同一首歌竟然在我老家演出

曾经每期的同一首歌都会关注,后来因为做秀的时间太多了,总是有什么领导到场,所以近三年很少看了。
前两天和局里的同事聚一起的时候才听说同一首歌9月底竟然在我老家演出,真的感觉有点意外。
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
为在基于Spring Boot的“老家味道”山西特色食谱数字化平台上实现精准的山西特色食谱个性化推荐,可从以下几个方面着手: #### 数据收集与整合 整合用户信息与菜谱数据,收集用户的基本信息(如年龄、性别、地域等)、饮食偏好(例如喜欢酸、辣口味,偏好面食或肉类等)、健康状况(是否有糖尿病、高血压等疾病)以及过往的浏览、收藏、制作食谱记录等,同时构建丰富的山西特色食谱数据库,包含菜品名称、食材、做法、口味特点、适用场景等详细信息 [^3]。 #### 构建个性化推荐模型 运用智能算法,例如协同过滤算法,根据用户之间的相似性进行推荐。如果用户A和用户B在饮食偏好、浏览记录等方面相似,当用户A收藏或制作了某道山西特色食谱,就可以将这道菜谱推荐给用户B;也可采用基于内容的推荐算法,分析用户喜欢的食谱的特征(如食材、口味等),为用户推荐具有相似特征的其他山西特色食谱。还可以结合深度学习算法,对大量的用户数据和食谱数据进行学习和分析,不断优化推荐模型,以满足不同用户在不同场景下的烹饪需求 [^3]。 #### 多维度筛选 允许用户依据时间(如早餐、午餐、晚餐)、地点(家庭、餐厅等)或者其他特定条件(如节日、聚会等),筛选出符合的信息,为用户提供更符合实际的合理化食谱推荐 [^4]。 #### 实时更新与反馈机制 随着用户行为数据的不断积累和变化,实时更新推荐模型。同时,设置用户反馈渠道,让用户对推荐的食谱进行评价(如满意、不满意、一般等),根据用户反馈进一步调整和优化推荐结果,提高推荐的精准度 [^3]。 以下是一个简单的基于Python和协同过滤思想的示例代码,模拟食谱推荐过程: ```python import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 模拟用户-食谱评分矩阵 data = { 'user1': [5, 3, 0, 1], 'user2': [4, 0, 0, 1], 'user3': [1, 1, 0, 5], 'user4': [1, 0, 0, 4] } recipes = ['刀削面', '过油肉', '平遥牛肉', '太谷饼'] df = pd.DataFrame(data, index=recipes) # 计算用户之间的相似度 user_similarity = cosine_similarity(df.T) user_similarity_df = pd.DataFrame(user_similarity, index=df.columns, columns=df.columns) # 为指定用户推荐食谱 def recommend_recipes(user, top_n=2): similar_users = user_similarity_df[user].sort_values(ascending=False)[1:top_n + 1].index recommended_recipes = [] for similar_user in similar_users: for recipe in df.index: if df.loc[recipe, user] == 0 and df.loc[recipe, similar_user] > 0: recommended_recipes.append(recipe) return recommended_recipes # 为user1推荐食谱 recommended = recommend_recipes('user1') print("为user1推荐的食谱:", recommended) ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值