利用迭代法求解定非线性方程及方程组，使得误差不超过10^(-8)。同时应用迭代加速技术，提交迭代运算效率。此题需要用到的MATLAB代码及附录：附录6二分法作根的隔离%附录6二分法作根的隔离%%二分法作根的隔离clear%清除变量clc%清除命令行窗口代码formatlongaa=input('\n请输入自变量x的区间：\n');x=[aa(1):0.1:aa(2)];y=fun(x);plot(x,y);holdonezplot('0');xlim([aa(1),aa(2)]);k=0;%二分法迭代次数e=aa(2)-aa(1);%区间长度大小a=aa(1);b=aa(2);c=(a+b)/
篮球哥温馨提示：编程的同时不要忘记锻炼哦！天空就像命运，它永远在每个人头顶，没有区别。今天来放松一下，一起来写一个简易的小游戏——三子棋：1、设计思路首先得有一个棋盘玩家自行输入坐标，电脑随机下棋三种情况：玩家赢，电脑赢，平局2、代码实现既然是小游戏，我们就可以设置一个简易的菜单，比如1为开始游戏，0为退出游戏：voidmenu(){ printf("-------------------------------\n"); printf("----------1、play----------\n"); printf("----------0、exit----------\n"); printf
🥪写在前面Hello朋友们😋，我是秋刀鱼🐟，一只活跃于Java区与算法区的新人博主~欢迎大家加入高校算法学习社区🏰：https://bbs.csdn.net/forums/Suanfa，社区里大佬云集，大家互相交流学习！从今天开始我将陆续更新《轻松拿捏大厂面试题》专栏文章，本专栏将挑选大厂出现频率极高的面试题做专题解读，本篇也是专栏的第一篇《反转链表篇》。🎉🎉主页：秋刀鱼与猫🎉🎉🎉🎉期待你的支持与关注~🎉🎉🍥目录🥪写在前面🍔反转链表🥗题目描述🌮解题分析🧀参考代码（Java语言）🍟反转链表II🥗题目描述🌮解题分析🧀参考代码（Java语言）🍕K个一组反转链表🥗题目描述🌮解题分析🧀参考代码（Java
检测算法作为深度学习的一种主要基础算法，一直吸引着广大的科研工作者。这里总结了一些常见的Loss，作为记录。目录1.BCEBlurWithLogitsLoss2.FocalLoss 3.QFocalLoss4.APLoss5.aLRPLoss6.RankSortLoss7.IOULossGIoUDIoU CIoU（CompleteIoUloss）EnhancedCompletedIoUEfficientIoULossαIoUSIoU 检测算法一般包含分类损失(区分目标类别的)，回归损失（回归坐标的），目标置信度（表示是否存在目标的，也是一个分类损失）。先说分类损失
【查找算法】二分查找(C#+递归、非递归和变种形式)写在前面：本文主要介绍二分查找算法，通过图片解析每一次查找的情况。代码通过C#实现，分别有递归、非递归和变种三种形式。其中变种主要解决数组出现重复数据的问题。最后，我们还分析了二分查找的局限性。活动地址：CSDN21天学习挑战赛本文关键字：经典算法、查找算法、二分查找、图解、C#文章目录【查找算法】二分查找(C#+递归、非递归和变种形式)一、算法效率1.时间复杂度2.空间复杂度二、查找算法1.顺序(线性)查找2.二分查找/折半查找3.插值查找4.斐波那契查找三、算法实践1.图解算法原理2.算法实现非递归实现递归实现3.二分查找变种3.时间复杂
本文内容借鉴一本我非常喜欢的书——《数据结构与算法图解》。学习之余，我决定把这本书精彩的部分摘录出来与大家分享。 写在前面从之前的章节中我们了解到，影响算法性能的主要因素是其所需的步数。然而，我们不能简单地把一个算法记为“22步算法”，把另一个算法记为“400步算法”，因为一个算法的步数并不是固定的。以线性查找为例，它的步数等于数组的元素数量。如果数组有22个元素，线性查找就需要22步；如果数组有400个元素，线性查找就需要400步。量化线性查找效率的更准确的方式应该是：对于具有N个元素的数组，线性查找最多需要N步。为了方便表达数据结构和算法的时间复杂度，计算机科学家从数学界借鉴了一种简洁
华为OD机试题华为OD机试300题大纲天然蓄水库or天然蓄水池题目描述输入描述输出描述说明示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明Python代码实现算法思路华为OD机试300题大纲
首先说一下冒泡排序的基本算法思想：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，如果顺序（如从大到小、首字母从Z到A）错误就把他们交换过来。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端（升序或降序排列），就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样，故名“冒泡排序”。以从小到大排序为例：a[5]={3,5,4,1,0};先将3和5进行比较，已经是我们需要的正序，不需要交换位置；再将5和4进行比较，不是正序，相互交换顺序，序列变为{3,4,5,1,0}。再将5和1进行比较，不是正序，相互交换顺序，序列变为{3,4,1,5,0}。再将5和0进行比较，不是正序，相
文章目录一、概述二、改进表现三、优缺点四、决策树1.特征选择2.决策树的生成3.决策树的剪枝一、概述 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.RossQuinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每
动手点关注干货不迷路1.概述1.1基本概念用一句话概括模板学习，即将原本的输入文本填入一个带有输入和输出槽位的模板，然后利用预训练语言模型预测整个句子，最终可以利用这个完整的句子导出最终需要的答案。模板学习最吸引人的关键在于其通过已有的预训练模型，定义合适的模板就能完成few-shot或者zero-shot任务，这样可以使得语言模型可以在预训练阶段利用尽可能多的信息进行训练，后续也能最大效率的发挥其作用。从数学角度来看模板学习，我们传统的监督学习解决的是P(y|x;θ)问题，训练一个模型优化其参数θ，在面对输入x时给出输出y的概率；而基于模板学习的方法希望解决的是P(x;θ)问题，即给定一个参
