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RSS订阅原创 IEEE Xplore:Energy Saving in Heterogeneous Wireless Rechargeable Sensor Networks(异质无线可充电传感器网络的节能问题)
在这种网络中，人们就可以被划分为不同的节点类型，比如利用不同的联系方式进行沟通的人可以划分为不同的类型，而不同类型的节点之间的连边方式也可能有所不同。这意味着同构网络中的任何两个节点之间的关系都是相同的，没有节点对之间的差异。异质性网络模型是一种网络模型，在这个模型中，网络中的节点和边有不同的类型，节点之间和边之间的连接方式也会因为节点和边的类型而不同。同构网络相对于异构网络而言，异构网络中具有不同属性和特征的节点和边被赋予不同的权重和属性，节点之间和边之间的连接方式也会因为节点和边的类型而不同。
2023-04-14 09:03:21
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原创 力扣算法之杨辉三角（动态规划求解）
输出: [[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]]在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。生成「杨辉三角」的前 numRows。给定一个非负整数 numRows。输入: numRows = 5。输入: numRows = 1。
2023-04-12 19:40:35
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原创 力扣算法 之插入区间 python代码
2.然后，遍历区间列表，找到新区间应该插入到结果列表的位置，将新区间插入到结果列表res[ ]中（如果新区间数组newInterval[i] 的第一个元素大于当前区间数组intervals[i][1]的最后一个元素，则位置i就是新区间插入的结果列表的位置），则当前区间可以直接添加到结果列表中，新区间插入到结果列表res 的第i 个位置中。输入：intervals = [[1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16]], newInterval = [4,8]输出：[[1,5]]
2023-04-07 18:02:59
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原创 机器学习 C4.5算法原理 + 决策树分裂详解（离散属性+连续属性） 附python代码
（5）C4.5采用二分法处理连续特征，将连续特征进行排列，将连续两个值的中间值作为分裂节点，将小于该值和大于该值的样本分为两个类别，找到信息增益最大的分裂点，本质上还是用的离散特征。如果一个属性的信息增益越大，就表示用这个属性进行样本划分可以更好的减少划分后样本的不确定性，当然，选择该属性就可以更快更好地完成我们的分类目标。C4.5算法就是从提供的数据集中学习到如何将不同属性值的实例划分到不同类的映射，当我们提供一套全新的属性值的时候，它能够通过学到的映射对新的属性进行分类。不同的决策树算法有着不同的。
2023-04-07 09:55:08
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原创 力扣算法 之 合并区间（排序） 附python代码详解
以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi]。输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]比如 a = [1,4],b = [2,3]左边位置一定是确定，就是 a[0]，而右边位置是 max(a[1], b[1])解释：区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]所以,我们就能找出整个区间为:[1,4]
2023-04-06 08:52:55
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原创 力扣算法之 跳跃游戏（动态规划解题）附java代码
试想，当棋子来到下标i的时候，上帝却告诉它你最多只能到下标i，那棋子不就再也不能向前进了吗？解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。dp[i]：从[0 , i]的任意一点处出发，你最大可以跳跃到的位置。所以 dp[i] = max(dp[i-1] , nums[i]+i)由dp[i]的定义可以知道，dp[0] = nums[0]从下标i出发，能到达的位置是nums[i]+i。不从下标i出发，最大能到达的就是dp[i-1]3.1 dp数组的含义。
2023-04-05 09:49:34
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原创 学习笔记 —— 详细版 马尔科夫模型及相关背景知识（随机过程、马尔科夫链、马尔科夫性质、马尔科夫过程）
对于一阶马尔科夫模型，则有则假设我们的序列状态是. . . . X t − 2 , X t − 1 , X t , X t + 1 . . . ....那么在X t + 1 时刻的状态的条件概率仅依赖于前一刻的状态X t 即：
2023-04-04 19:59:38
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原创 力扣算法之 螺旋矩阵 附python代码（超超级详细 ）
以下面的图为例， up, down, left, right 分别表示四个方向的边界，初始时分别指向矩阵的四个边界。如果我们把第一行遍历结束（遍历到了右边界），此时需要修改新的移动方向为向下、并且把上边界 up 下移一格，即从 旧 up 位置移动到 新 up 位置。当绕了一圈后，从下向上走到 新up 边界的时候，此时需要修改新的移动方向为向右、并且把左边界 left 下移一格，即从 旧 left 位置移动到 新 left 位置。本题的边界是最大的难点，因为是随着遍历的过程而变化的。右→，下↓，左←，上↑。
2023-04-03 12:01:12
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空空如也
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