文章目录一、前言二、主要内容三、总结🍉CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言科学中有许多难以解决的问题，这些问题难以获得确切解答，但却相对容易进行验证。在数学和计算机科学领域，这类问题被称为NP完全优化问题（NP-completeoptimizationproblems）。人们普遍认为不存在能够在“可接受时间”内（即多项式时间内）解决此类问题的算法，但却存在着能够在“可接受时间”内进行验证或评估的过程，用以衡量所给出解的质量。在DeepMind的这篇论文中，科学家重点讨论了允许使用“有效评估函数”的问题，该函数可用于测量候选解的质量。他们的目标
DataMining一、概述1.1数据挖掘VS机器学习VS深度学习VS知识发现知识发现：知识发现就是在数据中发掘知识，将低层次的原始数据转换为高层次的信息。数据挖掘：数据挖掘是用一系列的方法或算法从数据中挖掘有用的信息，是知识发现中的核心工作。机器学习：机器学习是研究如何使用计算机来模拟或实现人类的学习行为的技术，是数据挖掘的重要方法。深度学习：使用人工神经网络可以根据数据集训练出基本规则，是当前使用机器学习研究AI的重要方法。人工智能：人工智能(AI)指用算法构建动态计算环境来模拟人类智能过程。1.2三大机器学习类型有监督学习有标签，包括分类、回归无监督学习无标签，包括聚类分析、关联规则、特
一、矩阵的定义 矩阵：一个由m×n个元素排成的m行n列的表。矩阵的常规存储：将矩阵描述成一个二维数组。矩阵的常规存储的特点：1.可以对其元素进行随机存取2.矩阵的运算非常简单3.存储密度为1 矩阵的压缩存储：1.为多个相同的非零元素只分配一个存储空间2.对零元素不分配空间什么是压缩存储：若多个数据元素的值相同，则只分配一个元素值的存储空间，且零元素不占存储空间什么样的矩阵能够压缩：一些特殊矩阵（比如：对称矩阵，对角矩阵，三角矩阵，稀疏矩阵等）什么叫稀疏矩阵：矩阵中的非零元素个数较少（一般小于5%） 二、怎么压缩 对称矩阵 本身特点：在n×n的矩阵a中，满足如下性质：aij=aji(1存储方法：
集合集合一、集合概述1、为什么要学习集合？2、定义3、说明4、注意5、集合分类5.1单列集合Collection5.2双列集合Map二、Collection接口1、相关方法三、List接口1、List接口简介1.1定义1.2特点1.3List集合常用方法1.4相关代码四、ArrayList集合1、说明2、特点3、优缺点4、相关代码五、LinkedList集合1、说明2、特点3、优缺点4、相关代码六、Iterator遍历集合1、定义2、示例3、成员方法七、foreach遍历集合1、定义2、语法3、示例4、更通俗一点的格式5、示例代码6、JDK8版本后的forEach()方法遍历集合6.1定义八、
大疆嵌入式笔试试题整理刚刚结束了大疆的嵌入式工程师笔试考试，考的是A卷，答的不好，考试之前在网上找了很多往年的试题，确实是有很多往年考过的知识点，下面是我整理的往年的试题并按照这些试题顺序整理的知识点。题型：单选、多选、判断（新增）、填空、简答、编程。大疆嵌入式笔试（试题1）https://blog.csdn.net/weixin_43930521/article/details/120579999大疆嵌入式笔试（试题2）https://blog.csdn.net/Tanner_SL/article/details/98725238大疆嵌入式笔试（试题3）https://blog.csdn.n
一、图论基础图分为有限图与无限图两类，本课只涉及有限图，即顶点和边都是有限集合（2）有向图：每一条边都是有向的无向图：每一条边都是无向的除外都是混合图 注意：有向图边的描述{1.每一条边都需要描述到 2.（3）邻接点：两个结点之间有一条边连接它们，它们就是彼此的邻接点邻接边：连接同一结点的两条边为邻接边孤立结点：没有任何一条边连接它零图：仅由孤立结点构成平凡图：仅由一个孤立结点构成自回路：边的头和尾连接在同一个节点上度数：连接结点的边数（一个环算2条边），记为deg(v) 定理（1）图中，所有结点的度数和=2*图中的边数和（2）度数是奇数的结点的个数必为偶数个 （4）有向图有入度和出度之分：
评价类问题确定评价指标、形成评价体系评价的目标有哪几种评价的方案评价的标准/指标：题目中的背景资料、常识、网上（知网、万方、百度学术、谷歌学术）搜到的参考资料等结合 虫部落‐快搜：https://search.chongbuluo.com/权重分析分而治之的思想，两个两个指标进行比较，最终根据两两比较的结果推算权重判断矩阵特点：（1）𝑎ij表示的意义是，与指标𝑗相比，𝑖的重要程度。（2）当i=j时，两个指标相同，因此同等重要记为1，这就解释了主对角线元素为1。（3）𝑎ij> 0且满足𝑎ij*aji=1（我们称满足这一条件的矩阵为正互反矩阵)一致矩阵若正互反矩阵满足aij×ajk=aik，则我
🔗 运行环境：Matlab🚩 撰写作者：左手の明天🥇 精选专栏：《python》🔥 推荐专栏：《算法研究》🔐#### 防伪水印——左手の明天 ####🔐💗大家好🤗🤗🤗，我是左手の明天！好久不见💗💗今天分享matlab数学建模算法——模拟退火算法💗
点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程官网torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)文章目录简介CrossEntropyLoss0.QuickStart1.参数2.计算过程3.损失函数输入及输出的Tensor形状3.1简单情况（一个样本）3.2多个样本（一个batch）3.3三维情况（多样本+多通道）BCELoss和BCEWithLogitsLoss以及CrossEntropyLoss
目录一、向量定义二、计算向量三、向量的加法（连续行走）四、向量的长度五、单位向量六、向量的点积1计算2作用七、向量的叉乘1承上启下2叉乘结论3叉乘的计算（这里看不懂就百度叉乘计算）八、欢迎收看Shader专栏一、向量定义向量：从一个点到另一个点的箭头。例：假如现在有两个点，A（0,0）和B点（4,5）。假如从A走向B（如图1），箭头为：图1向量AB假如从B走向A（如图2），箭头为：图2向量BA我们会用A（0,0）表示点A，我们会用B（4,5）表示点B，问题，我们用什么表示和区分这两个箭头？答：如果从A走向B，我们就写成，如果从B走向A，就写成（是不是很形象）。字母确定了，可数字怎么办？答：因为
