PizAn的博客

不知道是三星电脑本身的缘故还是我手操的不熟练，导致在安装双系统时屡屡出错，现在写下来对一些问题的思考和解决，方便以后重装。。。。首先说一下环境：window10 + ubuntu16.04 +  三星450R5J，安装双系统一般和电脑没什么关系问题一：ubuntu如何分区（以预存130G空间为例）答：一般的分区就简单地分为四个区——/   ： 用来存放系统和软件，就

C++ #include的各种区别1、#include< > 引用的是编译器的类库路径里面的头文件。比如在C盘下的库路径。2、#include" " 引用的是你程序目录的相对路径中的头文件。项目所在的路径，相对路径。3、C++中#include< string>和#include<string.h

知乎_遗传算法，模拟退火算法，粒子群算法，神经网络等智能算法的作用？仅从运筹学、数学规划的的角度，解决实际问题的一般步骤：建立数学模型-设计算法-编程实现遗传算法，模拟退火算法，粒子群算法等智能算法是解优化问题的算法，神经网络是优化模型，而反向传播算法是这个模型下求解优化问题的算法（也就是说，神经网络模型前向传播FP得到了目标函数，BP算法求解这个函数）...

基于ubuntu16.04下opencv3.2安装配置遇到还没解决的问题：anaconda3下import cv2 出现ImportError: libx264.so.138: cannot open shared object file: No such file or directorypython下测试opencv版本import cv2cv2.__version__...

2018/9/9，还有几天就要做题了，做一些往年的数模题目分析汇总 2017A：无人机路线规划 2017B：光纤通信，专业题，没看懂，放弃 2017C：航班恢复问题，在关键词中没有看出属于哪一类的问题，应该属于路线优化？ 2017D：cv问题，专业相关，好做（唯一看得懂并且可以做的题） 2017E：导弹发射，路线规划问题，优化问题，军事相关 2017F：地下物流系统，多目标优化20...

灰度系统理论及其应用问：为什么要用灰度系统理论，其主要分析方法是什么答：灰度系统就是白箱和黑箱之间的系统，现有的系统分析的量化方法，大都是数理统计法如回归分析、方差分析、主成分分析等，回归分析是应用最广泛的一种办法。但回归分析要求大样本，只有通过大量的数据才能得到化的规律，这对很多无法得到或一时缺乏数据的实际问题的解决带来困难。回归分析还要求样本有较好的分布规律，而很多实际情形并非如此。例...

这个题属于主观评价问题： 一、对于每个指标给每个个体打分； 二、赋予每个指标一个权重； 三、根据权重将指标得分综合起来，从而获得该个体的综合评价。模糊综合评价、层次分析法、秩和比综合评价、粗糙集法。 权值可以通过阅读文献来确定主观评价题，之前怎么没考过，很单薄，难有新意主观评价题固定的方法有模糊综合评价、层次分析法、秩和比综合评价、粗糙集法弊端就是要手动设置权值，以层次分析...

NP问题真的很难理解P：一个问题可以在多项式（O(n^k)）的时间复杂度内解决 (计算机比较容易算出答案的问题.) NP：问题的解可以在多项式的时间内被验证 (已知答案以后计算机可以比较容易地验证答案的问题。) NPH：任意np问题都可以在多项式时间内归约为该问题，但该问题本身不一定是NP问题 NPC ：既是NP问题，也是NP-hard问题。比如TSP问题 假设一个推销员需要从香港出发...