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汽车在行进过程中会产生连续的一组数据,包含加速度,速度等参数,汽车形式运动学片段是指是从一个怠速开始到下一个怠速开始之间的运动行程,通常包括一个怠速部分和一个行驶部分。而怠速指的是汽车停止运动,但发动机保持最低转速运转的连续过程。行驶部分通常包含加速、巡航和减速三种运动模式。
时间复杂度和空间复杂度表示为递推方程的两种求解方法。
本篇内容介绍了GCD和LCM的多种编码方法及其典型例题。
四边形不等式DP优化涉及的证明比较复杂,如果先给出定义和证明会让人迷惑,所以本文的组织结构是:先给出应用场景,引导出四边形不等式的概念,再进行定义和证明,最后用例题巩固。 四边形不等式DP优化,虽然理论有点复杂,但是编码很简单。
本篇内容详细讲解状态压缩DP的原理包括其经典例题,并且提供使用三进制状态进行压缩的例题解法。
尺取法(又称为:双指针、two pointers),是算法竞赛中一个常用的优化技巧,用来解决序列的区间问题,操作简单、容易编程。 本篇介绍了尺取法的概念、反向扫描、同向扫描、模板、典型题目。
本篇介绍了倍增的概念、例题以及ST算法。
介绍旅行商问题的队列式分支限界法、优先队列式分支限界法及其改进、改进算法的Python编程实战。
最具有代表性的避免死锁的算法是Dijkstra的银行家算法,由于该算法可能用于银行现金贷款而得名。一个银行家把他的固定资金贷给若干顾客,只要不出现一个顾客借走所有资金后还不够,银行家的资金应是安全的。银行家需要一个算法保证借出去的资金在有限时间内可以收回。 假定顾客分成若干次进行贷款,并在第一次贷款时说明他的最大借款额。具体算法如下:
介绍典型的调度算法以及算法应用。
运用“分而治之”的思想,解决选第二大元素问题。
实例演示Prim算法运行过程。
通过例子分析求解活动安排问题的最好贪心策略、展示按照贪心策略求解该问题的过程。
迁移排序(transfer to rank, ToR)是一种简单有效的算法,包含浏览和评分两个阶段。它首先使用用户的浏览行为数据进行全局偏好学习,然后利用评分行为数据来进一步优化候选物品列表。ToR模型虽然在一定程度上模拟了用户的购物过程,但忽略了用户在购买选择上的差异,也就是说,某些用户虽然给物品打了高分,但他们不一定会购买该物品。为了解决此问题,粗精迁移排序(coarse-to-fine transfer to rank, CoFiToR)将用户购物过程进一步细分为三个阶段,即浏览阶段(E阶段)、评分阶段(S阶段)和购买阶段(P阶段)
结合微观行为序列的推荐(recommendation with sequences of micro behaviors, RIB)在物品序列的基础上,加入了对异构行为和停留时间的建模。对异构行为的建模使得模型能够捕捉更加细粒度的用户兴趣,而用户在某个页面上的停留时间则反映了用户对这个页面的感兴趣程度,并且停留时间越长,购买商品的转化率通常也会越高。
本篇介绍了莫队算法的几何意义、基本莫队、带修改莫队以及树上莫队的相关内容。
本篇内容包括了分块算法的思想的介绍、分块算法复杂度的分析以及相关例题。
介绍动态规划的思想。
主元素问题的蒙特卡罗算法分析、设计与Python实战。
讲解哈夫曼编码算法的贪心策略及正确性证明。
实例图解该问题回溯算法求解过程。
本文通过使用遗传算法实现了一个智能鸟群。场景如下图,小鸟从屏幕右侧开始,越过障碍物最终到达屏幕左侧的目标点。
增广路算法是由Ford和Fulkerson于1957年提出的。该算法寻求网络中最大流的基本思想是寻找可增广路,使网络的流量得到增加,直到最大为止。即首先给出一个初始可行流,这样的可行流是存在的,例如零流。如果存在关于它的可增广路,那么调整该路上每条弧上的流量,就可以得到新的可行流。对于新的可行流,如果仍存在可增广路,则用同样的方法使流的值增大。继续这个过程,直到网络中不存在关于新的可行流的可增广路为止。此时,网络中的可行流就是所求的最大流。
给定n个矩阵{A1,A2,A3,…,An},其中Ai与Ai+1(i=1,2,3,…,n-1)是可乘的。用加括号的方法表示矩阵连乘的次序,不同加括号的方法所对应的计算次序是不同的。
