0-1分数规划第37页

前端Vue中常用rules校验规则详解

、是否邮箱7、合法url8、验证内容是否包含英文数字以及下划线9、自动检验数值的范围10、验证数字输入框最大数值11、验证是否1-99之间12、验证是否整数13、验证是否整数,非必填14、验证是否是[0-

·2022-07-17 17:14

机器学习强基计划0-1：教程导读

目录1教程介绍2教程大纲3强基计划Reference1教程介绍机器学习的各大模型在工程领域具有非常广泛的应用，也非常便于与其他算法集成使用，在实践和学术上都具有非常宝贵的研究价值。举例而言：强化学习结合蚁群算法增强路径规划寻优性；决策树与整数规划算法结合增强任务调度可解释性；聚类与降维应用于数据清洗，提高数据质量；…在机器学习这门课程的学习过程中，不难体会到这是一门“推公式”、“讲理解”的学科，但

Mr.Winter`·2022-07-14 07:40

redis 存储结构原理 1

关于redis相信大家都不陌生了，之前有从0-1分享过redis的基本使用方式，用起来倒是都没有啥问题了，不过还是那句话，会应用之后，我们必须要究其原理，知其然知其所以然今天我们来分享一下关于redis

·2022-07-08 22:23

小白 0-1 学习 app 开发，从配置到 helloword

第一步，注册选择开发工具有一些教程上会说先创建应用，再选择工具，是使用的控制台创建的https://www.apicloud.com/studio3APICloudStudio3工具的教程https://docs.apicloud.com/Dev...安装完工具之后需要下载和配置svn，自动下载和配置，重启就可以工具打开之后的截图项目可以是工程新创建的，也可以在控制台创建之后，选择控制台的项目。第

·2022-07-08 16:34

iOS组件化-资源管理

资源管理：https://www.it610.com/article/1282629829128110080.htm组件0-1:https://juejin.cn/post/6844903464628125710

小白lf·2022-07-08 11:57

数学建模复习——代码记录

数学建模复习【1】线性规划问题的MATLAB求解【2】非线性规划模型1.有约束的一元函数的最小值2.无约束多元函数问题3.约束非线性规划问题【3】多目标规划matlab求解【4】0-1规划的matlab

Hyacinth＆·2022-07-06 07:52

react18 create-react-app系列

前言最近在学习react想通过写文章的形式加深理解这个用的是create-react-app创建的项目后期有空的话会写一篇从0-1用webpack实现项目构建敬请期待吧~小demo是跟着https://

·2022-07-02 07:59

Python中的random.[random、uniform、randint 、randrange、choice、shuffle、sample、RandomState、randint] 用法

结构为：1、random.random()：用于生成0-1的随机浮点数。2、random.uniform(a,b)：用于生成一个指定范围内的随机浮点数。

北木.·2022-06-29 07:24

时间日期 - 正则校验写法

日期的正则表达式varreg=/^[1-9]\d{3}-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])$/;varregExp=newRegExp(reg);if(

·2022-06-28 16:18

动态规划习题(二)

一、0-1背包问题0-1背包问题(暴力递归/动态规划)二、数组串->字符串规定1和A对应、2和B对应、3和C对应…26和Z对应那么一个数字字符串比如"111”就可以转化为:“AAA”、“KA"和"AK”

永远在摸鱼的桃·2022-06-25 07:30

Kaggle 专利匹配比赛赛后总结

比赛简介在专利匹配数据集中，选手需要判断两个短语的相似度，一个是anchor，一个是target，然后输出两者在不同语义(context)的相似度，范围是0-1，我们队伍id为xlyhq，a榜rank13

致Great·2022-06-24 07:28

Kaggle 专利匹配比赛金牌方案赛后总结

比赛简介在专利匹配数据集中，选手需要判断两个短语的相似度，一个是anchor，一个是target，然后输出两者在不同语义（context）的相似度，范围是0-1，我们队伍id为xlyhq，a榜rank13

致Great·2022-06-24 07:00

操作系统 - 看完这篇还读不懂《银行家算法》那我也没办法了

故事背景为什么想到总结一篇从0-1学习银行家算法，读这篇至少要有死锁的概念，网上很多文章根本没讲解当中的一些小概念，连概念和算法过程都不了解，直接上题目怎么看得懂？

