图解算法

迷茫的旅行商（英文原版清晰带书签）

本书概述了旅行商问题的起源和历史，并阐述了其许多重要的应用范围，如基因组测序、计算机处理器设计、音乐整理、行星寻找，等等。此外还探讨了人类如何在不借助计算机的情况下解决这个令人着迷的数学问题。

8.1Problem.pdf

机房模考。题目难度应该是超过了NOIPTG，可能大多数题目都接近了省选难度(有黑题233)。欢迎下载

ArchSummit 2017 全球架构师峰会 北京专场 部分PPT合集

个人整理的部分PPT： MYSQL数据库架构的演化观察.pdf Need for Speed-菜鸟技术全栈化（开发全栈...算法无处不在-Hulu诸葛越.pdf 美丽联合容器云平台建.pdf 阿里巴巴云化架构创新之路.pdf 阿里巴巴故障治理领域的.pdf

Dijkstra-s-algorithm:Dijkstra最短路径算法的Java实现

该算法无处不在。 例如，在计算机网络中使用它来确定源路由器和网络中其他路由器之间的最短路径。 此外，每次我们通过Google地图导航时，都会使用基于Dijkstra的复杂算法为我们提供最佳路线。 ****实施Dijkstra算法...

动态网络社区发现算法研究

【强烈推荐，非常好的论文】如今人们生活在一个网络无处不在的时代,例如,交通运输网、移动通信网、互联网、在线社交网等,这些网络结构复杂,人们无法直接从中提取有用信息。社区发现作为一种重要的网络分析技术,能够...

当今世界上检索速度最快的哈希算法

对于c++程序来说 map的使用无处不在。影响程序性能的瓶颈也往往是map的性能。尤其在大数据情况下，以及业务关联紧密而无法实现数据分发和并行处理的情况。map的性能就成了最关键的技术。 比如：ip表、mac表，电话...

算法的基本概念，讲解了算法的基本概念，并对比

算法(Algorithm)的概念在计算机科学领域中几乎无处不在，在各种计算机系统的实现中，算法的设计往往处于核心的位置。计算机的问世是20世纪算法是计算机科学的重要基础，就像算盘一样，人们需要为计算机编制各种各样...

机器学习算法与人工智能.pptx

Machine Learning Algorithms in Industry – 机器学习算法企业应用场景 ML Algorithms in Hulu –无处不在的机器学习算法在Hulu Democratize ML In Hulu – Hulu ML算法案例研究 AI Platform In Hulu – Hulu人工...

消费金融和人工智能：第二意见的消亡？-研究论文

由于算法无处不在，人们越来越习惯于依赖这些算法——这种趋势被称为自动化偏见。 本文介绍了一项原创的实证研究，探讨了消费金融领域的自动化偏见。 该研究证实，在做出消费金融决策（包括做出重大投资决策）时，...

迷茫的旅行商：一个无处不在的计算机算法问题-William J.Cook1

第1章 难题大挑战1.1 环游美国之旅1.2 不可能的任务吗1.2.1 好算法，坏算法1.2.2 复杂度类P与NP1.2.3 终极问题1.3 循序渐进，各个击破

Java各种加密算法的原理优缺点详解含示例代码（值得珍藏）

加密算法作为信息安全的核心技术，其作用和应用场景无处不在。 首先，加密算法在保障数据安全方面发挥着至关重要的作用。无论是个人还是企业，我们每天都在处理大量的敏感数据，如个人信息、财务数据、商业机密等。...

数据结构与算法 JavaScript描述

本书讨论在数组即对象、无处不在的全局变量、基于原 型的对象模型等JavaScript 语言的环境下，如何实现高效的数据结构和算法。 本书适合JavaScript 程序员以及对JavaScript 语言感兴趣的学习者，特别是在学校中没有...

ASP.NETRSA可视化算法程序的实现与研究

VISA、MasterCard、IBM、Microsoft等公司协力制定的安全电子交易标准（Secure Electronic Transactions，SET）就采用了标准RSA算法，这使得RSA在我们的生活中几乎无处不在。网上交易加密连接、网上银行身份验证、...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。

机器学习期末复习题及答案

机器学习期末复习题及答案

TransUnet复现，完整代码（附实现说明）

TransUnet复习，完整代码（附实现说明）

XiaoWei Setup 0.3.7-rdm.2.exe

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