希尔排序（Shell Sort） 1959年Shell发明，第一个突破O(n2)的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。 直接插入排序有个缺点：当有个很小的数字在后面时，排序的效果很低。 此时使用希尔排序来解决这个问
图片出至：https://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/46878999 CNN的特点：通过感受野减少了神经网络巡的参数。 nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=96,kernel_size=11,stride=4,padding=2) in_channels=3:表示的是输入的通道数out_channels=96:表示的是输出的通道
intent把用户输入、处理器速率与游戏时间解耦合。motivation如果有一种这本书不能不讲的模式，那么就是这个模式。游戏循环（Game Loop）是游戏程序设计模式的精粹。几乎每个游戏都使用它，还并不完全一样，而相对的，游戏之外的程序很少使用这个模式。为了看它到底多有用，我们快速回忆下。在过
学习《python从入门到精通》 if elif else if XXX: elif XXX else for in for i in range(start,end,step) start:起始值，可省略，如果省略默认从0开始 end：结束值，不能省略（不包括该值） step：步长，可省略，省略时默认步长为1. 字符串遍历 string=“顶替夺顶替硒鼓顶替兽性大发要” for
matlab基础小记 数据类型：数字、字符和字符串、矩阵、元胞数组、结构体 在矩阵中将“：”理解为全部，例如，A（；，1）表示为第一列，A= (3，；)表示为第三行。 matlab中for循环表示： for 循环变量=初值：步长：终值 执行语句； end 步长可不写默认为1。 matlab中图片导出 将导出图片缩小，导致图形和坐标
压缩感知SAMP方法不需要知道信号稀疏度， 结合分阶段的思想以及加入回溯思想。首先设定固定步长来逐步选择原子，并通过回溯思想从候选集中筛选出与重构信号最匹配的原子。设压缩观测，其中y为观测所得向量M×1，x为原信号N×1（M<<N），称为观测矩阵，大小为M×N。x一般不是稀疏的，但在某个变换域
Bayesian Learning via Stochastic Gradient Langevin Dynamics 在本文中，我们提出了一个新的框架，用于从大规模数据集中学习，基于从small mini-batches中迭代学习。通过在标准的随机梯度优化算法中加入适量的噪声，我们表明，当我们anneal the stepsize，迭代将收敛到真实后验分布的
分布式ID的特性 唯一性：确保生成的ID是全网唯一的。有序递增性：确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的。高可用性：确保任何时候都能正确的生成ID。带时间：ID里面包含时间，一眼扫过去就知道哪天的交易。 分布式ID的生成方案 1. UUID 算法的核心思想是结合机
https://leetcode-cn.com/problems/next-greater-element-ii/ 自己写的就是真的太慢了，速度才超过5%，== 不过全都是自己写的，就比较有成就感。 就是有很多可以剪枝的地方吧，大概。当你确定了前面一个元素他的更大元素在某个位置，那么根据数量关系当前要寻找的元素的更大元素的范围
与其它一般的算法并不一样，因为梯度下降是迭代算法，也跟初始化的值有关系，也跟步长有关。那么是否能比较各个算法之间的复杂度呢？直观方法：每个方法都跑一下。核心：需要多少次迭代？方法：收敛分析
参考链接： Python中的字符串切片 在python中，我们定义好一个字符串，如下所示。 s = ‘abcdefghijklmnop’ 在python中定义个字符串然后把它赋值给一个变量。我们可以通过下标访问单个的字符，跟所有的语言一样，下标从0开始。这个时候呢，我们可以通过切片的方式来截取出我们定义的字符串
1-什么是事件委托，原理是什么？ 定义：利用事件冒泡，只指定一个事件处理程序，就可以管理某一类型的所有事件 原理：事件委托利用事件冒泡（从最深的节点开始，然后逐步向上传播事件）只在他们的父元素上指定一个事件处理程序，就可以管理某一类型的的所有事件。 2-js 中有几种定时器，有什么
