【人工智能】— CSP约束满足问题、回溯搜索、最少剩余值MRV、度启发式、最少约束值启发式
回溯搜索是CSP的基本无信息算法。可以解决n≈25的n皇后问题。具有单变量赋值的CSP的深度优先搜索称为回溯搜索。解决：应该按照什么顺序尝试它的值。解决：下一步应该分配哪个变量。解决：下一步应该分配哪个变量。
关联规则挖掘算法--Apriori算法
关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接体现出来。Apriori算法关联规则学习的经典算法之一，是R.Agrawal和R.Srikartt于1944年提出的一种具有影响力的挖掘布尔关联规则挖掘频繁项集的算法。
快乐地谈谈：关于RSA算法中求私钥d的欧几里得方法（辗转相除法）考试向的欸
寻找关系（分解），回推，重新构建关系！
Java从入门到熟悉的48道练习题[完结]
System.out.println("请输入第一个整数：");System.out.println("请输入第二个整数：");System.out.println("请输入你要查找的名字");System.out.println("恭喜您，找到了，在第" + (index1 + 1) + "位")
大学物理·第11章【光学】
光是一种电磁波。
人工智能与供应链行业融合：预测算法的通用化与实战化
让我们一起深入探索人工智能与供应链的融合，以及预测算法在实际应用中的价值！🔍🚀
Facebook AI团队的DETR模型代码复现
5.开始训练，Facebook AI 团队训练了 300 个 epoch，这里推荐修改 为 100，修改自己数据集位置 train2017 和 val2017 以及标注文件的路径，修改自己权重文件路径，开始训练， 训练完成之后会在output生成自己的训练模型 check 什么文件，记住他的路径。这
粒子群算法优化策略总结
非线性递减惯性权重，前期w取值较大，具有较强的全局搜索能力，后期w取值较小，具有较强的局部搜索能力，而非线性递增惯性权重则与之相反，前期w取值较小，具有较强的局部搜索能力，后期w取值较大，具有较强的全局搜索能力。混沌Sine映射作为一种经典的混沌映射，具有良好的遍历性等优点，增加了算法的随机性，使算
【洛谷 B2008】计算 (a+b)×c 的值 题解（顺序结构+四则运算）
给定3个整数abc，计算表达式ab×c的值。
PTA-列出所有祖先结点
这段代码主要实现了二叉树的创建和遍历。其中，二叉树节点的结构是其主要特点，而遍历则是通过追溯每个节点的父节点实现的。在创建二叉树的过程中，用户可以为其指定节点的左右子节点和父节点。在查找函数中，通过追溯父节点找到所有祖先节点，并以列表形式返回。
普通平衡树
用二叉查找树来存储数据，为了增加效率，尽量使左子树和右子树的深度差不超过一，这样可以时间控制在logn，效率比较高。右旋和左旋，目的是为了维护二叉树的操作，使其尽量平衡。题意：略，题中较清晰。
蓝桥杯官网练习题（奇怪的数列）
比如第 2 行，是对第 1 行的描述，意思是：1 个 1，1 个 3，所以是：1113。第二行，一个数字 n，表示需要你连续变换多少次， n 不超过 20。第 3 行，意思是：3 个 1,1 个 3，所以是：3113。请你编写一个程序，可以从初始数字开始，连续进行这样的变换。第一行的数字随便是什么
【数字信号处理2】IIR 滤波器设计
1.掌握冲激响应法和双线性变换法设计IIR滤波器的原理及具体设计方法，熟悉用双线性设计法设计低通、带通和高通IIR数字滤波器的计算机程序；2.熟悉模拟Butterworth滤波器的设计，掌握冲激响应法和双线性变换法设计数字IIR滤波器的方法。
CTF-Crypto学习记录-第四天 “ “ --- SHA1安全散列算法，实现原理。
MD5学习MD5加密算法SHA-1（Secure Hash Algorithm1，安全散列算法1）是一种密码散列函数。SHA-1可以生成一个被称为消息摘要的160位（20字节）散列值，散列值通常的呈现形式为40个十六进制数。SHA-1的历史：2005年，密码分析人员发现了对SHA-1的有效攻击方法，
高效数据加密混淆方法及实现简介
当需要对数据的传输或表达有安全级别不高的可逆加密，但要求其加解密时间复杂度越低越好，这时使用常规的对称加解密（3DES、AES）或者非对称加解密（RSA、ECC）显然不合适。首先（1），加密的安全级别和加解密时间复杂度两者之间就是一对矛盾，那么如何做到破解起来不那么容易，加解密本身又非常高效的熊鱼兼
详细介绍BFGS算法
在minimize函数中，我们指定了初始点theta0、使用BFGS算法求解（method='BFGS'）、使用线性回归模型的梯度（jac=linear_regression_grad）以及一些其他的参数选项（options={'disp': True}）。在minimize函数中，我们指定了初始点
基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别
第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级，更换不同的模型，并对模型进行评估，多方面对比不同的机器学习方法，对数据模型的影响。第二个功能：将训练出来的数据进行预测，通过图片预测直观的方式将模型进行可视化，方便对比不同的机器学习算法。
字符串和内存函数（2）
字符串和内存函数（2）
A*算法的介绍
A*算法的介绍
基于SVM的车牌识别算法
使用Python实现基于SVM的车牌识别算法，调用Opencv库实现
