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操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述计算一个文本字符串的宽度和高度。

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

image.png（1）MySQL数据存储包含内存与磁盘两个部分；（2）内存缓冲池(bufferpool)以页为单位，缓存最热的数据页(datapage)与索引页(indexpage)；（3）InnoDB以变种LRU算法管理缓冲池

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理

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试题算法提高天天向上问题描述A同学的学习成绩十分不稳定，于是老师对他说：“只要你连续4天成绩有进步，那我就奖励给你一朵小红花。”可是这对于A同学太困难了。

冒泡定义冒泡排序（BubbleSort）是一种简单的排序算法，其基本思路是将待排序序列中相邻元素进行比较，若顺序不符合要求，则交换两个元素的位置。通过不断重复该过程，直至序列中所有元素都符合要求为止。

字节跳动昨天聊到了字节开始卡学历了，评论区不少小伙伴感同身受。当中有一个问题挺有意思的：什么时候投递最好，会有区别吗？当然有区别了，而且差别巨大。通常校招都是在一段时间内进行，但HC（人头数）是从刚开始就确定了。因此，当招聘市场"供不应求"的时候，越到后面要求会越宽松，毕竟完成招聘任务是第一优先级，这时候还会出现"同厂不同组抢人"的情况；但当招聘市场"供过于求"的时候，为了不让招聘过程显得突兀（距

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递归什么是递归？所谓的递归其实就是函数自己调用自己的情况为什么会用到递归？举几个我们之前学习过的例子：二叉树的遍历、快速排序、归并排序，都是用递归来解决的，比如二叉树的后序遍历实现方式：是先遍历左子树再遍历右子树，最后访问根节点，而遍历左子树和遍历右子树的过程也都可以分成：先遍历左子树再遍历右子树，最后访问根节点，直到不能再划分位置；而快速排序的实现方式：选择一个基准元素，将数组划分为大于基准元素

文章目录概要整体架构技术细节小结概要最近在学习FOC电机控制算法时，遇到了一种比较精简的OS系统，时间触发嵌入式系统，适用于资源紧张，低成本的电控方案。

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路题意理解以及补充利用哈希表求下一张牌利用哈希表统计牌数枚举初始牌的框架计算特定顺子的函数顺子延长以及输出代码

209.长度最小的子数组classSolution{public:intminSubArrayLen(inttarget,vector&nums){intslow=0,fast=0,size=nums.size();intsum=0;queueqe;intres=INT_MAX;while(fast=target){if(res>qe.size()){res=qe.size();}sum-=qe.

1、《基于电信位置数据的人群流量预测》卢光跃，李四维，赵宇翔，王天赐西安邮电大学学报摘要：将遗传算法和支持向量回归法结合起来，给出一种基于电信位置数据的人群流量预测方法。

目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means

如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗为什么需要复杂度分析首先我们很多程序都可以通过统计，监控等方式帮助我们得到程序执行的时间与占用的内存大小。但是这些统计方法有很大的局限性。

典型的应用场景包括动态连通性问题（如网络节点连通性检测）、图论中的最小生成树（Kruskal算法）、社交网络中的群体归属等。并查集的两大基本操作合并操作(Union):将两个不同的集合合并为一个集合。

jsprit简介jsprit是一个开源的解决VRP（车辆路径问题）问题的工具，其中主要使用的是RuinAndRebuild算法。

算法day15|513.找树左下角的值、112.路径总和、113.路径总和Ⅱ、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树、105.从前序与中序遍历序列构造二叉树513.找树左下角的值迭代法112.路径总和113

策略模式策略模式：它定义了算法家族，分别封装起来，让它们之间可以互相替换，策略模式让算法的变化，不会影响到使用算法的客户。

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要

GoF中定义：“定义一组算法，并封装每个算法，让它们之间可以彼此交换使用。策略模式让这些算法在客户端使用它们时能更加独立。”

键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤，可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种常用的关键词提取方法，它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先，我们需要准备一些工具和库，包括Pandas、jieba（结巴分词）、sklearn等。Pandas：用于数据处理。jieba：用于中文分词。skl

