最小函数依赖集
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极简的输入_求最小值的函数_求和的函数_矩阵_1879_B. Chips on the Board
还在想应该怎么算,原来这么简单 要求每一行或者每一列都有元素 每一行都有元素的话,答案就是所有 A 的和再加上 n 个 B 的最小值的和 每一列都有元素的话,答案就是所有 B 的和再加上 n 个 A 的最小值的和 最后取上面两个和的最小值 有一种代码非常简短的写法,输入的
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利用Microsoft Visual Studio查看.dll文件的依赖项及内部函数名
对于安装了Microsoft Visual Studio的,可以点开电脑左下角Windows图标,在Visual Studio里找到VS 20xx开发人员命令提示符,打开后可以看到当前路径是Visual Studio的安装路径,如果你的.dll文件存放在另一磁盘(比如C盘),先输入C:,再回车进入C盘,然后用 命令更改路径到你的.dll文件所
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麻雀算法SSA,优化VMD,适应度函数为最小包络熵,包含MATLAB源代码
针对大家评论区给出的很多问题,作者一直都有关注,因此在这里又写了一篇文章,而且思路与这篇文章有不同之处,至于具体的不同之处放在下一篇文章了,大家感兴趣的可以移步观看,下一篇文章可以说是 作者的呕心力作。 (4条消息) 白鲸优化算法优化VMD参数,并提取特
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Numpy中统计函数的讲解:平均值、中位数、标准差、方差、最大最小值、求和、加权平均数
目录 统计函数: Numpy 能方便地求出统计学常见的描述性统计量 一:Numpy中统计函数--平均值 求平均值 二:Numpy中统计函数--中位数 中位数 np.median 平均数和中位数的区别 三:Numpy中统计函数--标准差 求标准差ndarray.std() 四:Numpy中统计函数--方差 求方差ndarray.var() 标准差和方差
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利用OpenCV的函数minMaxLoc()获取图像中像素的最小值、最大值以及对应的坐标值
函数minMaxLoc()的原型如下: C++原型: Python原型: 参数意义很简单,官方文档原文如下: src—input single-channel array. minVal—pointer to the returned minimum value; NULL is used if not required. maxVal—pointer to the returned maximum value; NULL is used if not required. minLoc—pointer to the returned minimum location (in
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Qt 自定义窗口的标题栏,重写鼠标事件实现,关闭隐藏,最大化/最小化,重写窗口事件函数,实现鼠标选中边框拉大拉小,双击标题栏切换窗口最大化和最小化
Qt 自定义窗口的标题栏,重写鼠标事件实现,关闭隐藏,最大化/最小化,重写窗口事件函数,实现鼠标选中边框拉大拉小,双击标题栏切换窗口最大化和最小化 1、main.cpp 2、widget.h 3、widget.cpp 4、效果展示 5、完成
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人工智能基础_机器学习007_高斯分布_概率计算_最小二乘法推导_得出损失函数---人工智能工作笔记0047
这个不分也是挺难的,但是之前有详细的,解释了,之前的文章中有, 那么这里会简单提一下,然后,继续向下学习 首先我们要知道高斯分布,也就是,正太分布, 这个可以预测x在多少的时候,概率最大 要知道在概率分布这个,高斯分布公式中,u代表平均值,然后西格玛代表标准差,知道了
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改进的北方苍鹰算法优化VMD参数,最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵(适应度函数可自行选择,一键修改)包含MATLAB源代码...
