1.深度优先搜索(DFS)深度优先遍历主要思路是从图中一个未访问的顶点V开始，沿着一条路一直走到底，然后从这条路尽头的节点回退到上一个节点，再从另一条路开始走到底…，不断递归重复此过程，直到所有的顶点都遍历完成。例题P1605迷宫题目描述给定一个N×MN\timesMN×M方格的迷宫，迷宫里有TTT处障碍，障碍处不可通过。在迷宫中移动有上下左右四种方式，每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。给定起点坐标和终点坐标，每个方格最多经过一次，问有多少种从起点坐标到终点坐标的方案。输入格式第一行为三个正整数N,M,TN,M,TN,M,T，分别表示迷宫的长宽和障碍总数。第二行为四个正整数SX,S
预备知识-数学基础文章目录预备知识-数学基础一、线性代数1.行列式及矩阵2.矩阵分解2.1特征值2.2奇异值二、概率论与数理统计3.随机事件3.1随机事件及其概率3.2离散型随机变量及其分布3.3连续型随机变量及其分布4.条件概率4.1随机向量及其分布4.2条件概率-贝叶斯公式4.3随机变量的数字特征5.假设检验5.1大数定律与中心极限定理5.2样本与抽样分布5.3参数估计与假设检验6.模型分析6.1方差分析和回归分析三、信息论基础知识6.2信息熵与基尼系数四、最优化7.最优化问题7.1最优化问题7.2梯度下降法一、线性代数1.行列式及矩阵1.1行列式行列式是一个将方阵映射到一个标量的函数，记
介绍： 深度学习是一种机器学习的方法，涉及到大量的线性代数运算。线性代数是研究向量空间和线性映射的数学学科。在深度学习中，线性代数常用于表示和处理输入数据和模型参数。下面是一些深度学习中常见的线性代数概念和运算：1.向量：在深度学习中，向量是一种表示数据的结构。它可以表示输入数据、模型参数和梯度等。向量通常用列向量表示，形如x=[x1,x2,...,xn]。向量之间可以进行加法、减法和标量乘法等运算。2.矩阵：矩阵是一个二维的数组，通常用于表示线性映射。在深度学习中，矩阵用于表示输入数据和模型的权重。矩阵乘法是深度学习中最常用的运算之一，用于实现神经网络的前向传播和反向传播。3.转置：矩阵的转
阅读导航引言一、套接字基本概念二、源IP地址和目的IP地址三、端口号1."端口号"和"进程ID"2.源端口号和目的端口号四、网络字节序五、sockaddr结构1.sockaddr结构2.sockaddr_in结构3.in_addr结构4.使用场景温馨提示引言在上一篇文章中，我们深入探讨了Linux网络的基础知识和它的发展历史，为读者揭开了Linux网络技术演变的序幕。我们了解到，Linux网络技术的发展不仅促进了操作系统本身的成熟，还对整个互联网的进步产生了深远的影响。随着网络技术的不断进步，Linux系统在网络通信方面的应用也变得日益重要，尤其是网络编程领域。因此，继续沿着这一主题深入，本篇
系列文章目录李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量（二）张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二、微积分（导数、偏导数、梯度、链式法则）三、自动微分（一）非标量变量的反向传播（二）分离计算（三）Python控制流的梯度计算（四）pytorch代码的反向传播实现四、概率教材：李沐《动手学深度学习》一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量标量（scalar）仅包含一个数值被称为标量，标量由只有一个元素的张量表示。importtorchx=torch.tensor(3.0)y=torch.ten
🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、
购买专栏前请认真阅读：《Fabric项目学习笔记》专栏介绍新手在学习Fabric时，看到密密麻麻的命令与名词，经常会感觉无从下手，本节为大家梳理一下在学习Fabric前应该了解的知识。1.区块链推荐肖臻老师的课：https://www.bilibili.com/video/BV1Vt411X7JF2.Linux简单入门可以看下狂神说的课与笔记：狂神说Linux系列连载3.Docker建议学习Docker官方的getstarted：https://docs.docker.com/get-started/这篇文章也不错：https://zhuanlan.zhihu.com/p/187505981
动手学深度学习，笔记第一章：预备知识第一节数据操作：（1）入门操作：1.首先导入torch库，我们使用pytorch主要使用这个库的函数importtorch张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。我们来创建一个张量，可以使用arange创建一个行向量x。这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素（element）。x=torch.arange(12)print(x)##
目录一.三角函数的定义二.象限角的三角函数符号三.诱导公式一四.三角函数重要公式一.三角函数的定义正弦函数,余弦函数,正切函数都是以角为自变量,以单位圆上的坐标或坐标的比值为函数值的函数,我们将他们称为三角函数sin\sinsinα\alphaα=ycos\coscosα\alphaα=xtan\tantanα\alphaα=yx\frac{y}{x}xy正弦函数:y=sin\sinsinx\quadx∈\in∈R余弦函数:y=cos\coscosx\quadx∈\in∈R正切函数:y=tan\tantanx\quadx≠\neq=π2\frac{π}{2}2π+kπ(k∈
14天学习训练营导师课程：周贺贺《ARMv8/ARMv9架构-快速入门》1.背景ARM全称：AdvancedRISCMachines。ARM处理器：基于ARM公司设计的架构而研发的处理器，包含armcore和外设。ARM公司本身不生产处理器，只出售技术知识产权(IP)给半导体、软件和OEM厂商，由各家厂商自己负责生产。ARM架构：就是ARM公司自己设计的处理器架构，包括硬件和软件设计。硬件上的架构对应微架构，软件上的架构可以理解为处理器指令集架构。不过有一点要注意，平常我们说的ARM架构就特指ARM指令集架构(如ARMv7，ARMv8等)ARM处理在嵌入式移动端上（手机，平板，汽车中控等等）可
