紧张的备考时期内翻到了之前总结的十大排序知识，学算法排序当然是不能错过的，话不多说直接步入正题。（建议大家第一要手敲代码，不要直接复制否则很难掌握，博主就是忘了好几次了） 十大排序：冒泡排序，选择排序，插入排序，快速排序，堆排序，归并排序，希尔排序，计数排序，桶排序，基数排序。1：冒泡排序冒泡法排序是C语言中较简单的排序算法的。定义：它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，让较大的元素逐渐往后移动（交换两个元素的值），直到数组的末尾。如此反复，直到没有可以交换的元素，（即从小到大排序好）。思路：有n个数，每轮替换一个数，假设最大的数在第一个，则一共需要替换n-1轮；此时最大数
1、捕获敌人小美在玩一项游戏。该游戏的目标是尽可能抓获敌人。敌人的位置将被一个二维坐标(x,y)所描述。小美有一个全屏技能，该技能能一次性将若干敌人一次性捕获。捕获的敌人之间的横坐标的最大差值不能大于A，纵坐标的最大差值不能大于B。现在给出所有敌人的坐标，你的任务是计算小美一次性最多能使用技能捕获多少敌人。输入描述第一行三个整数N,A,B，表示共有N个敌人，小美的全屏技能的参数A和参数B。接下来N行，每行两个数字x,y，描述一个敌人所在的坐标。1≤N≤500，1≤A,B≤1000，1≤x,y≤1000输出描述一行，一个整数表示小美使用技能单次所可以捕获的最多数量。样例输入311111213样例
[蓝桥杯2017省AB]分巧克力题目描述儿童节那天有KKK位小朋友到小明家做客。小明拿出了珍藏的巧克力招待小朋友们。小明一共有NNN块巧克力，其中第iii块是Hi×WiH_i\timesW_iHi×Wi的方格组成的长方形。为了公平起见，小明需要从这NNN块巧克力中切出KKK块巧克力分给小朋友们。切出的巧克力需要满足：形状是正方形，边长是整数。大小相同。例如一块6×56\times56×5的巧克力可以切出666块2×22\times22×2的巧克力或者222块3×33\times33×3的巧克力。当然小朋友们都希望得到的巧克力尽可能大，你能帮小HiH_iHi计算出最大的边长是多少么？输入格
NSGA-II改进之种群初始化1-什么是佳点集2-佳点集初始化种群的方法3-佳点集初始化种群与随机初始化种群的对比4-佳点集初始化种群代码（matlab）原NSGA-II的算法在初始化种群的时候采用的是随机生成。随机代表着不确定，且随机生成的种群在整个空间上表现为不均匀；为消除随机初始化带来的不确定，和种群在空间上分布不均匀问题，由此引出新的初始化种群方式：佳点集生成种群注：种群的初始化结果是否对种群的进化是否有影响，个人并没有做太大的研究，仁者见仁智者见智。1-什么是佳点集佳点集最初是由华罗庚等提出，基本定义和构造为：假设Gs是s维的欧式几何空间，那么r∈Gs,那么Pn(i)=(r1ii,r
目录零、前言一、为什么要信道估计二、导频的概念（1）为什么要有导频（2）导频在信道估计中作用（3）关于导频序列的补充三、最小二乘法估计（1）LS信道估计算法分析（2）LS信道估计的特点四、最小均方误差估计（1）MMSE信道估计算法分析 （2）MMSE信道估计特点（3）关于公式的推导五、简单运用（一）MIMO_OFDM系统导频估计的MSE曲线图（二）画出信噪比0：20下的误码率曲线六、结果分析（1）为啥要进行蒙特卡洛？（2）五里面题目第一问：（3）五里面题目第二问： 七、结尾零、前言 这是我研一通信系统仿真的专题答辩内容，就是当做笔记记录的，如果有内容上的错误请及时私信我，我会做出修改的，
文章目录一、前言二、双边滤波(Bilateralfilter)2.1双边滤波的理论介绍及公式推导2.2双边滤波的matlab程序实现三、导向滤波(GuidedFliter)3.1导向滤波的理论介绍及公式推导3.2导向滤波matlab代码实现四、滚动导向滤波(RollingGuidedFilter)4.1滚动导向滤波的理论介绍及公式推导4.2滚动导向滤波matlab程序实现五、总结一、前言滤波作为最基础的图像处理手段之一，在图像处理领域占有重要位置，常被用于图像去噪、尺度分解等。从均值滤波到滚动导向滤波，滤波不断朝着精准分离图像中不同尺度信息的方向前进。我在文中整理了双边滤波、导向滤波、滚动制导
文章目录一、熵值法原理分析（一）选取数据（二）数据标准化处理1、正负相关性处理（1）正相关指标（2）对于负向指标(越小越好的指标)3、计算第jjj项指标下第iii个样本占该指标的比重4、计算第jjj项指标的熵值5、计算第jjj项指标的差异系数6、计算评价指标权重7、计算各样本综合得分二、测试案例1、本案例数据集以2012年全国大学生数学建模A题部分数据为例2、完整代码三、测试案例运行结果四、测试表格一、熵值法原理分析（一）选取数据m个样本，共n个指标，XijX_{ij}Xij为为第iii个样本的第jjj个指标的数值，i=1,2,3,...m;j=1,2,3...n.i=1,2,3,...m;
图像二值化（ImageBinarization）：平均值法、双峰法、大津算法（OTSU）编程实现图像的二值化，分析不同的阈值对二值化图像的影响。问题描述传统的机器视觉通常包括两个步骤：预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（ImageSegmentation）。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。最简单的图像分割方法是二值化（Binarization）。图像二值化（ImageBinarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。二值图像每个像素只有两种取值：要么纯黑，要么纯白。由于二值图像数据足够简单，
一、介绍鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（‘墨鱼’,‘多宝鱼’,‘带鱼’,‘石斑鱼’,‘秋刀鱼’,‘章鱼’,‘红鱼’,‘罗非鱼’,‘胖头鱼’,‘草鱼’,‘银鱼’,‘青鱼’,‘马头鱼’,‘鱿鱼’,‘鲇鱼’,‘鲈鱼’,‘鲍鱼’,‘鲑鱼’,‘鲢鱼’,‘鲤鱼’,‘鲫鱼’,‘鲳鱼’,‘鲷鱼’,‘鲽鱼’,‘鳊鱼’,‘鳗鱼’,‘黄鱼’,‘黄鳝’,‘黑鱼’,‘龙头鱼’）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户
STL算法如何独立于迭代器类型工作？ 最佳答案 真的，他们只是工作。它们使用模板的一些非常基本的属性，有时称为静态多态性。如果您熟悉该术语，它本质上是一种鸭式输入形式。(如果它长得像鸭子，而且叫起来像鸭子，那一定是鸭子)技巧很简单。这是一个非常简单的例子:templatevoidsay_hello(constT&t){t.hello();}say_hello函数不关心它的参数是哪种类型。它不必从接口(interface)派生或做出任何其他类型的关于它是什么的“promise”。重要的是类型在这种情况下有效。我们对该类型所做的一切就是
