弗洛伊德 迪杰斯特拉 图G(V,E) V是点集，E是边集。 S 是已求出最短路径的顶点集合 U 是V-S。 未优化 初始时S只包含源点,即S={v}，顶点v到自己的距离为0。U包含除v以外的其他顶点，v到U中顶点i的距离为其边上的权值（两点可达）或者为∞（两点不可达）。 从U中选取一个顶点u，顶点v到顶点u的
距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。 按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距
软件构造 实验一与实验二心得 1、遵循流程，学会黑盒测试的习惯 在做实验二中，流程是先编写黑盒测试用例，再去实现两个Graph<L>的实现类。但是我之前上课没太真正理解黑盒测试，没弄懂实验流程的意思，先去 implement方法，之后才去编写的测试用例，在同学帮助和老师上课提及下才领悟。 那为
app直播源码，实现进度条自增长及渐变样式 上代码 activity_main.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto&
参考:https://www.cnblogs.com/yunh/p/3172716.html /// <summary> /// 权重轮询算法 /// </summary> public static class WeightedRoundRobin { private static readonly List<Server> s = new List<Server>() {
环境 3块SSD 6块HDD # ceph -s cluster: id: b4c125fd-60ab-41ce-b51c-88833089a3ad health: HEALTH_OK services: mon: 3 daemons, quorum node1,node2,node3 (age 47m) mgr: node1(active, since 56m), standbys: node2, node3 osd: 9 osds:
1.背景 2.代码 package com.ldp.algorithm.demo04Prim; import org.junit.Test; import java.util.Arrays; /** * @create 06/05 6:24 * @description <p> * 普里母算法 * 案例修路问题,求修路的路径最短 * </p> */ public class Test01 { int dv = 10000; // 默认
（防扒小助手） 本人CSDN博客： https://blog.csdn.net/m0_61753302https://blog.csdn.net/m0_61753302 本人博客园博客（同步CSDN）： https://www.cnblogs.com/kalesky/https://www.cnblogs.com/kalesky/ 如果对你有用的话欢迎点赞关注哟！ 目录 1、实验目标概述 2、实验环境配置 3、实
目录概主要内容Attention network细节代码 Xiao J., Ye H., He X., Zhang H., Wu F. and Chua T. Attentional factorization machines: learning the weight of feature interactions via attention networks. In International Joint Conference on Artificial Intelligence (I
字体大小：font-size：36px; 字体：font-family:arial, "Microsoft YaHei" '宋体', "隶书", '微软雅黑'; 字体粗细：font-weight:normal/400 blod/700 bloder light 100-900; 字体风格：font-style:Italic oblique normal 综合写法：font:font-style font-weight fo
基本散点图 var option = { title:{x:222,left:'center',text:'男性和女性身高、体重分布'}, color:['green'],//设置点的颜色 xAxis: {scale:true,name:'身高(cm)',color:'red'}, yAxis: {scale:true,name:
疑问：explicit/implicit polynomial是？区别？ 神经网络： three-layer feedforward network-->Taylor series neutral network model 根据泰勒展开，展开点（某一点）的导数可以用作多项式的参数，进而拟合函数 在论文实验中，选择原点展开，taylor coefficient用作神经元的权重
有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个（也就是可以放入背包多次），求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件。 01背包和完全背包唯一不同就是体现
1.没有继承的情况@Data@Builderpublic class Student { private String schoolName; private String grade; public static void main(String[] args) { Student student = Student.builder().schoolName("清华附小").grade("二年级").build();
写在前面，本文主要介绍Python基础排序和自定义排序的一些规则，如果都比较熟悉，可以直接翻到第三节，看下实际的笔试面试题中关于自定义排序的应用。 一、基础排序 排序是比较基础的算法，与很多语言一样，Python也提供了对列表的排序方法和内建排序函数。 1、两种排序方式 方式一： li = [1,
题目: LeetCode 743. 网络延迟时间。给定无负边图，求信号从某一源点散播到所有点的最短时间。 分析: 单源最短路问题，这里用Dijkstra算法实现。有几个注意点：优先队列调用的>需要用友元函数，参数为const xx&；优先队列波认为大根堆。另外这里选用链式前向星存图。 代码: const int MAXE
Java 类方法 Java的类方法，是封装在类中的一个方法，可以理解为一个可以重复使用代码模板。 类方法的定义 public class ...... { public static void main (String[] args) { } } class Dog { String name; double weight; // 定义一个类方法
399. 除法求值 给你一个变量对数组 equations 和一个实数值数组 values 作为已知条件，其中 equations[i] = [Ai, Bi] 和 values[i] 共同表示等式 Ai / Bi = values[i] 。每个 Ai 或 Bi 是一个表示单个变量的字符串。 另有一些以数组 queries 表示的问题，其中
十年河东，十年河西，莫欺少年穷 学无止境，精益求精 负载均衡的配置方式可参考：Nginx 通过upstream服务器组实现轮询式负载均衡及我所遇到的问题 【关闭selinux服务】 1、轮询策略 轮询策略其实是一个特殊的加权策略，不同的是，服务器组中的各个服务器的权重都是1 upstream backend {
背景： 工作中遇到这种排序场景，就不能单一使用System.Linq.Enumerable 中的扩展方法 OrderBy，OrderByDescending 排序方式了。 实现该需求有不同的方式 记录一下： 测试代码： public class Student { public string Name { get; set; } public int A
'''某学校举行运动会,学生们按编号（1、2、3.....n)进行标识, 现需要按照身高由低到高排列， 对身高相同的人，按体重由轻到重排列， 对于身高体重都相同的人，维持原有的编号顺序关系。 请输出排列后的学生编号 输入描述： 两个序列，每个序列由N个正整数组成，(0<n<=100)。
原题传送门 1. 问题描述 2. Solution 题意 给出N个城市，M条无向边。每个城市中都有一定数目的救援小组，所有边的边权已知。现在给出起点和终点，求从起点到终点的最短路径条数及最 短路径上求援小组数目之和。如果有多条最短路径，则输出数目之和最大的。 样例解释 如图10-35所示，每个点
一、概念 图(Graph)，是一种复杂的非线性表结构。 图中的元素我们就叫做顶点(vertex) 图中的一个顶点可以与任意其他顶点建立连接关系。我们把这种建立的关系叫做边(edge) 跟顶点相连接的边的条数叫做度(degree) 图这种结构有很广泛的应用，比如社交网络，电子地图，多对多的关系就可以用
java实现哈夫曼编码压缩 节点类 /** * 节点类 */ class Node implements Comparable<Node> { Byte data; int weight; Node left; Node right; public Node(int weight) { this.weight = weight; } public Node(Byte data, int weight
0-1背包问题可以描述为: 有n个物品，每个物品的重量为weight[i]，每个物品的价值为value[i]。现在有一个背包，它所能容纳的重量为total，问：当你面对这么多有价值的物品时，你的背包所能带走的最大价值是多少？ 思路：每个物品无非是装入背包或者不装入背包，那么就一个一个物品陆续放入背
