原创 2018年湘潭大學程序設計競賽 D Fibonacci進制（貪心，斐波那契）
鏈接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/105/D來源：牛客網時間限制：C/C++ 1秒，其他語言2秒空間限制
2020-02-22 12:17:44
原创 感知器算法的Python實現
感知器算法主要是二值分類問題，以上的圖爲感知器的原理，通過感知器將線性可分的兩個類別區分開來。以下是感知器算法的Python代碼實現：import numpy as np class Perceptron(object):
2020-02-22 12:17:44
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原创 Wannafly挑戰賽16 A-取石子
鏈接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/113/A題目描述給出四堆石子，石子數分別爲a,b,c,d。規定每次只
2020-02-22 12:17:44
原创 LightOJ 1315 - Game of Hyper Knights （博弈論-SG函數）
原題連接：http://www.lightoj.com/volume_showproblem.php?problem=13151315 - Game of Hyper Knights PDF (English)StatisticsFo
2020-02-22 12:17:44
原创 POJ 1067--取石子游戲 （威佐夫博弈）
原題鏈接：http://poj.org/problem?id=1067取石子游戲Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000KTotal Submissions: 44733 Accepted: 15227
2020-02-22 12:17:44
原创 2018年湘潭大學程序設計競賽-A 時間統計
原題鏈接： https://www.nowcoder.com/acm/contest/105/A時間限制：C/C++ 1秒，其他語言2秒空間限制：C/C++ 32768K，其他語言65536K 64bit IO Format: %lld題
2020-02-22 12:17:44
原创 揹包九講
揹包九講目錄 第一講 01揹包問題 第二講 完全揹包問題 第三講 多重揹包問題 第四講 混合三種揹包問題 第五講 二維費用的揹包問題 第六講 分組的揹包問題 第七講 有依賴的揹包問題 第八講 泛化物品 第九講 揹包問題問法的變化 附：US
2020-02-22 12:17:44
原创 POJ 1740--A New Stone Game（博弈）
原題連接：http://poj.org/problem?id=1740A New Stone GameTime Limit: 1000MS Memory Limit: 30000KTotal Submissions: 6327 Accep
2020-02-22 12:17:44
原创 最短路徑Dijkstra的兩種實現方法
1、Dijkstra單源最短路，鄰接矩陣形式（權值是非負）/* 單源最短路徑，Dijkstra算法，鄰接矩陣形式，複雜度爲O（n^2） 求出源beg到所有點的最短路徑，傳入圖的頂點數，和鄰接矩陣cost[][] 返回個點的最短路徑d
2020-02-22 12:17:44
原创 自適應性神經網絡（Adaline）——Python實現
Python代碼實現：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd class AdalineGD(object): """ADAp
2020-02-22 12:17:44
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原创 牛客小白月賽3 H紀年
鏈接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/87/H來源：牛客網時間限制：C/C++ 1秒，其他語言2秒空間限制：
2020-02-22 12:17:44
原创 牛客小白月賽3 F異或
鏈接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/87/F來源：牛客網時間限制：C/C++ 1秒，其他語言2秒空間限制：
2020-02-22 12:17:44
原创 牛客小白月賽3 A音標
鏈接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/87/A來源：牛客網時間限制：C/C++ 1秒，其他語言2秒空間限制：
2020-02-22 12:17:44
原创 機器學習的三種方法
機器學習三種方法：監督學習（supervised learining）、無監督學習（unsupervised learning）和強化學習（reinforcement learning） 1.通過監督學習對未來事件進行預測 監
2020-02-22 12:17:44
原创 機器學習分類算法的選擇
由於每個算法都基於某些特定的假設，並且均含有一些缺點，故需要通過大量的實踐爲特定的問題選擇合適的算法。 沒有任何一種分類器可以在所有的問題中都有良好的表現，即對於每一種分類算法，總有一定的問題是無法良好的解決
2020-02-22 12:17:44