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最新推荐文章于 2024-09-27 19:48:00 发布
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1.一个32*32的图像，5*5的过滤器，过滤器每次右移一个单元，为什么会获得784个不同的位置？

32-5+1=28；28*28=784

国产化系统中遇到的视频花屏、卡顿以及延迟问题的记录与总结
dvlinker的技术专栏
03-21 3万+
国产化系统中遇到的视频花屏、卡顿以及延迟问题的记录与总结。
深度学习项目实战：Python深度强化学习求解动态旅行商问题
csdn1561168266的博客
05-03 3179
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）可以用于解决优化问题，尤其是具有复杂、高维度的状态空间和动作空间的问题。它结合了深度学习的强大表示能力和强化学习的学习框架，深度神经网络可以学习复杂的特征和模式，而强化学习可以在与环境的交互中进行学习和优化，因此能够有效地解决复杂的优化问题。其基本思路是将优化问题建模为强化学习问题，然后利用深度神经网络来学习策略或值函数，以最大化累积奖励或最小化成本函数。通过与环境的交互，智能体学习如何在不同状态下采取行动以达到最优解。
八数码问题
GitHub：https://github.com/myp020301
11-28 1万+
八数码问题 八数码问题： 我想大家小时候一定玩过八数码的游戏，如下图：在一个九宫格里面放入8个数字，数字只能上下左右移动，并且只能移动到空白处。通过若干此移动后，能把数字移动成图1.1右方所示图案。 图1.1（左边为开始格局，右边为移动后最终格局 下图是图1.1下一个格局的三种情况： 如果按正常的思维，采用盲目搜索的话，不仅搜索的次数多，而且往往容易陷入死循环中，所以面对此问题需要一种策略——启发式搜索 启发式搜索：启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置
NP问题总结
Tizzi的博客
04-10 3248
一、定义 P类：包含的是在多项式时间内可以解决的问题。更具体一点，它们都是一些可以在O(nk)O(n^k)O(nk)时间内求解的问题，此处k为常数，n为问题的输入规模。 NP类：包含的是在多项式时间内**”可验证“的问题。此处是指某一解决方案能够在多项式时间内验证**是正确的。 P中的任何问题都是属于NP的，因为都可以在多项式时间验证，即 P⊆NPP \subseteq NPP⊆NP, 而P是否是NP的一个真子集，目前是一个不可知的问题。 NPC类：若一个问题属于NP，且与NP中的任何问题都是一样
三门问题（蒙提霍尔悖论）
weixin_45144044的博客
10-06 1万+
三门问题分析 蒙提霍尔问题，又称三门悖论，出自美国的一档电视节目，问题的描述是这样的： 选手甲面前有三扇门，其中一扇门之后是汽车，其余两扇后面是山羊。选手可以选择三扇门中的任意一个并且打开后获得该扇门后面的东西。当选手选择了一扇门，但尚未去打开它的时候，主持人（事先知道每个门之后藏的东西）会在剩下的两扇门中打开一扇藏有山羊的门，并询问选手是否要更换，选择另一扇仍然关着的门。 据说节目一经播出就引起...
4种方法解决约瑟夫环问题
m0_73355263的博客
03-01 1万+
本篇文章我们总结了关于约瑟夫环问题的几种解法，它们各有优势，读者可以根据实际需要自行选择。好的问题可以引发学习者的思考，寻找更优解可以让攀登者更上一层楼。希望本篇文章能对你有所帮助，我们共勉。
研究生计算机专业知识复试面试常见问题
热门推荐
weixin_43778515的博客
02-26 2万+
研究生计算机专业知识复试面试常见问题
凸优化问题
咔咔响
10-22 2605
1.一个最优化问题的可行域是凸集，并且目标函数是凸函数，则该问题为凸优化问题2.如果一个优化问题是不带约束的优化，则其优化变量的可行域是一个凸集3.多个凸集的交集还是凸集，凸集的并集并不...
