#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################全染色以及全色数图G的顶点和边满足使相邻或关联的元素得到不同的颜色，则称此染色为G

#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################均匀全染色以及均匀全色数若图G的一个全染色满足使任意两种颜色所染元素数目相差不超过

一、需要学习的内容基础知识储备（1）数学知识：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些是理解AI算法的基础。（2）编程技能：掌握Python编程语言，因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。

特性：基于shard+replica实现的线性扩展和高可靠采用列式存储，数据类型一致，压缩性能更高硬件利用率高，连续IO，提高了磁盘驱动器的效率向量化引擎与SIMD提高了CPU利用率，多核多节点并行

(c)>O(logn)>O(n)>O(nlogn)>O(n^2)>O(n^3)>O(2^n)2.空间复杂度：数据量增长与程序所占用空间的比例关系称为空间复杂度2.数据结构:数据之间的关系逻辑结构：1.线性结构一对一表

顺序表与单链表区别（以不定长顺序表和带头结点单链表为例）不定长顺序表：单链表（带头结点）：线性表分为顺序表和链表顺序表：1.顺序存储，必须占用一片连续存储单元；可将顺序表简单理解为数组，其空间是连续的储存单元

)>O(nlogn)>O(n^2)>O(n^3)>O(2^n)2.空间复杂度：数据量增长与程序所占用空间的比例关系称为空间复杂度3.程序=数据结构+算法二、数据结构1、数据之间的关系1.逻辑结构：1.线性结构一对一表

p=[-0.9956-0.7968;-0.99850.1235;-1.00001.0000;-0.6660-0.8380;-0.6737-0.1778;-0.67920.9324;-0.3354-0.8734;-0.3420-0.2247;-0.34670.1177;0.0737-0.8838;-0.0099-0.2688;-0.01650.7926;0.3296-0.9329;0.32380.0

优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

作为一个过来人，在备考过程中，我发现线性代数这是个不容小觑的科目，在考研数学一二三中都占比20%，其复习策略和方法对最终成绩起到了决定性作用。那么，如何选择适合的习题集？怎样制定有效的复习计划？

线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数，会涉及以下几个数学概念：标量（scalar）：定义：一个标量就是一个单数的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法：我们用斜体表示标量。

1.非线性虚拟阻抗控制模型机器人非线性虚拟阻抗控制模型是一个复杂的动态系统模型，它结合了非线性控制理论和虚拟阻抗的概念。该模型通常包括机器人的非线性动力学方程、虚拟阻抗参数以及控制算法等部分。

该餐厅的促销，其实就是一个简单的非线性定价的案例。非线性定价指价格（或单位重量的价格）不是一条直线，而是随着消费类变化。

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM

(指针储存的就是地址)基本的数据结构有以下几种1.线性表哎,就是链表嘛,定义一个结构体储存元素和下一个结构体的指针就ok了structnode{intdata;//数据自己想填什

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出文章目录前言时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测

队列基本概念队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。

增广矩阵增广矩阵（AugmentedMatrix）是在求解线性方程组时常用的工具。它将线性方程组的系数矩阵与常数项合并在一起，形成一个扩展的矩阵，从而便于使用矩阵操作方法求解方程组。

一,栈的简单认识栈是一种线性数据结构,但是与数组不同的是,只能从栈顶存入元素,或者删除元素.详细的操作下会阐述.

Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。

机器学习跟线性代数和统计联系比较多，所以在做了解时，很容易一不小心就会陷入理论的坑中，不易自拔。

目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例，通过找均方差损失函数最小值，得到最优的权重

三极管：从左到右依次为饱和、放大、截至开关状态下是工作在截至与饱和区之间MOS：从左到右依次为可变电阻（非饱和区、完全导通区）、饱和（横流区、放大区、有源区、线性区）、截至开关状态下是工作在截至和可变电阻区备注

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1引言1.1金融理论的发展1.2金融工程技术的发展以及信息技术的影响1.3信息技术与金融工程教学的改革1.4本书的背景和安排【参考文献】2金融衍生产品介绍【知识点】2.1远期2.2期货2.3互换2.4期权2.5本章小结【练习题】【参考文献】1引言1.1金融理论的发展1.2金融工程技术的发展以及信息技术的影响1.3信息技术与金融工程教学的改革1.4本书的背景和安排【参考文献】2金融衍生产品介绍【知识

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回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.基本原理核极限学习机（KELM）2.NGO-KELM回归预测流程1.数据预处理2.

结点：用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素（存储单元可以是连续的，也可以是不连续的），对其中一个数据元素来说，

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这张莲花台，是我自己给它取名的，因为在台上印着一朵莲花和线性纹路，另有镶金似的黄绿漆色。2、我不知道从何时听到了禅这个词，然后这个词在我体内发酵出很多新启发。

但考虑到混凝土的非线性氯离子结合能力，模拟氯离子扩散的方程是有限的。本研究提出了一种基于物理信息的深度神经网络来模拟氯离子在混凝土中的扩散机制并预测氯离子浓度的分布。

线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。

PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，将多个变量压缩为少数几个综合指标（称为主成分），是一种使用最广泛的数据降维算法。

本文介绍了如何使用Python代码生成算法训练结果的线性结果对比图，适用于论文中展示实验效果。

Matlab图像处理Matlab基础数组1、向量生成方式1：x=[值]x=[123]%行向量y=[4;5;6]%列向量z=x'%行向量转列向量

要点算法实现：PyTorch单尺度和多尺度质量指标算法|C++单尺度质量指标算法|Rust多尺度质量指标算法|LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标

要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python

模板题#include#includeusingnamespacestd;constintN=5e5+9;intn;//树剖//1.转成线性部分vectore[N];voidadd(intu,intv)

voronoi多边形的图常常应用在各种建模中，matlab中的mpt工具箱可高效快捷绘制voronoi图，方法如下：1.安装mpt工具箱下载mpt工具箱：https://pan.baidu.com/s/

浅谈数据结构之树（一）基本概念二叉树斜树满二叉树完全二叉树平衡二叉树红黑树B+树基本概念链表、栈和队列都是一对一的线性结构，树是一对多的线性结构。

1）线性关系一对一的关系，任何一个数据最多只能有一个直接前驱和一个直接后继。例如：排队买东西。对应的数据结构：线性表，栈，队列2）树形关系一对

PriorityQueues堆GraphDataStructures图SetDataStructures集合Kd-Trees线段树NumericalProblems数值问题SolvingLinearEquations线性方程组

传统的线性回归对异常值非常敏感，因为它最小化的是平方误差。这意味着大的离群点会对回归系数产生很大影响。

然而当我翻开高数习题的时候，还是一脸懵逼了，高等数学，线性代数。指数函数，无界函数都是几个鬼，仿佛没读过大学一样从新开始。开始信心满满的，看到这个立马被憋回去了。

简单来说，数据结构就像是一个容器，这个容器可以以不同的方式（如线性的、树形的、表格的等）组织数据，以便于数据的查找、添加、删除和其他操作。例如，想象一下你有一本书。