上一篇实现了二维热传导方程数值解，这里我们计算波动方程数值解。 波动方程是一种双曲型偏微分方程。 这里依然用差分法计算。 一维波动方程如下： 写成差分形式： 整理一下就能得到u(i+1,j)。 matlab代码如下： clear all;close all;clc; t = 2; %时间范围，计算到2秒 x = 1;
1-什么是事件委托，原理是什么？ 原理：利用事件冒泡，只指定一个事件处理程序来管理某一类型的所有事件。 作用：减少DOM操作，节省内存空间，提高性能。 2-js 中有几种定时器，有什么区别？ settimeout和setinterval 执行次数不同,一个执行一次,一个重复执行 3-如何清除定时器？
在《内存随机访问也比顺序慢，带你深入理解内存IO过程》一文中，我们理解了内存IO的内部实现过程，知道了内存的随机IO比顺序IO要慢，并对延迟时间进行了大概的估算。那么我们今天来用代码的方式来实践一下，看看在我们的项目工程中，内存访问的在不同的访问场景下延时究竟是个什么表现。先测顺
for循环语句： for（i=1;i<=100;i++;）｛ document.write（i+“”）; ｝ 1 2 3 4 5 6…… 如果要改变成其他等差数列的话则只需要改变步长就行，比如把步长改变为i=i+3;则变成等差为3的数列。
（一）梯度下降概念预览 损失函数Loss function也可以写成Cost function 梯度下降就是找寻下降速度最快的方向 梯度是上升最快的方向，它的反方向（加上负号）就是下降最快的方向 （二）Tips 1：Tuning your learning rates 需要选择合适的学习率，若学习率（步长）太大，则损失函数先快速
目录用途和传统神经网络的区别整体架构卷积堆叠的卷积层卷积层涉及参数步长卷积核尺寸边缘填充 pad卷积核个数卷积结果计算池化层经典网络感受野 卷积神经网络：Convolutional Neural Networks 神经网络基础上的改进版本。 用途 主要用于 计算机视觉领域，如 检测、追踪、分类、检索
1、希尔排序 下面展示一些 代码。 // An highlighted block #include <iostream> using namespace std; void display(int a[],int size); void sort(int a[],int size); int main() { int a[]={10,57,14,24,21,1,2,6,54,12}; int size=sizeof(a)/sizeof(a[0]); cout<<"
Day5笔记 1.认识列表 1）什么是列表 列表是容器型数据类型，将[]作为容器标志，里面多个元素用逗号隔开：[元素1,元素二2,元素三,...] 列表是可变的(元素的个数，值，顺序可变)；列表是有序的（元素有固定位置信息--下标） 列表对于元素的要求：任何python支持的类型的数据都可以作为列表，同一个列
理解卷积神经网络的好文章： CNN基础知识——卷积（Convolution）、填充（Padding）、步长(Stride) 通过卷积后，输出图片的尺寸大小：
1.vtkVolumeMapper vtkVolumeMapper是所有体绘制Mapper类的虚基类，提供接口函数，并由其子类实现具体功能。该类的继承关系如下图所示： 应该掌握一些常用的体绘制类。 2.光线投射：vtkVolumeRayCastMapper 光线投射法是最常用的体绘制方法。它是一种基于图像序列的直接体绘制方法。
题目描述 代码 #include<stdio.h> #define maxn 25 int n, k, m, a[maxn]; // n 是人数，官员 A 从 1 开始逆时针数数，数 k 个然后停下来，官员 B 从 n 开始数数，数 m 个停下来 // 逆时针走 t 步，步长是 d (-1 表示顺时针走)，返回新位置，从 p 出发 int go(int p, int d, int t) { whi
for循环补充： for in（X）range(1,10,1)前面一个1表示起始位置，10表示结束位置，后面一个1是步长，步长也可以是负数，但起始位置的数值要比结束位置数值大，逻辑才是正确的，for循环中顾头不顾尾。 数据类型是用来记录事物状态的，而事物的状态是不断变化的(如:一个人年龄的增长（操作int类型） ，单
基本代码： from sympy import * def f(t): f = 2000*log(140000/(140000-2100*t))-9.8*t return f x = symbols('x') truth = integrate(f(x),(x,8,30)).evalf() print(truth) #真值 def T(n,a,b): h = (b-a)/n tra_result = 0 for i in range(n
