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文章目录前言一、滑动窗口算法简介二、滑动窗口算法的应用场景三、滑动窗口算法的基本步骤四、滑动窗口算法实践1.数组中的最大/最小子序列问题：最大连续子数组和2.固定长度的子序列问题：长度为K的无重复字符子串3.计数类问题：子数组和等于K的数量五、滑动窗口与其他算法的比较六、总结前言在编程和数据结构中，

文章目录前言一、传统路径规划算法1.Dijkstra算法2.A*算法3.D*算法4.人工势场法二、基于采样路径规划算法1.PRM算法2.RRT算法三、智能仿生算法1.神经网络算法2.蚁群算法3.遗传算法前言随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得

目录前言算法题（LeetCode977有序数组的平方）—（保姆级别讲解）分析题目算法思想（重要）暴力解法代码：双指针法（快慢指针法）代码：结束语前言本文章一部分内容参考于《代码随想录》----如有侵权请联系作者删除即可，撰写本文章主要目的在于记录自己学习体会并分享给大家，全篇并不仅仅是复制粘贴，更多

1.matlab中自带聚类算法概述本文简要概述了matlab统计和机器学习工具箱中可用的聚类方法，并给出了其聚类函数。在使用过程中，直接调用该函数即可，十分方便，不得不感慨matlab的强大。聚类分析，又称分割分析或分类分析，是一种常见的无监督学习方法。无监督学习用于从无标记的输入数据中进行推理，得

文章目录💐文章导读💐导师自我介绍💐数据结构与算法的重要性🔓在岗位招聘中🔓在校招笔试中🔓在校招面试中🔓在未来工作中💐数据结构与算法如何学习⤴️学习路线⤵️学习方法↪️几点建议💐关于本次新星计划💐如何打造一篇高质量文章与热榜算法解读💐文章导读2023新星计划火热进行中~我将担任数据

正确的优化算法可以成倍地减少训练时间许多人在训练神经网络时可能会使用优化器，而不知道该方法称为优化。优化器是用于更改神经网络属性（例如权重和学习率）以减少损失的算法或方法。文章目录梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降其它优化算法各个优化算法比较动态图福利赠书推荐内容简介梯度下降梯度下降是最基本但使用最

目录1.前言2.Gmmaping算法介绍2.1Gmapping的前世今生    2.1.1降低粒子数量    2.1.2缓解粒子耗散和多样性丢失2.2Gmapping算法的优缺点3.Gmapping算法源代码的安装与编译

蓝桥杯第三级别——算法。蓝桥杯的考察重点：加黑重点(括号内了解）        算法：枚举、排序、搜索、计数、贪心、动态规划、图论、数论、博弈论、概率论、计算几何、字符串算法。（递归、二分查找、哈希算法、分治算法、回溯算

目录简介Dubins曲线车辆单车模型Dubins曲线计算 LSL情况RSR情况RSL情况LSR情况LRL情况RLR情况Reeds-Shepp曲线位置姿态统一化利用对称关系降低求解复杂度timefilp对称性（符号对称性）reflect对称性（RL对称性）timeflip+reflect&n

机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。在这样的背景下，InfoWorld近日公布了机器学

在FireFlyRK3588开发板上烧录了Ubuntu20.04系统，在此基础上线部署下简单的Python版本yolov5代码，目前博主已全部转为C++版本了，并且转化了pt模型为rknn模型，调用npu进行推理，置信度和速度都比原先Python代码好很多。本篇主要介绍如何部署和运行yolov5官方

这篇博文只适合想快速发期刊且基础不是太好的同学看看找找灵感🌟，如果想发的是Sci或者顶会看我这篇博文意义不大,以下也仅仅代表我个人看法👍。大家好，我是迪菲赫尔曼😁，我最近将本人硕士阶段所有学习的计算机视觉基础知识进行了一个系统性的整理，编写了《目标检测蓝皮书🍀》，共计101010篇内容，涵盖

1.LeetCodeMaster代码随想题录，LeetCode刷题攻略，200道经典刷题顺序，共60w字的详细指导图解，视频难点剖析，50余张思维图，支持C++，Java，Python，Go，JavaScript等多语言版本。Github（⭐️32.8k）：https://github.com/yo

概念及入门前言在数据领域，有几类经典的查询场景：想要统计某段时间内访问某网站的UV数，或是统计某段时间内既访问了页面A又访问了页面B的UV数，亦或是统计某段时间内访问了页面A但未访问页面B的UV数，通常我们对这种查询叫做基数统计。想要观察某些指标的数据分布，例如统计某段时间范围内访问页面A与页面B各

你只需要两步就能构建起自己的机器学习模型：明确你需要解决的问题是什么类型，以及知道解决该类型问题所对应的算法。从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的！在机器学习领域，如果你只是抱着体验机器学习的心态，实现起来就是这么简单。第一步很好解决常见的问题类型只有三种：分类、回归、聚类。

1.前言聚类是统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、图像分析等等。聚类就是把相似的对象分成不同的组别或者更多的子集，从而让每个子集的成员对象都有相似的一些属性。所谓聚类算法，其实就是将一对没有标签的数据自动划分成几类的方法。在应用场景上，聚类能帮助我们解决很多计算

一、前言什么是算法?算法是某种集合，是简单指令的集合，是被指定的简单指令集合。确定该算法重要的指标：第一是否能解决问题；第二算法运行时间，即解决问题出结果需要多少时间；还有所需的空间资源，比如内存等。很多时候，写一个工作程序并不够。因为遇到大数据下，运行时间就是一个重要的问题。算法性能用大O标记法表

什么是数据数据是什么?这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。一些朋友会在稍作思考后回答“数字和字符、字母，这些都是数据”。不知道你现在是不是正在纠结哪个回答更正确，亦或第二个回答更合理一些，我们先

一、限流的作用由于API接口无法控制调用方的行为，因此当遇到瞬时请求量激增时，会导致接口占用过多服务器资源，使得其他请求响应速度降低或是超时，更有甚者可能导致服务器宕机。限流(Ratelimiting)指对应用服务的请求进行限制，例如某一接口的请求限制为100个每秒,对超过限制的请求则进行快速失败或