放羊的牧码·2022-06-24 07:26

不容错过 | 华为内部资料--成功的项目管理PPT（123页）

完整PPT可进入Q群下载：332535119另外华为是如何从0-1打造以项目为中心的运作的项目

·2022-06-23 11:12

【总结】理清0-1背包问题和完全背包问题

文章目录前言一、0-1背包问题和完全背包问题1.10-1背包问题和完全背包问题状态转移方程及其区别1.2代码实现1.2.1二维数组代码实现1.2.3一维数组代码实现小结前言最近刷了力扣动态规划题目，在此总结一下

Calculus2022·2022-06-23 07:39

【总结】用树形图和剪枝操作带你理解完全背包问题中组合数和排列数问题

文章目录@[TOC]前言一、完全背包中的排列数和组合数问题1.1问题来源1.2两个for循环先后顺序分析1.2.1先遍历背包后遍历物品得到排列数1.2.2先遍历物品后遍历背包得到组合数小结前言建议先看理清0-

Calculus2022·2022-06-23 07:41

matplotlib动态绘制图形

matplotlib动态绘制图形这次尝试用matplotlib来描述出0-1分布的直方图分布情况，在网上查阅了许多资料，达到的效果也不是很满意，最终找到了一份比较满意的代码实现了效果，以下为0-1分布分布的可视化代码

clpbc·2022-06-19 18:42

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning

引言：最近开始学习“机器学习”，早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名，一直没有时间看他的系列课程。今天听了一课，感觉非常棒，通俗易懂，而又能够抓住重点，中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象。视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2022-06-18 07:47

torch中三种sigmoid使用方法

关于下面三种sigmoid的使用方法torch.sigmoid()torch.nn.functional.sigmoid()torch.Sigmoid相同点都是将值映射到0-1之间，没用区别不同点所属类型不同方法

持之以恒_·2022-06-17 07:01

机器翻译——基于注意力机制的seq2seq结构

目录前言0、seq2seq结构介绍以及机器翻译整体流程介绍0-1、seq2seq结构介绍0-2、机器翻译整体流程介绍一、导入所有需要的库二、数据预处理三、读取数据，创建Dataset。

ㄣ知冷煖★·2022-06-15 07:34

概率统计Python计算：经典分布数学期望的计算

我们知道Python的scipy.stats包提供了大量的经典分布（如0-1分布、二项分布、泊松分布，均匀分布，指数分布，正态分布……等等），这些经典分布对象拥有计算数学期望的expect函数，该函数常见分布的调用接口如下表所列

戌崂石·2022-06-14 10:12

Xyang的AI学习之旅：浅谈【机器学习】- 逻辑回归01

逻辑回归需要用到sigmoid函数将结果缩放到0-1之间，越接近+1越是正例，越接近0

艾克斯_杨·2022-06-13 07:15

第四十九篇入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）

最值归一化的计算公式如下：最值归一化的特点是，可以将所有数据都映射到0-1之间，它适用于数据分布有明显边界的情况，容易受到异常值（outlier）的影响，异常值会造成数据的整体偏

weixin_30379911·2022-06-08 09:54

Python3入门机器学习经典算法与应用——knn算法数据归一化 Feature Scaling

normalization均值方差归一化standardization对测试数据集如何归一化手写StandardScaler数据归一化FeatureScaling最值归一化normalization把所有数据映射到0-

怪我冷i·2022-06-08 09:23

数据特征归一化(Feature Scaling)学习及实现

常用的两种归一化方法1最值归一法（normaization）:最值归一法将数据映射到0-1之间。适用于分布有明显边界的特征指标，受outlier影响较

爱吃西瓜大人·2022-06-08 09:53

机器学习之数据归一化（Feature Scaling）

最值归一化（normalization)定义：把所有数据映射到0-1之间。注：适用于分布有明显边界的情况，但是受outlier影响较大。

每天一道题·2022-06-08 09:52

Python如何生成随机数及random随机数模块应用

目录1、随机生成0-1的浮点数random.random2、随机生成指定范围内的浮点数random.uniform3、随机生成指定范围整数random.randint4、随机从给定集合中生成数random.randrange5

