博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式协同过滤算法协同过滤（CollaborativeFiltering,CF） 是一种非常经典的推荐系统算法，其完全由统计学出发，挖掘用户与物品之间的相关性
文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层MaxPool13.3卷积层Conv23.4激活函数ReLu23.5池化层MaxPool23.6全连接层fc13.7激活函数ReLu33.8全连接层fc23.9激活函数ReLu43.10全连接层fc33.1
所以在这个夏天，我决定不妨在开学前开始学习算法。有人告诉我类(class)节奏相当快，算法不是你应该掉以轻心的东西(我倾向于在学期的所有类(class)作业中都这样做lol)。我们要用的书是这本Algorithms(4thEdition).无论如何，这是我的问题。我几乎已经读完这本书的第三遍了，但我刚刚意识到我在做什么。例如，我会反复阅读我不太理解的部分。然后，如果我有足够的信心，我会尝试用我的头脑在Java中重现相同的算法。但是通过这样做，我的代码看起来几乎和书中的代码一模一样……在Java中。我不能说我只是一个接一个地记住代码——我确实理解这些概念，它们帮助我编写这些算法——但我觉
本博客封面由ChatGPT+DALL·E2共同创作而成。文章目录前言1.算法思想2.细节梳理2.1超参数的选择2.2一些trick3.算法实现3.1问题场景3.2从算法角度分析3.3python实现代码仓库：IALib[GitHub]前言 本篇是智能算法(Python复现)专栏的第二篇文章，主要介绍模拟退火算法(SimulateAnnealAlgorithm,SAA)的思想，python实现及相关应用场景模拟。 模拟退火算法，顾名思义，就是对固体退火这一热力学过程的模拟，它是一种适合解决大规模组合优化问题的随机搜索算法。与一般的局部搜索算法不同的是，SAA以一定的概率选择邻域中目标值相
1.什么是动态规划？动态规划（DynamicProgramming）是一种解决多阶段决策问题的优化方法。它通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，能够将一个大问题分解为多个重叠的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而提高算法效率。动态规划的基本思想是将原问题分解为若干子问题，先求解子问题的解，然后将这些子问题的解组合起来，逐步推导出原问题的解。为了避免重复计算，动态规划算法通常采用表格（数组）来存储已经求解的子问题的解，这种表格通常称为动态规划(dp)表。 2.动态规划算法的解题流程动态规划算法的一般步骤如下：定义状态：明确定义问题的状态，将原问题转化为具有重叠子问题的子问
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。🍎个人主页：海神之光🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度（Matlab）⛄一、鲸鱼算法无人机避障三维航迹规划简介1无人机航迹规划问题的数学模型建立三维航迹规划问题的数学模型时,不但考虑无人机基本约束,还考虑复杂的飞行环境,包括山体地形和雷暴威胁区。1
本章我们来学习一下数据结构的排序算法！目录1.排序的概念及其运用1.1排序的概念1.2 常见的排序算法2.常见排序算法的实现2.1插入排序2.1.1基本思想：2.1.2直接插入排序：2.1.3希尔排序(缩小增量排序)2.2选择排序2.2.1基本思想：2.2.2直接选择排序:2.2.3堆排序2.3交换排序2.3.1冒泡排序2.3.2快速排序1.hoare版本2.挖坑法3.前后指针版本 编辑2.3.2快速排序优化 2.3.3 快速排序非递归2.4归并排序2.5非比较排序3.排序算法复杂度及稳定性分析1.排序的概念及其运用1.1排序的概念（1）排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关
目录6K-Means（K-均值）聚类算法（无需分割数据即可分类）6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法（K近邻算法）（K个最近的决定方案）7.1粗浅理解7.2有关距离的介绍7.2.1欧氏距离(EuclideanDistance)7.2.2 曼哈顿距离(ManhattanDistance)7.2.3切比雪夫距离(ChebyshevDistance) 7.2.4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance) 7.2.5 “连续属性”和“离散属性”的距离计算7.3算法过程8SVM（找清最优类别界限）8.1粗浅理解8.2算法过程9灰色关联分析（少
引言： 梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于最小化目标函数。它在机器学习和深度学习中经常被用来更新模型的参数。在本文中，我们将使用Python实现梯度下降算法，并通过绘制等高线图和3D图表，直观地展示下降过程。导入必要的库：在开始之前，我们需要导入一些Python库。我们使用NumPy进行数值计算，Matplotlib用于绘图。以下是导入库的代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt定义目标函数：我们选择一个简单的二维函数来演示梯度下降算法，使用func函数作为我们的目标函数：deffunc(x,y):returnx**2+y**
1、B站视频链接：D02最短路Dijkstra算法_哔哩哔哩_bilibili题目链接：【模板】单源最短路径（弱化版）-洛谷#includeusingnamespacestd;#defineINF2147483647intn,m,s,a,b,c;constintN=100010;structedge{intv,w;};//终点和边权vectore[N];intd[N],vis[N];voiddijkstra(ints){ for(inti=0;id[u]+w){//三角形松弛操作 d[v]=d[u]+w; } } }}intmain(){ cin>>n>>m>>s; for(int
