【JavaScript】JS实用案例分享：DOM节点转JSON数据 | 标签输入框
基础不牢，地动山摇！快进来学习JavaScript开发中非常实用的《DOM节点转JSON数据》和《标签输入框》的案例吧，这些案例都是使用频率非常高的基础内容，快来巩固基础，提高自己吧！
强化学习分类与汇总介绍
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算法leetcode｜45. 跳跃游戏 II（rust重拳出击）
给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处: 0
【计算机体系结构】Cache性能分析实验报告
计算机体系结构实验一Cache性能分析实验报告，有完整过程和图片，供参考
TEB算法详解（TebLocalPlannerROS::computeVelocityCommands（1））
TebLocalPlannerROS::computeVelocityCommands作为teb算法与move_base算法的接口函数，是作为teb算法的重点部分去分析的，这一节先看该算法的前半部分，也就是局部路径规划前的数据处理部分，这部分算法的基本思路如下：
粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络预测回归——附代码
BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释详细，替换输入与输出后即可满足不同的任务，实现自己想要的功能，适
Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释（附源代码）
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7计算机视觉研究院专栏作者
基于GIS的生态安全网络格局构建（附练习数据下载）
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运筹系列67：大规模TSP问题的EAX遗传算法
main.cpp- Edge assembly crossover，核心程序***.tsp还可以做一些自定义算法配置，主要在env。fStage = 1;fStage = 2;fStage = 1;TerminationCondition() 里可以修改停止条件。
贝叶斯优化算法（Bayesian optimiazation）
例如我们想调logistic回归的正则化超参数，就把黑箱函数设置成logistic回归，自变量为超参数，因变量为logistic回归在训练集准确度，设置一个可以接受的黑箱函数因变量取值，例如0.95，得到的超参数结果就是可以让logistic回归分类准确度超过0.95的一个超参数。但是和网格搜索的快
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
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中心频率法确认VMD的K值的python实现
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【五】头歌平台实验-不确定性推理
介绍不确定性推理中的基本问题
SCA（successive convex approximation）学习
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【MOT】目标追踪DeepSORT与ByteTrack
介绍了目标追踪算法DeepSORT和ByteTrack的基本原理。
算法leetcode｜47. 全排列 II（rust重拳出击）
给定一个可包含重复数字的序列 nums ，按任意顺序 返回所有不重复的全排列。
Linux内核源码下载方式
RSYNC地址（rsync://rsync.kernel.org/pub/）提供了rsync协议的下载方式，您可以使用rsync工具下载内核源码。3、长期支持版（longterm）是稳定版中的一个特殊分支，提供了更长时间的支持和维护，适合需要长期稳定性的服务器和嵌入式设备。可以根据需要选择下载相应的
SI，SIS，SIR，SEIRD模型
因为个人工作需要系统地整理SI，SIR以及SEIR模型，故对三个模型进行原理介绍以及对比。文中关于SI，SIS，SIR的所有的截图都来自西工大肖华勇老师在慕课上的分享，原视频戳SEIRD模型则来自发表在SCI上的paper，想看原文戳。...
基于自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）的锂离子电池SOC估计（附MATLAB代码）
AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端子电压（Vt）和充电状态（SOC）。
【机器学习】关联规则挖掘算法 + 三大案例实战 + Apriori算法 + Python代码实现
关联规则中的数据集结构一般如下所示：{ 牛奶 } 是 1-项集{ 牛奶，果冻 } 是 2-项集；{ 啤酒，面包，牛奶 } 是 3-项集X和Y是项集X称为规则前项Y称为规则后项事务：即样本，一个样本称为一个事务。事务仅包含其涉及到的项目，而不包含项目的具体信息在超级市场的关联规则挖掘问题中事务是顾客一