·2022-06-06 15:27

一份经典 0-1 BP文档模式

最近在写BP文档，看了Airbnb早期BP文档，觉得很经典，梳理文章目录：标题页：你是干嘛的，用一句话表达出来；解决的痛点：给什么样的用户解决什么样的痛点；解决的方案：你的解决方案是什么，需要做什么事情来解决用户痛点；市场规模：面临市场规模大不大，是否已经经过验证还是空想出来的；市场验证：市场是否有同类产品，如果有，说明已经得到过市场验证，你的方案是否能做的更好产品：你的产品是什么样子，或者dem

祖斯曼·2022-06-02 03:39

jmeter 性能测试学习：从0-1开展性能测试学习

目录一、Jmeter简介1、什么是Jmeter2、Jmeter高扩展性3、Jmeter优点4、Jmeter缺点二、Jmeter安装与配置第一步：JMeter下载安装JMeter下载完成后，直接解压apache-jmeter-5.4.1.rarJMeter下载地址：http://jmeter.apache.org第二步：JDK安装与配置第三步：JMeter环境变量配置第四步（可选）：JMeter的J

测试架构师北凡·2022-05-30 18:32

动态规划（0-1背包问题）

文章目录1.问题给定的已知：2.所求目标：3.数学模型：4.最优子结构分析：5.建立最优值的递归关系式：6.自底向上求解：1）数据结构：2）程序代码：3）测试数据：4）结果分析：7.根据相关信息构造最优解：1）程序代码：2）测试数据及结果：3）结果分析：8.总结：1.问题给定的已知：有编号分别为1,2,3,4,5的物件物品，他们的重量分别是2，2,6,5,4，他们的价值分别是6,3,5,4,6，先

敲代码痛苦吗？·2022-05-30 10:46

0-1背包问题（JAVA版）

一、0-1背包问题基础把i件物品放入到容量为v的背包里面，我们需要找到最大能放入的情况，下图里面绿色圆圈代表价值为100，所占背包容量为20，其他几个同理。

敲代码的xiaolang·2022-05-30 10:14

动态规划(一)：0-1背包问题

目录前言一、原理1.1最优子结构性质1.2递归关系二、算法描述2.1算法描述2.2图解2.3构造最优解三、0−10-10−1背包问题相关题目3.1题目3.2源程序(Java求解0−10-10−1背包问题)3.3运行结果总结源码下载前言给定nnn种物品和一个背包。物品iii的重量是wiwiwi，其价值为vivivi，背包的容量为ccc。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？一、

Abro.·2022-05-30 10:42

动态规划-经典问题（0-1背包问题）分析及优化

-1背包问题的分析（1）状态方程2.递归算法3.记忆化搜索4.动态规划5.优化1——空间复杂度O(2C)6.优化2——空间复杂度O(C)7.0-1背包问题的变种如上图是一个LeetCode的经典问题，0-

YY-帆S·2022-05-30 10:37

动态规划0-1背包基本介绍

动态规划(0-1背包)0-1背包是动态规划很经典的题目，其经典问题往往能够引申出很多的应用。所以最近都在整理0-1背包的基本问题和解法，并且稍微简略描述其0-1背包的应用来灵活运用其知识。

Xiao艾扶·2022-05-30 10:35

动态规划实验 0-1背包问题代码+流程图

1.实验内容0-1背包问题：若有物品n个，每个物品的价值Value，用vi表示，每个物品的重量weight用wi表示，其中vi和wi均为非负数。设背包的总容量为W，且W为非负数。

丶孤独的牧羊人·2022-05-30 10:29

0-1背包问题（动态规划）

#include#includeusingnamespacestd;constintN=15;intmain(){intv[N]={0,8,10,6,3,7,2};intw[N]={0,4,6,2,2,5,1};intm[N][N];intn=6,c=12;memset(m,0,sizeof(m));for(inti=1;i=w[i])m[i][j]=max(m[i-1][j],m[i-1][j-

哈哈Lee·2022-05-30 10:23

0-1背包问题（动态规划，含可运行代码）

一、0-1背包问题的数学模型1、U={u1,u2,...,un}是一个准备放入容量为C的背包中的n项物品的集合。

鎏拾壹·2022-05-30 10:21

动态规划之0-1背包问题（详解+分析+原码）

⭐️前面的话⭐️本篇文章将介绍算法专题之动态规划中的背包问题，更准确的说是背包问题中最简单的一种类型，即0-1背包问题，就是给你一定容量的背包和若干物品，每种物品只能选一次，告诉你每件物品的价值和体积，