jstack问题定位分析
m0_52165864的博客
11-21 7511
jstack是java虚拟机自带的一种堆栈跟踪工具。jstack用来打印出给定的java进程ID或者core file或者远程调试服务的java堆栈信息。主要是用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照，线程快照是当前java虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合，生成线程快照的主要目的是定位线程出现长时间停顿的原因，如线程间死锁、死循环，请求外部资源导致的长时间等待等。线程出现停顿的时候通过jstack来查看各个线程的调用堆栈，就可以知道没有响应的线程在后台做什么事，或者等待什么资源。
分治算法：集合划分问题
奈川直子
10-07 6565
集合{{1，2}，{3，4}}，{{1，3}，{2， 4}}，{{1，4}，{2，3}}，{{1，2，3}，{4}}，{{1，2，4}，{3}}，{{1，3，4}，{2}}，{{2， 3，4}，{1}}由 2 个子集组成；集合{{1，2}，{3}，{4}}，{{1，3}，{2}，{4}}，{{1，4}， {2}，{3}}，{{2，3}，{1}，{4}}，{{2，4}，{1}，{3}}，{{3，4}，{1}，{2}}由 3 个子集组成；集合{{1}，{2}，{3}，{4}}由 4 个子集组成。
C++迷宫问题
Christopherwa的博客
01-28 4832
C++迷宫问题
Android完美解决listview中多个edittext显示混乱问题
05-27
然而，在ListView中嵌套多个EditText时，常常会遇到一个问题，即用户在EditText中输入内容时，ListView滚动时导致显示混乱，原本输入的位置与EditText不匹配，这被称为“EditText焦点错乱”或“ListView复用机制问题...
车间调度问题数学建模与CPLEX优化
jiannywang的专栏
09-27 1559
完成了这些基础研究工作，整理成文档以供参考序言... i第一章 引言... 11.1 车间调度问题概述... 11.2 车间调度问题分类表示法... 51.3 车间调度对制造企业的作用... 61.4 本章小结... 7第二章 CPLEX基础... 82.1 CPLEX概述... 82.1.1 CPLEX简介... 82.1.2 CPLEX版本... 82.2 CPLEX项目及示例... 92.2.1 CPLEX项目介绍... 92.2.2 CPLEX OPL项目示例... 102.3 CPLEX OPL常
RtPGtoolUI 2.0.26版解决realtek网卡mac地址问题
Realtek USB LAN Tool是一款由Realtek公司提供的专门针对其系列USB网卡产品的驱动工具，用于管理和修复网卡相关问题。最新版本2.0.26提供了对8152、8153以及815X系列网卡的修复支持，特别是针对这些网卡设备在使用...
基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
08-11
基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
ctkqiang-WangZhongZhi-62936-1753627160067.zip
08-11
点sun小白ctkqiang_WangZhongZhi_62936_1753627160067.zip
LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现高效画面嵌入的开源方案 权威版
08-11
如何使用LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现画面嵌入的技术方案。首先，文中强调了准备工作的重要性，包括安装LabVIEW及其相关驱动和SDK，获取基恩士XGX8500相机的接口文档。接着，阐述了通过调用基恩士提供的API控制相机的具体步骤，如初始化相机、设置参数、开启预览流、获取画面数据等。然后，讲解了如何将获取的画面数据嵌入到LabVIEW的程序中，通过图形界面设计使相机画面合理显示。最后，指出该方案不仅能够节省昂贵的HX软件授权费用，还因其源程序和方法的开放性，为用户提供更多定制化的可能。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要集成高质量图像采集设备的工业生产和检测系统，旨在提升自动化水平和视觉信息丰富度，降低软件授权成本。 其他说明：文中附有简单代码片段，帮助读者更好地理解和实践该方案。
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
最新发布
08-11
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
基于Jenkins Pipeline实现Java项目自动化构建与发布
08-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域，自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具，能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架，它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来，实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一，推动了Jenkins从持续集成（CI）向持续交付（CD）及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下： 登录Jenkins，点击“新建项”，选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述，点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心，用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例： 在上述脚本中，定义了四个阶段：Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline，我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署，从而提高项目的整体质量和可靠性。
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