没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内

FlexibleBI1.人工智能赋能的质量预测我们的系统使用先进的人工智能算法，对制造过程中的尺寸数据进行深度分析。与市场上现有的一些高端软件类似，但我们不局限于这些已有的框架。系统能预测潜在

半开连接，像文件一样使用TCP流主机名与套接字，现代地址解析，DNS协议字节与字符串，封帧与引用，pickle与自定义定界符的格式，xml与json，压缩，未来异常生成证书，TLS负载移除，手动选择加密算法与完美前向安全

这个界面的逻辑是这样的：在数据框里输入城市，可以是模糊搜索的，选择城市；选择城市后，发往后台去查询该城市的精选评论，由于一个城市会有很多景点，所以精选评论也有很多，采用TF-IDF算法，计算关键词，返回给前端

目录Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法的博客引言ISOMAP算法原理ISOMAP的优势与局限Python实现ISOMAP算法1.创建ISOMAP类2.在瑞士卷数据集上应用ISOMAP3.结果分析总结运行结果

解决的问题：各种数学问题如:8皇后问题,汉诺塔,阶乘问题,迷宫问题,球和篮子的问题(google编程大赛)各种算法中也会使用到递归，比如快排，归并排序，二分查找，分治算法等.将用栈解决的问题-->第归代码比较简洁

业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理

请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。

Hash函数是一种将输入（任意长度）映射到固定大小（通常较小）输出的算法。输出的固定长度称为哈希值。Hash函数有以下特性：对于相同的输入，必须始终产生相同的哈希值。

⽐较含退格的字符串2.题⽬描述：3.解法（⽤数组模拟栈）：算法思路：由于退格的时候需要知道「前⾯元素」的信息，⽽且退格也符合「后进先出」的特性。因此我们可以使⽤「栈」结构来模拟退格的过程。

（它可以使用内部算法来自动定位和调整所有RAM的大小，或者可以使用机器中RAM的知识或引导加载程序设计者认为合适的任何其他方法。）

迭代器是一个变量，相当于容器和操纵容器的算法之间的中介。迭代器可以指向容器中的某个元素，通过迭代器就可以读写它指向的元素。从这一点上看，迭代器和指针类似。

总体思路人脸识别使用的算法思路为：首先，定位一张图像中所有的人脸位置；其次，对于同一张脸，当光线改变或者朝向方位改变时，算法还能判断是同一张脸；然后找到每一张脸不同于其他脸的独特之处，比如脸的大小、眉毛的弯曲程度

迭代器迭代器是算法和容器的桥梁迭代器用作访问容器中的元素算法不直接操作容器中的数据，而是通过迭代器间接操作算法和容器独立增加新的算法，无需影响容器的实现增加新的容器，原有的算法也能适用输入流迭代器和输出流迭代器输入流迭代器以输入流

C语言是面向过程的，而C＋＋是面向对象的C和C++的区别：C是一个结构化语言，它的重点在于算法和数据结构。

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此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现

智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。

不过，我们可以设计出低复杂度的算法，也就是计算量更小的算法，计算机执行的动作变少，自然也就会快了。本来要做1亿次运算，如果有个好算法能把计算量降低到100万次，那快出100倍就不奇怪了。

本文对线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）算法的详细介绍，包括图文示例，以帮助更好地理解这些控制策略。

时间复杂度用于表示，算法解决规模为n的问题所消耗的时间。

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Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离（相似度）划分成不同类别的算法，它无需借助外部标记，因此也是一种无监督学习算法。

目录一、概述二、代码示例三、运行结果结果预览接上篇Python点云ISS关键点提取算法一、概述点云ISS关键点（IntrinsicShapeSignatures）:利用点云中每个点的局部邻域的协方差矩阵来分析局部几何结构

代码随想录算法训练营第1天|题目704、题目27文章来源：代码随想录视频来源：视频题目名称：704.二分查找给定一个n个元素有序的（升序）整型数组nums和一个目标值target，写一个函数搜索nums

加油站力扣题目链接classSolution{public:intcanCompleteCircuit(vector&gas,vector&cost){intpre=0;intcur;intresult=0;intsumGas=0;for(inti=0;i0){result=i;pre=0;}pre=pre+gas[i]-cost[i];}//能跑完全程return(sumGas>=0)?resu