0.前言 上一篇文章主要对基于Tent混沌映射的改进粒子群算法原理及matlab代码进行讲解，并将改进后粒子群算法的寻优能力进行测试。 该篇文章基于上述改进方向的基础上，针对群体智能算法中的种群更新迭代部分进行改进讲解，本次主要介绍基于Tent混沌映射、自适应ｔ分布和动态选择策略的改进粒子群优化算法。Tent混沌映射原理及matlab代码见上期，链接如下：https://blog.csdn.net/hbdlhy/article/details/134151702?spm=1001.2014.3001.55021.自适应t分布策略原理及matlab代码 采用自适应t分布算法能够
题目给定一棵 N 个节点的树，要求增加若干条边，把这棵树扩充为完全图，并满足图的唯一最小生成树仍然是这棵树。求增加的边的权值总和最小是多少。注意： 树中的所有边权均为整数，且新加的所有边权也必须为整数。输入格式第一行包含整数 t，表示共有 t 组测试数据。对于每组测试数据，第一行包含整数 N。接下来 N−1 行，每行三个整数 X,Y,Z，表示 X 节点与 Y 节点之间存在一条边，长度为 Z。输出格式每组数据输出一个整数，表示权值总和最小值。每个结果占一行。数据范围1≤N≤60001≤Z≤100输入样例：231221334123234345输出样例：417思路从小到大依次遍历所有树边，若遍历到连
一、题目给定一个二进制数组 nums ,找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组，并返回该子数组的长度。示例1:输入:nums=[0,1]输出:2说明:[0,1]是具有相同数量0和1的最长连续子数组。示例2:输入:nums=[0,1,0]输出:2说明:[0,1](或[1,0])是具有相同数量0和1的最长连续子数组。提示：1nums[i] 不是 0 就是 1二、思路解析看到这道题，我的第一想法是遍历数组，然后用哈希表记录每次遍历的结果，与子数组长度最长的一次判断，然后更新结果。然后我在思考如何优化的时候，看到一位大神的奇特思路：•本题让我们找出⼀段连续的区间，0和 1出现的次数相同。•如
申明：文章内容是本人学习极客时间课程所写，文字和图片基本来源于课程资料，在某些地方会插入一点自己的理解，未用于商业用途，侵删。原资料地址：课程资料垃圾回收的基本原理1什么是垃圾？在内存中，没有被引用的对象就是垃圾。2如果找到垃圾对象？引用计数法遍历堆中的对象是不是被引用了，如果没有就是垃圾对象。当这个对象引用都消失了，消失一个计数减一，当引用都消失了，计数就会变为0。此时这个对象就会变成垃圾,对于对象的引用有以下几种：单一引用循环引用无引用引用计数法存在的问题是如果存在循环引用，则永远无法识别到这是垃圾对象。跟可达算法又叫根搜索算法。在主流的商用程序语言中（Java和C#），都是使用根搜索算法
前言大家好,我是田螺。最近一位朋友去拼夕夕面试,被问了这么一道题:限流算法有哪些?用代码实现令牌桶算法。跟星球好友讨论了一波,发现大家都忘记得差不多了.所以田螺哥再整理一波，常见的四种限流算法,以及简单代码实现,相信大家看完,会茅塞顿开的。图片1.固定窗口限流算法1.1什么是固定窗口限流算法固定窗口限流算法（FixedWindowRateLimitingAlgorithm）是一种最简单的限流算法，其原理是在固定时间窗口(单位时间)内限制请求的数量。该算法将时间分成固定的窗口，并在每个窗口内限制请求的数量。具体来说，算法将请求按照时间顺序放入时间窗口中，并计算该时间窗口内的请求数量，如果请求数量
大家好，我是对白。今天给大家分享一位腾讯程序媛之前在字节实习的经历，她做的是推荐算法方向，字节已经是她实习的第五家公司了，在字节的工作环境和体验究竟如何，让我们一起来看一看，以下为原文。我所在的部门是data-推荐，负责西瓜视频的所有算法，包括推荐、内容理解等，和今日头条、番茄小说是一个大部门，周会在一起开。部门内有近半清北，还有几位姚班同学和多位ACM金牌，近几个月来了不少大三研二的实习生。一.工作环境字节的特点主要体现在：设备齐全、福利好、大小周。1、设备齐全字节入职的实习生，即使是实习生也会配置新款macbookpro和4k的显示屏，除此之外像鼠标、键盘、电脑架还有书本等文具都可以随时领
文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学习人脸表情识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1技术介绍1.1技术概括面部表情识别技术源于1971年心理学家Ekman和Friesen的一项研究，他们提出人类主要有六种基
简介本文为自己做的一部分图论题目，作为题单列出，持续更新。题单由题目链接和题解两部分组成，题解部分提供简洁题意，代码仓库：Kaiser-Yang/OJProblems。对于同一个一级标题下的题目，题目难度尽可能做到递增。搜索/BFS/DFSLuoguP3547[POI2013]CEN-PriceList题目链接：LuoguP3547[POI2013]CEN-PriceList题解：LuoguP3547[POI2013]CEN-PriceList题解BFS广度优先搜索最小生成树/Kruskal/Prim/Kruskal重构树/最小瓶颈树LibreOJ136.最小瓶颈路题目链接：LibreOJ13
1.背景介绍决策树和神经网络都是常用的机器学习算法，它们在实际应用中都有着广泛的应用。决策树是一种基于树状结构的算法，它可以用于分类和回归问题。神经网络则是一种复杂的数学模型，可以用于处理各种类型的问题，包括图像识别、自然语言处理等。在本文中，我们将对比分析决策树和神经网络的优缺点，以及它们在实际应用中的表现。2.核心概念与联系2.1决策树决策树是一种基于树状结构的算法，它可以用于分类和回归问题。决策树的基本思想是将问题分解为一系列较小的子问题，直到这些子问题可以被简单地解决。决策树的构建过程可以被描述为递归地构建树状结构，每个结点表示一个决策，每个分支表示一个可能的决策结果。决策树的构建过程
引入——关于贪心算法我们先来做一个小游戏——现在假设自己是一个小偷，桌上有一些物品，包括一台iPhone15、一个充电宝、一个眼罩和一个溜溜梅。此时，你听说警察即将到来，那么你会先带走哪个东西呢？一般来讲，时间一定的话，我们通常会先拿走桌面上最贵的物品。“先拿最贵的走”，这种思想就是贪心。贪心算法解决的问题大致如此——【从大集合中选出东西】排序按顺序选如此，收益最大。可是，为什么每次选“最贵的”，最终收益就是最大的？这并不明显。很多时候，贪心算法需要严格方式证明，在不同的情景下。示例——排队接水问题nnn个同学排队接水，接水的时间分别是t1t1t1，t2t2t2，t3t3t3，t4t4t4，t
