PTA：猜数字-交互版
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（应用密码学）DES实验报告
在E盒的扩展之后得到了48位的数据，将其和48位的子密钥进行异或运算，这是密钥参与运算的步骤。每一个S盒都是一个6位输入4位输出的结构，也就是说，48位输入到8个S盒会得到4*8=32位的输出。注意上面说的56位是有效密钥长度，事实上我们用的是64位密钥，但是第8，16，24，32，40，56和64
C++音乐系统
2022临近尾声，2023即将来临。过去的一年，我们同努力，我们共欢笑.。每一次成功都蕴藏着我们辛勤的劳动。新的一年即将来到，我们不能停滞不前。与时俱进拼搏不懈共创新的辉煌！第一：你需要了解 Beep 函数，不了解没关系，它就是一个发出嗡鸣声的函数，参数如下：Beep（int a,int b）表示发
TF-IDF算法(原理+python代码实现）
目录前言一、TF-IDF的由来二、什么是TF-IDF？2.1 TF(Term Frequency)2.2 IDF(Inverse Document Frequency)2.3TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)三、TF-IDF应用四、代码
YOLO算法之YOLOv5
目录一、什么是YOLOv5？一、什么是YOLOv5？参考学习：了解YOLO: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1664853943386329436&wfr=spider&for=pc https://zhuanlan.zhihu.com/p/
推荐系统笔记（十）：InfoNCE Loss 损失函数
InfoNCELoss是为了将N个样本分到K个类中，K
数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六)
KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。
【吴恩达机器学习笔记】十二、降维
📣专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。📚专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
【路径规划】A*算法方法改进思路简析
对A*算法进行基本功能实现，以分析其优缺点，并在此基础上进行改进。改进的内容为，将针对特定地图的相关特点，设计合理的预估函数，设置了包含代价函数和启发函数的权重函数，其次，将传统的8方向搜索降为5个方向，舍弃无用的方向，然后在此基础上，对开放列表的数据结构进行堆优化，并且采用双向A*算法进一步提高计
基于BP神经网络的PID智能控制
PID控制要获得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制约的关系，这种关系不一定是简单的“线性组合”，从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具有的任意非线性表达的能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。
小明爬楼梯--python
'''题目：一共有15台阶，小明每次可以爬一节，或者两节，或者三阶。思路：第一种如果把她用数学语言符号化1阶台阶分解成1，意味着只有一种方法；2可以分解成2和1 1意味着二阶台阶有两种算法。3可以分解成 0 3,2 1,1 2 ,111四种上法。用字典表达式{1:1,2:2,3:4}思想是不管你上多
Python快速判断素数方法
代码不废话，上代码：def IsPrime(n): # 2, 3 单独处理 if n == 2 or n == 3: return True # 不在 6 的倍数两侧的不是素数 if n % 6 != 1 and n % 6 != 5: retur
卡尔曼滤波
目录1.卡尔曼滤波入门2.学卡尔曼滤波的必备知识2.1.状态空间表达式2.2.高斯分布2.3.方差2.4.超参数2.5.卡尔曼直观图解3.卡尔曼滤波3.1.卡尔曼公式理解3.2.调节超参数3.2.1.Q和R的取值3.2.2.P0和X0的取值3.2.3.卡尔曼滤波的使用...
C语言例题——输出1000以内的所有完数
一个数如果恰好等于它的各个因子之和，这个数就称为“完数”。例如，6的因子为1,2,3，而6=1+2+3，因此6是“完数”。编程找出1000之内的所有完数，并按下面的格式输出其因子：6 its factors are 1,2,3#include "stdio.h"void main() { in
六自由度机器人（机械臂）运动学建模及运动规划系列（四）——轨迹规划
本篇介绍了六轴机器人关节空间以及笛卡尔空间轨迹规划的简单方法，并给出了一种几何解法，以简化规划过程，并提供了简单的Matlab轨迹规划函数介绍。
常见经典目标检测算法
目标检测(Object Dectection)的任务是图像中所有感兴趣的目标（物体），确定他们的类别和位置。除图像分类外，目标检测要解决的核心问题是：
Python语法学的咋样了，确定不看看这100道习题？（21-40）
【程序 21】 题目：猴子吃桃问题：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半， 又多吃了一个。 以后每天早上都吃了前一 天剩下的一半多一个。到第 10 天早上想再吃时，见只剩下一个桃子了。求第一天共摘 了多少。 【程序 22】 题目：两个乒乓球队
窗函数的介绍以及画出常见窗函数（汉宁窗，矩形窗，汉明窗，布莱克曼窗）的时域图和频谱图
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DES加密解密算法（简单、易懂、超级详细）
1. 通信的双方同时掌握一个密钥，加密解密都是由一个密钥完成的（加密密钥等于解密密钥）。2. 双方通信前共同拟定一个密钥，不对第三方公开。3. 不具有个体原子性，一个密钥被共享，泄露几率会大大增加。
一文带你了解推荐系统常用模型及框架
通过对用户之间的关系，用户对物品的评价反馈一起对信息进行筛选过滤，从而找到目标用户感兴趣的信息。用户—商品的评分矩阵（该矩阵很可能是稀疏的）用户\物品xxxxxx行向量表示每个用户的喜好，列向量表明每个物品的属性余弦相似度皮尔逊相关系数欧氏距离曼哈顿距离主要有基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤。
