🌈个人主页：SarapinesProgrammer🔥 系列专栏：《图形学|图像解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。目录🌌1.初识模式识别🌌2. 开发环境的使用及基本图形生成🌍2.1开发环境及实现🌍2.2实验目的🌍2.3实验要求🌍2.4实验原理🌕2.4.1DDA算法画直线🌕2.4.2Bresenham算法画直线🌕2.4.3 DDA算法画圆🌕2.4.4 Bresenham算法画圆🌍2.5实验步骤🌕2.5.1 DDA算法代码实现画直线🌕2.5.2 Breasenham算法实现画直线🌕2.5.3 DDA算法代码实现画圆🌕2.5.4 Breasenham
1.什么是GBDT算法 GBDT(GradientBoostingDecisionTree)，全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART(MultipleAdditiveRegressionTree)，它通过构造一组弱的学习器(树)，并把多棵决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。 GBDT主要由三个概念组成：RegressionDecistionTree（即DT)，GradientBoosting（即GB)，Shrinkage(算法的一个重要演进分枝，目前大部分源码都按该版本实现）。DT：GBDT中的树都是回归树，不是分类树；将所
概念: 归并排序，是创建在归并操作上的一种有效的排序算法。算法是采用分治法（DivideandConquer）的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。归并排序思路简单，速度仅次于快速排序，为稳定排序算法，一般用于对总体无序，但是各子项相对有序的数列。算法思路归并排序是用分治思想，分治模式在每一层递归上有三个步骤：分解（Divide）：将n个元素分成个含n/2个元素的子序列。解决（Conquer）：用合并排序法对两个子序列递归的排序。合并（Combine）：合并两个已排序的子序列已得到排序结果。 该算法需要先将数组分解,直到每个子序列为一个元素,再将子序列两
文章目录🚀前言🚀插入排序（insertsort）✈️原理✈️代码实现（coding）🚀总结🚀希尔排序（shellsort）✈️代码实现（coding）✈️为啥希尔排序能比插入排序更快🚀前言大家好啊！本文阿辉讲介绍插入排序和希尔排序，并将解释为什么希尔排序比插入排序更快。🚀插入排序（insertsort）✈️原理插入排序，实际上是我们平时都使用过的排序，为什么这么说呢😆？想必大家都玩过扑克牌吧，大家是如何整理手中的牌的呢？一定是想下面这样对吧👇没错，插入排序也是的么实现的其实关于插入排序，一句话足以概括：对于要排序的数据，从前往后遍历所有数据，遍历到的数据与之前的数据进行比较，以升序为例，若遍历
前言23年已过35今24年则将36，到40岁之前还有4年半，这4年半我想冲一把大模型机器人(兼具商业价值、社会价值、科技价值)，更大的如造车我也干不了，但通过过去一年的研究探索与应用开发(比如我带队开发完成的AIGC模特生成、论文审稿GPT、企业知识库问答等)，机器人是在可能范围之内我能做的最大的项目，很难，4年半下来也不一定能达到预期，但全力希望通过Q1之内的技术准备、复现Mobliealoha、建机器人开发团队之后，Q2之内可以拿到一笔融资全力开干(至于教育培训会永远一直做，毕竟能为项目推荐源源不断的人才)根据上一篇文章《大模型机器人发展史：从VoxPoser、RT2到斯坦福MobileA
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机🔥内容介绍无人机技术的发展已经成为了当今科技领域中的热门话题之一。无人机在军事、民用、商业等领域都有着广泛的应用，其中无人机的路径规划技术更是无人机应用中的关键技术之一。在复杂环境下，无人机需要具备避障能力，能够
1、二叉树的递归递归：2、二叉树遍历之DFS深度优先遍历2.1、遍历的概念每个节点都要恰好被访问一次，本质上是二叉树的线性化。一个树形的结构，线性化为一个数组之类的"串"的结构。2.2、DFS深度优先遍历示例二叉树原型图：2.2.1、前序遍历前序遍历执行顺序：根节点--对左子树做前序遍历--对右子树做前序遍历总的顺序：根节点--左子树--右子树左子树中：根-左-右根节点右子树中：根-左-右对A的左子树做前序遍历A的左子树的根节点是B对B的左子树做前序遍历对B的右子树做前序遍历对E的左子树前序遍历至此，A的左子树做完了前序遍历：然后，对A的右子树做前序遍历：至此，二叉树的前序遍历完成。我们会发现
1、二叉树的递归递归：2、二叉树遍历之DFS深度优先遍历2.1、遍历的概念每个节点都要恰好被访问一次，本质上是二叉树的线性化。一个树形的结构，线性化为一个数组之类的"串"的结构。2.2、DFS深度优先遍历示例二叉树原型图：2.2.1、前序遍历前序遍历执行顺序：根节点--对左子树做前序遍历--对右子树做前序遍历总的顺序：根节点--左子树--右子树左子树中：根-左-右根节点右子树中：根-左-右对A的左子树做前序遍历A的左子树的根节点是B对B的左子树做前序遍历对B的右子树做前序遍历对E的左子树前序遍历至此，A的左子树做完了前序遍历：然后，对A的右子树做前序遍历：至此，二叉树的前序遍历完成。我们会发现
目录977有序数组的平方209长度最小的子数组59螺旋矩阵||977有序数组的平方 先使数组存储递减序列，最后反转数组使其非递减classSolution{public:vectorsortedSquares(vector&nums){intl=0,r=nums.size()-1;vectorres(nums.size());inti=0;for(inti=0;iabs(nums[l])){res[i]=nums[r]*nums[r--];}else{res[i]=nums[l]*nums[l++];}}reverse(res.begin(),res.end());returnres;}};时
动态规划动态规划相信大家都知道，动态规划算法也是新手在刚接触算法设计时很苦恼的问题，有时候觉得难以理解，但是真正理解之后，就会觉得动态规划其实并没有想象中那么难。网上也有很多关于讲解动态规划的文章，大多都是叙述概念，讲解原理，让人觉得晦涩难懂，即使一时间看懂了，发现当自己做题的时候又会觉得无所适从。我觉得，理解算法最重要的还是在于练习，只有通过自己练习，才可以更快地提升。话不多说，接下来，下面我就通过一个例子来一步一步讲解动态规划是怎样使用的，只有知道怎样使用，才能更好地理解，而不是一味地对概念和原理进行反复琢磨。本题很明显状态表示dp【i】为第n个泰波那契数，编辑本题是第一种情况，后面的题目
