二分查找二分查找是一个常规的搜索算法，根据数据的有序性来的。二分查找步骤0.排序，一定要排序，不然这个算法实现不了，可以去看上一篇的排序。初始化边界：首先确定数组的左边界和右边界。

在当今的数字时代，数据已成为从商业和医疗保健到教育和政府等各个领域决策的基石。收集、分析数据并从中获取见解的能力改变了组织的运营方式，为创新、效率和增长提供了前所未有的机会。什么是数据驱动方法？数据驱动方法是一种依靠数据分析和解释来指导决策和战略制定的方法论。这种方法涵盖了一系列技术，包括数据收集、存储、分析、可视化和解释，所有这些都旨在利用数据的力量来推动组织的成功。主要原则包括：数据收集——从

一、目的和结构策略模式‌是一种行为型设计模式，旨在定义一系列算法，并将每个算法封装起来，使它们可以互换。

Java学习路线：适合小白的超细学习路线及实例代码一、入门基础1.1、Java基础语法1.2、面向对象编程(OOP)二、核心Java编程2.1、数据结构和算法基础2.2、输入输出(I/O)三、进阶Java

遗传算法类比了生物界中自然选择、交叉、变异等自然进化方式，利用数码串类比染色体，通过选择、交叉、变异等遗传算子模拟生物的进化过程。

每一步都有注释哦，方便理解，花个十分钟看完就会了~（文末有回溯算法模板）本文旨在帮助小白理解本题，代码存在冗余部分。改进方法可以去看看我的另一个博客坐标变换哦。

图片发自App斯科特·盖洛威（ScottGalloway）是纽约大学斯特恩商学院的教授，他在自己的新书《幸福算法》里面写道，任何人创业前应该先问自己以下4个问题，如果答案是否定的，那么你需要慎重考虑创业这个决定

可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。

随着人工智能技术的不断进步，越来越多的开发者希望将自己的AI应用项目分享给更多用户。AIStarter启动器提供了一个便捷的平台，帮助开发者轻松完成项目的打包和发布。

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的开发者和爱好者希望能够将自己的创意和项目分享给更多人。

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的免费AI工具涌现出来，为用户提供了丰富的选择。然而，如何确保这些工具始终保持最新状态，以便能够享受到最新的功能和修复已知的问题，却是一个值得关注的问题。

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。

Swift算法俱乐部本文是对SwiftAlgorithmClub翻译的一篇文章。

前言之前做项目的时候，经常遇到代码更新，或者是加密算法匹配比对，我自己找了好多地方，每一个比对工具能让我满意的，感觉都特别的不好用很费劲。

使用递归算法来尝试所有可能的组合来达到24点。输出结果或提示玩家输入表达式。下面是一个简化版的示例代码，展示如何随机选取四张牌并检查是否能通过运算得到24。

随着人工智能的迅猛发展，诈骗团伙的手段也越来越科技化，竟然用上了AI技术！此前，小媛报道了有人用知名男星AI版的声音差点行骗成功的事情。如果画面和声音同时AI化，那岂不是更容易被骗？

1.引言在当今数字化和智能化的时代，图像识别技术正逐渐成为人工智能（AI）领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增，机器学习特别是深度学习的快

目前，动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中，在数学建模中出现的相对较

使用字符分割算法将车牌中的字符分开。使用特征提取方法

该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。

众所周知，Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、PythonWeb网站工程师python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势，很多人都想学习Python。

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

汇川MD500MD380变频器源码，C语言，77版源码77.54这比方案里边71.01版算法要高级新的SVC3算法，高速速度波动小，新的转子电阻，漏感辩识算法基于TMS320F28035.YID:9414683052110679

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

图灵机是计算机的原型，图灵机的实现原理是计算机cpu的原理。因此，我们来深入剖析一下图灵机的原理借此一窥cpu的核心功能。以实现加法功能2+3为例：一.首先是目的：计算什么：2+3二.其次是资源准备：1.硬件资源：无限延伸的纸带纸带，读写头2.软件资源：要计算的数字3.条件资源：这里需要用到读写头，用来感知和执行三.最后是方法，指令对照表如下：（二进制）01q11Rq21Rq1q20Lq31Rq2