今天给大家带来一期由改进的北方苍鹰算法(SCNGO)优化VMD的两个参数。 同样以西储大学数据集为例,选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据中1000个数据点。没有数据的看这篇文章。西储大学轴承诊断数据处理,matlab免费代码获取 选取四种适应度函数进行优化,以此确定VMD的最佳k和
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人工智能基础_机器学习006_有监督机器学习_正规方程的公式推导_最小二乘法_凸函数的判定---人工智能工作笔记0046
我们来看一下公式的推导这部分比较难一些, 首先要记住公式,这个公式,不用自己理解,知道怎么用就行, 比如这个(mA)T 这个转置的关系要知道 然后我们看这个符号就是求X的导数,X导数的转置除以X的导数,就得到单位矩阵, 可以看到下面也是,各种X的导数,然后计算,得到对应的矩阵
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定义一个5*5的矩阵(二维数组),赋上初值,通过调用函数实现:将数组中的最大值放在中心,4个角分别放4个最小的元素(顺序为从左到右,从上到下依次从小到大存放),在主函数中输出变换后的数组。
程序代码: #includestdio.h int min(int (*a)[5]) { int i,j,*min,t; min=a; for(i=0;i5;i++) for(j=0;j5;j++) { if(*(a[i]+j)*min) min=(a[i]+j); //交换地址 } t=*min; *min=*(a[0]+0); *(a[0]+0)=t; for(i=0;i5;i++) for(j=0;j5;j++) { if(i==0j==0) continue;
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129基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(lssvm)的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数
基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(lssvm)的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数。输出适应度曲线,测试机和训练集准确率。程序已调通,可直接运行。 129 matlabLSSVM优化算法 (xiaohongshu.com)
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MATLAB基础操作,矩阵乘法、数组矩阵索引、最大最小运算符、零矩阵/随机矩阵/单位矩阵的生成、log函数、Inf和NaN的含义,语句过长用连接符换行、逻辑运算符以及区别
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 本文总结MATLAB编程时的一些基本操作,适用于新手小白,主要包括矩阵相乘、生成矩阵、矩阵基本操作、数组索引、最大最小操作符。 线性代数的两个矩阵相乘:用符号 “ * ” 例如A*B得到A与B的矩阵相
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【SQL开发实战技巧】系列(二十三):数仓报表场景☞ 如何对数据排列组合去重以及通过如何找到包含最大值和最小值的记录这个问题再次用执行计划给你证明分析函数性能不一定高
【SQL开发实战技巧】系列(一):关于SQL不得不说的那些事 【SQL开发实战技巧】系列(二):简单单表查询 【SQL开发实战技巧】系列(三):SQL排序的那些事 【SQL开发实战技巧】系列(四):从执行计划讨论UNION ALL与空字符串UNION与OR的使用注意事项 【SQL开发实战技巧】系列
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【Maven】依赖范围、依赖传递、依赖排除、依赖原则、依赖继承
在 Maven 中,依赖范围 (Dependency Scope) 用于控制依赖项在编译、测试和运行时的可见性和可用性。通过指定适当的依赖范围,可以在不同的构建和执行环境中控制依赖项的加载和使用。 compile(默认) :该依赖项在编译、测试和运行时都可用。这是大多数依赖项的
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maven依赖管理(依赖配置、依赖传递、依赖冲突、依赖范围)
这篇文章会介绍在maven中的依赖配置、依赖传递、依赖范围等知识点。 依赖配置很好理解,就是指当前项目需要什么jar,就在dependencies中进行配置 在maven管理jar的时候,冲突是肯定存在的,这里就来介绍一下在maven中对于jar的一些管理是如何进行的,遵循什么规则。 简单说就
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【Android Gradle 插件】Android 依赖管理 ④ ( 常用依赖配置分析 | implementation 依赖作用 | api 依赖作用 | compileOnly 依赖作用 )
在本篇博客中逐一分析以下依赖配置 : implementation api compileOnly runtimeOnly annotationProcessor lintChecks lintPublish apk ( 已废弃 ) compile ( 已废弃 ) provided ( 已废弃 ) Android 依赖参考文档 : https://developer.android.google.cn/studio/build/dependencies compile 依赖作用: 编译打包 : 为 自己的项目模块 添加依
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聊聊Maven的依赖传递、依赖管理、依赖作用域
在Maven中,依赖是会传递的,假如在业务项目中引入了 spring-boot-starter-web 依赖: 那么业务项目不仅直接引入了 spring-boot-starter-web 依赖,还间接引入了 spring-boot-starter-web 的依赖项: spring-boot-starter 、 spring-boot-starter-json 、 spring-boot-starter-tomcat 、 spring-web 、 spring-webmvc 。 Maven依
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找出数组中最小K个数【最小堆】
面试题 17.14. 最小K个数 - 力扣(LeetCode) 设计一个算法,找出数组中最小的k个数。以任意顺序返回这k个数均可。 示例: 提示: 0 = len(arr) = 100000 0 = k = min(100000, len(arr))
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机器学习的学习准则(期望风险最小化、经验风险最小化、结构风险最小化)
训练集是有N个独立同分布的样本组成,即每个样本(x,y)是独立的从相同的分布中抽取的。这个真实的分布未知 输入空间X和输出空间Y构成样本空间,对于样本空间中的样本(x, y)∈X x Y,假定x和y之间可通过一个未知的真实隐射y=g(x)来描述,或者通过真实条件概率分布来描述。
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DAG最小路径点覆盖,最小路径可重复覆盖,详解
关于二分图:二分图及染色法判定 关于二分图最大匹配:二分图最大匹配——匈牙利算法详解 关于二分图带权最大完备匹配:二分图带权最大匹配-KM算法详解 概念 给定一张有向无环图,要求 用尽量少的不相交的简单路径 ,覆盖有向无环图的所有顶点(也就是 每个顶点恰好