💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
智能优化算法应用：基于平衡优化器算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于平衡优化器算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.平衡优化器算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用平衡优化器算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn称为传感器节点的感知半径，感
前言整体评价有幸参加这场比赛，感觉打出了 最近最好的状态。这场比赛题目出的挺有质量的，大概4道easy+easymid，4道mid+hard，2道超级hard的分布。比赛中一直“遥遥领先”,唯一的岔子出在I题，这题卡语言了，哭了，好在最后换c++卡过，最后有惊无险，因为只有2个9题，8题虽然蛮多的，但所幸之前的巨大优势，依旧遥遥领先，^_^。A.变化的矩阵签到题，但是这题有争议，因为输出格式没描述清楚。其实按照惯例，一般对浮点数的输出，是保留6位小数，当然最好需要spj验证。B.吃鸡梦之队思路：二分，check枚举交叉构造挺有意思的一道题，因为要求满足条件的最小值，往往用二分的思路。这题难在c
上篇文章中我们引入了算法、数据结构、数据类型等概念，而要想衡量一个算法与数据结构是否为优质的，就需要一个衡量标准，这个衡量标准也是在我们实现一个好的算法时要遵循的原则。目录基本概念渐进性态渐进性态数学表征算法复杂度的运算顺序搜索算法二分搜索算法基本概念算法复杂度是衡量算法效率的指标，它描述了算法运行时间或空间需求随着输入规模增加而增加的趋势。通常分为时间复杂度和空间复杂度两种。时间复杂度描述了算法解决问题所需的计算时间与输入规模之间的关系。常用的时间复杂度包括常数阶O(1)、对数阶O(logn)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlogn)、平方阶O(n^2)等，其中O表示“大O记号”。空间复杂
利用python实现KNN算法（自己实现和sklearn）创作背景思路讲解了解算法作业思路（自己实现）第一步第二步第三步第四步第五步第六步（TheFinalStep）使用`sklearn`实现结尾创作背景昨天有个朋友请我帮他做一个python的作业，作业要求如下图（翻译过）也就是：给定了数据集，使用KNN算法完成下列目标编写自己的代码实现KNN并且用绘制图像使用sklearn绘制图像（使用KNeighborsClassifier进行分类）绘制的图像效果如下偷偷说一句：如果对我的答案和解析满意的话可不可以给我点个赞，点个收藏之类的Let'sdoit!!!思路讲解先开始我很懵，毕竟我也没怎么学过K
数据结构-排序算法（c语言实现篇）排序算法是非常常用的算法，从介绍排序的基本概念，到介绍各种排序算法的思想、实现方式以及效率分析。最后比较各种算法的优劣性和稳定性。1排序的概念及应用1.1排序的概念排序：所谓排序，就是一串记录，按照某个关键字的大小，按照递增或者递减的顺序进行排列的操作。稳定性：排序的稳定性，在排序前，有许多相同关键字的记录，他们是按照一定的次序排列的。在排序后，还能按照原先的次序进行排序，那么我们称这种排序算法是稳定的，否则是不稳定的。内部排序：数据全部在内存中排序。外部排序：数据元素过多，无法在内存中排序，需要通过内外存之间移动数据来进行排序。1.2排序的应用排序在现实场景
1.排序sort(first,last,cmp)first指向要排序范围的第一个元素，从0起last指向要排序范围的最后一个元素的下一个位置cmp（可选），自定义函数，默认从小到大评测系统#include#includeusingnamespacestd;boolcmp(inta,intb){returna>b;//定义从大到小排序}intmain(){intn;cin>>n;longlonginta[500005];for(inti=0;in;i++){cin>>a[i];}sort(a,a+n);//从小到大for(inti=0;in;i++){couta[i]"";}coutendl;s
目录一、TLS握手过程二、RSA密钥协商握手过程TLS第一次握手TLS第二次握手TLS第三次握手TLS第四次握手数字证书和CA机构数字证书签发和验证流程三、RSA算法的缺陷DH密钥协商算法一、TLS握手过程上图简要概述来TLS的握手过程，其中每一个「框」都是一个记录（record），记录是TLS收发数据的基本单位，类似于TCP里的segment。多个记录可以组合成一个TCP包发送，所以通常经过「四个消息」就可以完成TLS握手，也就是需要2个RTT的时延，然后就可以在安全的通信环境里发送HTTP报文，实现HTTPS协议。所以可以发现，HTTPS是应用层协议，需要先完成TCP连接建立，然后走TLS
C++算法初级7——二分查找文章目录C++算法初级7——二分查找在升序的数组上进行二分查找总结应用范围应用二分查找的原理：每次排除掉一半答案，使可能的答案区间快速缩小。二分查找的时间复杂度：O(logn)，因为每次询问会使可行区间的长度变为原来的一半。我们再来看一下二分查找的思路：我们设定一个初始的L和R，保证答案在[L,R]中，当[L,R]中不止有一个数字的时候，取区间的中点M，询问这个中点和答案的关系，来判断答案是M，还是位于[L,M-1]中，还是位于[M+1,R]中。二分查找的伪代码如下：intL=区间左端点;intR=区间右端点;//闭区间while(LR){//区间内有至少两个数字i
1cv2.minMaxLoc()函数在有些现实场景中，咱们须要去使用算法自动的寻找到图片中的最亮的区域，这个区域是咱们感兴趣的目标所在的位置，比较典型的是一个应用是视网膜图像，图像中视网膜所在的位置比较亮，而其它地方比较暗，咱们更加关注视网膜所在的区域，于是须要使用算法自动的寻找到这个区域，而后针对这个区域进行处理和分析。要检测出图像中最亮的区域，咱们能够直接使用opencv中自带的函数(minVal,maxVal,minLoc,maxLoc)=cv2.minMaxLoc(gray)，该函数是用来获取图像中的最大值和最小值所在的位置，而图像中的最大值其实就是最亮的像素点，图像中的最小值其实就是