【软件设计师真题】下午题第四大题—算法设计7.【软件设计师真题】下午题第五大题—面向对象程序设计先占个空，码字中数据库设计的考点和上午考题的考点重叠，只是考查方式不同

比干是少数知道内情人里罕见的鸽派...除去心脏以外的整个的比干实际上都是女娲所二次创造的人工智能，完美

大赛简介中国机器人及人工智能大赛属于全国高校学科竞赛A类赛事，由中国人工智能学会、教育部高等学校计算机课程教学指导委员会联合主办，旨在引导和激励广大青年学生弘扬创新精神，搭建良好的科技创新赛事平台，助力人工智能

同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上

当Redis存储的数据量达到或接近内存上限时，为了防止系统崩溃，Redis提供了多种内存淘汰（Eviction）算法，以决定如何释放空间存储新的数据。

概述API是一组指导方针和协议，用于促进软件应用程序之间的通信。它概述了软件组件交互的方法，简化了开发和集成系统的过程。微服务架构代表了一种将大型应用程序划分为多个服务的软件开发方法。每个服务集中于一个业务功能。它们可以自主开发、部署和扩展。云安全对API和微服务非常重要，其原因如下：（1）数据保护：API和微服务经常处理信息。维护安全性对于保护这些数据免受访问、泄漏或破坏至关重要。（2）用户身份

参考参考题单1523.在区间范围内统计奇数数目1523.在区间范围内统计奇数数目思路：数据量有10910^9109，所以遍历求解会超时；而(low,high)区间中的奇数=(0,high)-(0,low-1)的奇数时间和空间复杂度：O(1)classSolution{public:intcountOdds(intlow,inthigh){return(high+1)/2-low/2;}};1491

对于回溯算法的入门理解，weiwei大佬这个讲解思路还挺友好的，还有labuladong刚接触会懵就对了(此刻的我)，多测试debug看数据是如何运行的，应该慢慢就能领悟了…我也不知道为什么一开始就是中等题‍

背包模型定义背包模型是一种常见的算法问题模型，它主要涉及将一些物品放入一个容量有限的背包中，以达到某种最优目标，如最大化价值或最小化重量等。运用情况常用于资源分配、项目选择、货物装载等实际问题中。

《从祖先到算法》是一部浓缩的人类进化史，更是一部人类技术文化变迁史。它展示了从更新纪到现在，世界各地各个文明的文化传播方式的演进，并从多个视角分析了文化进化中的变异、传播和选择过程。

参考国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析20241厂商总览1.1国外(1)OpenAI：GPT-4【美国旧金山的人工智能研究公司】GPT-4于2023年3月14日发布，是千亿级参数的多模态预训练模型

这是问题的简单版。在这个版本中，唯一的不同仅仅在m=1m=1。现在，给定两个数组a1,a2,…,ana1,a2,…,an和b1,b2,…,bnb1,b2,…,bn。在进行操作前，你可以按照你的想法对这个数组进行重新排序。之后，在每一轮操作中，若数组非空，你将会进行以下两个子操作：从aa数组中选择任意一个元素，删除它（剩余的所有元素将按照原来的相对顺序转移到一个新的aa数组），从bb数组中选择任意一

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一、引言国密SSL（SecureSocketsLayer）是指采用国家商用密码算法的SSL证书，它在我国网络安全体系中扮演着至关重要的角色。随着网络信息化的快速发展，国密SSL的应用前景日益广阔。

⭐回溯⭐前言回溯算法是⼀种经典的递归算法，通常⽤于解决组合问题、排列问题和搜索问题等。

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算法效率如何衡量一个算法的好坏首先要思考一个问题：如何衡量一个算法的好坏呢？

简介本人是小几年经验的前端开发，算法基础只有力扣几十道题，非常薄弱。今天是个人的代码随想录算法硬控自己第10天，搞搞二叉树，冲！

CLanguageNotesOJ题分享：TopicSharing目录前言：非递归基础思想快速排序非递归思路快速排序非递归实现归并排序的非递归思路归并排序的非递归实现前言：在之前学习了快速排序和归并排序，但算法就是用递归实现的

衡量算法的好坏主要通过时间复杂度和空间复杂度这两个指标。时间复杂度反映了算法执行所需的时间，空间复杂度则衡量了算法运行过程中所需的内存空间。今天我们将详细探讨这两个概念，并通过几个示例进行比较。

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一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq