原创 動態規劃入門(一):簡單01揹包

思路來源:https://blog.csdn.net/yoer77/article/details/70943462 動態規劃: 動態規劃算法是一種根據先決量來推導後量的一種算法,它的核心思想是狀態轉移:每一個新的狀態量都可以通過已知的一

原创 篩法區分質數合數

原題: Write a program to read in a list of integers and determine whether or not each number is prime. A number, n, is p

原创 寒假訓練1—H(第一次寫出結構體數組)

原題 The Annual National Olympic of Information(NOI) will be held.The province of Shandong hold a Select(which we call SD

原创 Pandas基礎

零、參考 https://www.cnblogs.com/frchen/p/5725910.html https://www.yiibai.com/pandas/python_pandas_data_structures.html htt

原创 二級指針與二維數組

原文鏈接:https://blog.csdn.net/fengxinlinux/article/details/51541003 數組與指針: 一維: 數組與指針(一維指針)的區別就是: 1、數組是一段已經分配了內存空間的指針,而指針則是

原创 Tensorflow(一)

Tensorflow基礎 一,數據類型 Tensorflow中的基本單位是:圖(圖表),操作:(OP),會話:(會話),張量(張量),除此之外還有變量:(可變)等數據類型 如圖1所示,圖(圖表): (1)圖是整個計算流程的基本對象,所有的

原创 線代筆記:線性相關性,向量組的秩

線性相關性 1、線性表示,線性組合: 若一個向量等於另外幾個向量乘以常數相加,則稱該向量可用向量a1,s2...an來線性表示 而該向量也被稱爲是這幾個向量的一個線性組合   2、而一個向量能否被另外幾個向量線性表示,則可以引申爲由該向

原创 線代筆記:範數

參考鏈接: https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888、 https://blog.csdn.net/lch1251680944/article/details/82

原创 幾篇AI的好文章

  機器學習總結(八):常用機器學習算法優缺點對比、適用條件 https://blog.csdn.net/cppjava_/article/details/68922113 機器學習——幾種分類算法的彙總 https://www.cnbl

原创 Numpy學習筆記(一)

import numpy as np import random array=np.array([[1,2,3],[2,3,4]],dtype=np.float)#dtype:定義列表內存儲的數據類型 zero=np.zeros((3,

原创 KNN(python實現)

一、KNN算法(k臨近算法) KNN算法是用來解決機器學習三大問題中的分類與迴歸的基本算法之一,算法思想大概是如下幾步: 1、構造矩陣來計算輸入向量與樣本集中每個樣本之間的距離 2、按照距離遞增次序進行排序 3、選取前k個距離最小的點 4

原创 基礎dp模板

int MSLS(int *array){//最大連續子序列和 int dp[MAX_N]; for(int i=0;i<MAX_N;i++){ if(i==0) dp[i]=array[i]; else{ d

原创 C++ template —— 模板基礎(一)

原地址:https://www.cnblogs.com/yyxt/p/5085516.html  

原创 LCS的優化算法:O(nlogn)級別

一、參考鏈接: 1、算法部分:http://www.cnblogs.com/itlqs/p/5743114.html 2、二分搜索upper_bound and lower_bound:https://blog.csdn.net/qq_4

原创 動態規劃之——區間DP

參考鏈接:https://blog.csdn.net/my_sunshine26/article/details/77141398 一、算法梗概 區間DP是一種在一個線性的空間上求得最優解的規劃過程,某些問題是非線性的但仍可以轉化爲線性求