回溯和搜索的收获

本文探讨了如何简化动态规划解决回文串问题,通过代码示例说明如何利用二维数组初始化和状态转移方程。特别强调了对象赋值时引用的重要性。

131.分割回文串

二维数组向其中填写一些值。
可以简化一下代码。
Arrays.fill(arrayname,starting index, ending index,value);
比如boolean需要初始值为正确的写法。

Arrays.fill(arrayname ,starting index ,ending index ,value)

动态规划中,处理字符串的每一个子串是否是回文串:
转移状态的方程是:当i>=j 两个指针相等或者前指针超过了后指针。然后就是:两端的字符相等。

f=new boolean [n][n];
for(int i=0;i<n;i++){
     Arrays.fill(f[i],true);
 }


//动态规划处理字符串;
for(int i=n-1;i>=0;--i){
    for(int j=i+1;j<n;++j){
        f[i][j]=(s.charAt(i)==s.charAt(j))&&f[i+1][j-1];
    }
}

初始化状态数组是都是true
因为要用到f[i+1][j-1]
i在i+1之后,所以要用倒序。

对象的赋值问题,直接加入是对象的引用的赋值。

 	if(i==n){
          ret.add(new ArrayList<String>(ans));//看来对于一些对象的赋值问题还是的小心啊,时刻记得直接加入是对象的引用的赋值。
          return;
      }
内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
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