来源于谷歌的TensorFlow是目前Python编程领域最热门的深度学习框架。Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。
启发式探索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索,达到减少探索范围、降低问题复杂度的目的。A*寻路算法是启发式探索的一个典型实践,在寻路搜索的过程中,给每个节点绑定了一个估计值(即启发式),在对节点的遍历过程中采取估计值优先原则,估计值更优的节点会被优先遍历。
推荐系统常用数据集和验证方法
程序员之间交流时,会经常使用非程序员无法理解的行话,或者使用令操不同编程语言的程序员理解起来比较模糊的行话。 但是,那些操相同编程语言的程序员理解起来不会产生什么问题。 这有时也取决于程序员所掌握知识的渊博程度。 一个新手或许不理解有经验的程序员说的是什么意思,而与此同时,久经沙场的同事会点头赞同并做出回应。
Java高手是这样炼成的。
Spring、JPA与Hibernate的整合
图书馆管理系统是常见的管理信息系统,考虑到系统的推广性,本系统采用SQL SERVER2000作为数据库。并且采用PowerDesigner进行数据建模,从而自动生成sql脚本。
实战项目:应用数据库和GUI开发产品销售管理软件(2)
实战项目:应用数据库和GUI开发产品销售管理软件
数据库编程是Java应用软件开发中不可或缺的组成部分。Java提供的JDBC(Java Database Connectivity)使得软件编程人员在数据库编程中如鱼得水,真正实现操作平台独立以及供应商独立的目标。
数据表操作是数据库操作中最基本和最重要的操作。
约束是保证数据完整性的一种数据库对象,按约束作用不同,分为七种。
数据库系统管理维护阶段需要通过日志对数据库的性能进行监督、分析和改进。
无论何时,只要有多个查询需要在同一时刻修改数据,都会产生并发控制问题,MySQL通过多版本并发控制和加锁实现并发控制。
在实际应用中,多表查询应用相对较多,根据多表之间的相关列,可以从多个表中检索出所需数据。
数据库安全至关重要,可从多方面对数据库进行加固。
解决复杂问题不可能通过一个SQL语句完成,我们需要执行多个SQL操作。流程控制语句的作用就是控制存储过程或存储函数中SQL语句的执行顺序,是我们完成复杂操作必不可少的一部分。
事件由一个特定的线程——事件调度器来管理,事件是根据指定时间表,在某一特定的时间点,触发相关的SQL语句或存储过程。
自定义指令范例:v-drag指令
为了在Vue项目中使用Axios,首先要安装Axios插件和可选的Vue-Axios插件。Vue-Axios插件能够把Axios与Vue更方便地整合在一起,允许组件通过this.axios的形式来访问Axios。
在一个组件的模板中,还可以嵌套自身组件,这样就构成了组件的递归。为了避免无限递归,需要设置递归的结束条件。
路由可以通过name属性来设置名字,这样便于在其他场合引用路由。
当用户在浏览器端进行路由导航时,有些目标路由的组件需要从服务器端抓取数据,再把这些数据显示到网页上。抓取数据有以下两种方式。 (1)导航后抓取:在导航完成后,在目标路由的组件的生命周期函数中抓取数据。在抓取的过程中,可以在网页上显示“正在加载中...”的提示信息。 (2)导航前抓取:先在导航守卫函数beforeRouteEnter()和beforeRouteUpdate()中抓取数据,接下来再进行导航。 以上两种方式都能完成抓取任务,到底选用哪一种,取决于开发人员的喜好及开发团队的要求。
普通Vue组件按照使用范围,可以以下分为两种: (1)全局组件:通过Vue应用实例的component()方法注册,可以直接被其他Vue组件访问。 (2)局部组件:只有父组件通过components选项注册了一个局部组件,父组件才能访问该局部组件。 无论是全局组件还是局部组件,都具有data、methods、computed和watch等选项,而且和根组件一样,也具有类似的生命周期及生命钩子函数。
CSS中DOM元素的过渡模式。
为了简化组件的数据传递过程,避免因为在某个组件中随意修改数据而出现混乱,Vue框架提供了以下建议: (1)单向传递组件的属性,即由父组件把属性值传递给子组件的属性。 (2)在子组件中不随意修改由父组件传入的对象或数组类型的属性的内容。