天梯还差这几个台阶

最新推荐文章于 2020-11-26 10:59:21 发布

weixin_30332241

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原文链接：http://www.cnblogs.com/htbb/p/3348331.html

本文汇总了多个算法题目及其解法，包括食物链、最小生成树等经典问题，并提出了解决砝码称重2等问题的思路，同时列出了待解决的难题如Car的旅行路线、靶形数独等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

下面这几个htbb已做完：

1074 食物链

1245 最小的N个和

3118 高精度练习之除法

3119 高精度练习之大整数开根

1078 最小生成树

1231 最优布线问题

这个已想好做法：

2144 砝码称重2

然后攻破这几个：

1041 Car的旅行路线

1174 靶形数独

1069 关押罪犯

1052 地鼠游戏

1163 访问艺术馆

1380 没有上司的舞会

转载于:https://www.cnblogs.com/htbb/p/3348331.html

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【java毕业设计】网上求职招聘系统源码（springboot+mysql+说明文档+PPT）.zip

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人工智能项目介绍 Python实现基于SMA-BP黏菌优化算法（SMA）优化反向传播神经网络（BP）进行多变量回归预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）

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内容概要：本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络（BP）进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值，解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为，具备优秀的全局搜索能力，能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节，适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群：具备一定机器学习基础，特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标：① 提升多变量回归模型的预测准确性，特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域；② 加速神经网络训练过程，减少迭代次数和训练时间；③ 提高模型的稳定性和泛化能力，确保模型在不同数据集上均能保持良好表现；④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新，促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明：项目采用Python实现，包含详细的代码示例和注释，便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成，各模块接口清晰，便于扩展和维护。此外，项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法，确保实验结果科学可信。

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