已知它的近似根xkx_{k}xk，则函数f(x)f(x)f(x)在点xkx_{k}xk附近可用一阶泰勒多项式p(x)=f(xk)+f′(xk)(x−xk)p(x)=f(x_{k})+f'(x_{k})(x-x_{k})p(x)=f(xk)+f′(xk)(x−xk)来近似，因此方程f(x)=0f(x)=0f(x

去拜访寺中大师，以注求解答人生的疑惑；关键是有朋友家就是登封的，这样有人指路，也不需花什么钱，怎么想也觉得可行。

看了一眼别人的代码，原来是按照每个运算符的位置，把问题分成两个子问题，然后递归求解。代码很简单，看一眼就知道怎么写的那种。但是感觉如果没有做过的话，很难一开始就想到这个方法。最后是分治+缓存解决。

题目暴力求解思路是将一个数进行质数分解，遇到可以分解的质数进入循环，记录次方count，若大于等于k则保留，并且将该次方结果记录到vector数组之中最后将数组之中的值相乘输出即可#include#include

目录一、Map的应用篇乒乓球筐简单的错误记录二、动态规划篇计算字符串的编辑距离年终奖最长不含重复字符的子字符串合唱团三、数组篇顺时针打印矩阵一、Map的应用篇乒乓球筐题目地址：乒乓球筐小白代码importjava.util

由于位置更新方式的独特性，MRFO的求解精度与鲁棒性相比于传统群体智能仿生算法也有显著的提升。MRFO可描述为3种觅食行为，包括链式觅食、螺旋觅食以及翻滚觅食。

2.对算法所要考虑的问题：a.计算速度：eg：求解一个20阶线性方程组,用克莱姆法则要进行9.71020次运算,如用每秒1亿次乘法运算的计算机要30万年;而用加减消元法需3000次乘法运算.b.存储量

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二、用文字梳理思路，寻求解决的办法。三、反思自己有哪些不足的地方，寻求改变。四、不断地用

太把自己当回事，就会无法从创造性的角度看待问题和寻求解决问题的办法。我们的车行驶够一定的里程就要去保养，但我们对自己却不这样。游戏的习惯能够让我们通过无数深刻的方式回归自我。

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前言一个信号系统课程中使用Matlab对系统的零状态响应、零输入响应、完全响应、冲激响应、阶跃响应求解、波形生成以及分析的实验。

强化学习原理python篇03——贝尔曼最优公式）例子求解状态值求解行动值贝尔曼最优公式（Bellmanoptimalityequation）定义求解Contractionmappingtheorem步骤例子