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return candidate; } return -1; } 123456789101112 运行结果 提交代码（Boyer-Moore 投票算法） int majorityElement(vector<int>& nums) { int a=0; int count=0;
🌺题目： 罗马数字包含以下七种字符： I， V， X， L，C，D 和 M。 字符
利用Jensen不等式得到其下界： 令 则 上式等价于EM算法的一次迭代，即求Q函数及其极大化（可参见学习笔记|EM算法介绍）。EM算法是通过不断求解下界的极大化逼近求解对数似然函数极大化的算法。 2. EM算法在无监督学习中的应用 参考文献 1.统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社
21天动态规划入门 面试题 资料领取 导读 肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。我们先来搞一下让大家最头疼的一类算法题，动态规划我们将进行为时21天的养成计划。还在等什么快来一起肥学进行动态规划21天挑战吧！！ 21天动态规划入门
🚀 算法题 🚀 🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜 🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题 🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！ 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第56天🎈！
一、鲸鱼算法及LSSVM简介 1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介 鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。 1.1 灵感 鲸
:arrow_up: 关注 @霍格沃兹测试学院 公众号，回复「面试」，领取 BAT 大厂测试面试真题专辑。 1. 排序实现 有一组“+”和“-”符号，要求将“+”排到左边，“-”排到右边，写出具体的实现方法。
点击直接资料领取 导读 在刚刚结束的 每日算法&面试题，大厂特训二十八天 和 冲刺大厂每日算法&面试题，动态规划21天 的训练中我们一起打卡走了过来。但是学习不能停呀，从今天开始我们开始Java集训（算法&&面试题）第一天接着卷起来。 特别介绍
susanseg clear all; close all; clc image= imread('cell.jpg'); % 用SUSAN算法进行边缘检测 image = susan(image,4); figure, imshow(image,[]); %imwrite(image
环境中寻优，与传统优化算法相比，具有较快的计 算速度和更好的全局搜索能力。 (1)粒子群算法是基于群智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。与其他算法相比，粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。 (2)粒子群算法与遗传算法都是随机初始化种群，使用
j-wi； 三、离散粒子群算法简介 1 什么是离散粒子群算法？ 普通粒子群算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）的粒子初始位置、更新速度都是连续函数，与之对应，位置和速度更新均为离散值的算法是离散PSO算法（Discrete Particle
线索二叉树中的各种操作以下： 遍历 搜索 插入 删除 运用算法以找到线索二叉树中节点的中序后继。 1. 识别节点，对于它你需要定位中序后继，并且标记它为
DFS_Recursive(pRoot->pRight); } BFS：广度优先搜索 举例： 3.最小生成树 Prim算法 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法 设连通网 N = ( V, {E} )。 初始时最小生成树只包含图的n个顶点，每个顶点为一棵子树； 选取权
1431. 拥有最多糖果的孩子： 给你一个数组 candies 和一个整数 extraCandies ，其中 candies[i] 代表第 i 个孩子拥有的糖果数目。 对每一个孩子，检查是否存在一种方案，将额外的 extraCandies 个糖果分配给孩子们之后，此孩子有 最多
容易对分类效率产生不利影响,为了解决该难题,将提取的特征进行归一化处理。 2.4 遗传算法确定特征权值 传统图像分类算法认为各个特征对分类效果的贡献一样,但实践证明,对于不同类型的图像,起决定性因素的分类特征是不一样的。鉴于此,采用遗传算法对图像特征进行加权,考虑各个特征对图像分类效果的不同贡献,为贡献大的特征在分类中分配更大的权值
年，是深度学习时代计算机视觉领域最全面、最具影响力的开源算法体系。旨在为学术和产业界提供一个可跨方向、结构精良、跨站性强、易复现的统一算法工具库。目前，OpenMMLab 已经累计开源了超过 30 个算法库，涵盖分类、检测、分割、视频理解等众多研究领域，拥有超过 300 种算法、2,400 多个预训练模型。
我们在前面的文章中学习了JAYA算法的基本原理和案例实现，但是它主要是适合做单目标寻优。为此伟大的数学家提出了一种新的多目标优化算法MO-Jaya算法，考虑了现代加工过程的多目标优化方面，对于所考虑的每个加工过程，都会获得一组帕累托最优解以及帕累托前沿。MO-Jaya 算法也可以应用于其他制造过程的多目标优化问题。
BP神经网络模型要点在于数据的前向传播和误差反向传播，来对参数进行更新，使得损失最小化。 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为： （1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；
案例目标 通过本案例的学习和课后作业的练习： 了解强化学习AlphaZero算法 利用AlphaZero算法进行一次五子棋AI训练 你也可以将本案例相关的 ipynb 学习笔记分享到 AI Gallery Notebook 版块获得成长值，分享方法请查看此文档。
Prim AcWing 858. Prim算法求最小生成树2050人打卡 Kruskal AcWing 859. Kruskal算法求最小生成树2016人打卡 染色法判定二分图 AcWing 860. 染色法判定二分图1854人打卡 匈牙利算法 AcWing 861. 二分图的最大匹配1752人打卡
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