未见花闻·2022-05-30 10:45

0-1背包问题的Python代码

0-1背包问题的Python代码deftest_2_wei_bag_problem1(bag_size,weight,value)->int:rows,cols=len(weight),bag_size

那一勺甜·2022-05-25 02:18

Review of Machine Learning

Reviewofprobability1.1stochasticandstatespace状态空间就是所有可能取值1.2BayesianvsFrequentist（goodnotes）1.3离散分布伯努利分布（Bernoulli）：即0-

Freya·2022-05-24 15:16

动态规划解0-1背包问题

动态规划解0-1背包问题动态规划解0-1背包问题是一个十分典型案例，我从网上查询好多相关资料，但是大部分都深奥难懂，并不适合初学算法的小白，其中涉及的递推关系式、填表，以及最后的二维表简化为一维表的优化过程

喝茶谢谢·2022-05-24 11:00

使用keras处理深度学习中的回归问题——波士顿房价预测

有些特征是比率，取值范围为0-1，有些特征是取值为1-12，还有些特征取值为0

guotianqing·2022-05-24 07:36

运筹说第60期 | 0-1型整数规划和指派问题

本期小编带大家学习0-1整数问题和指派问题。一0-1整数规划01定义0-1型整数规划是整数规划的一种特殊形式，它的变量xj仅取值0或1。这种只能取0或1的变量称为0-1变量或二进制变量。

运筹说·2022-05-22 09:25

【背包问题】基于matlab遗传算法结合贪婪算法求解背包问题【含Matlab源码 791期】

背包问题的数学描述如下:这种问题就是所谓0-1背

海神之光·2022-05-22 09:24

技术创新之七宗罪

第一条，克制不住的diy冲动很多工程师都有一个思维惯性，遇到问题总想着自己从0-1搞一个产品来解决问题，盲目相信自己的创造能力。实

工科无邪·2022-05-21 11:53

风语||（0-1）第一次作天使助理工作总结

风语阁文苑每期作业，都会招募一位天使和助手，负责收录大家的每期作业，并且进行打赏。旨在鼓励文字爱好者，用自己的文字，撰写下好故事，精彩文章，大家也相互欣赏，学习，交流，用以达到，相互促进，共同进步的目的。我一直对这样团队的大爱之举深表敬意。我所知道的这样的组织目前就有耶殊陀尼诗社，和风语阁文苑。大家自由的来，只要写文就获赞获赏，若写的好的故事3000字，还能获得故事伯乐的推荐。目前为止我还真不知道

凡人简语·2022-05-20 16:49

Matplotlib绘图快速入门

Matplotlib绘图快速入门一、面向过程绘图1.常用的绘图类型（1）plot()plot()plot()：曲线图（1）更改颜色a.使用颜色的英文名或简写b.RGB/RGBA模式c.十六进制RGB字符串d.使用0-

ブリンク·2022-05-19 07:20

【动态规划】0-1 背包问题

0|1说明学习了动态规划，继续研究几个动态规划的经典问题，希望能够借此加深对动态规划的理解。在此之前，还需要说两个跟动态规划有关的理论知识。0|1最优化原理最优化原理指的最优策略具有这样的性质：不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。简单来说就是一个最优策略的子策略也是必须是最优的，而所有子问题的局部最优解将导致整个问题的全局最优。如果一个问题能满足最优

LNP一号·2022-05-17 07:36

Doker从0-1

1、docker思想：它是一种集装箱的思想，，在以前我们部署一个项目上线的时候，我们要部署各种各样的环境、配置、依赖等，各种各样的环境的配置是十分麻烦的，所以就有了docker。他就是将我们的项目和环境配置一起打包，然后发给部署人员进行部署。将每一个项目都打包成一个独立的包，包与包之间又是隔离的，

Ant_blog·2022-05-13 21:00

数学建模之秩和比综合评价方法（RSR）

其中秩序和比是行或者列秩次的平均值，是一个非参数的统计量，具有0-1连续变量的特征。下面介绍秩和比综合评价方法的一般步骤：第一步，数据预处理。凡是评价方法中，都需要面对效益型、区间型、成本型等指标。

Icy Hunter·2022-05-13 07:22

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