【C语言】操作符详解（下篇）
👇看代码👇我们想把这段条件表达式改用条件操作符可以怎么写？🤗简洁方便了很多☝️。
机器学习强基计划8-1：图解主成分分析PCA算法(附Python实现)
本文从为什么需要降维开始，分析主成分分析PCA算法原理，PCA与SVD分解的联系，并提供Python实现加深理解
数学建模--评价类模型
一、主观评价1、层次分析法（AHP）①应用场景②步骤③模型实现④代码实现⑤优缺点评价2、模糊综合评价法（FCE）①应用场景②步骤③模型实现3、灰色关联分析法（GRA）①应用场景②步骤③模型实现二、客观评价1、主成分分析（PCA）2、因子分析（FA）①应用场景②步骤③模型分析④代码实现3、Topsis
AI遮天传 ML-决策树(二)
决策树学习第二章
ArrayList | 简单的洗牌算法
逐行详解ArrayList洗牌算法
数学建模——熵权法步骤及程序详解
权重的求解一直都是数学建模的重点关注对象，所以学好建模论文的重要一步就是如何确定权重，今天是来介绍一种客观确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。之前的数学建模实战里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里展开详细的写一下。按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序
图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning)，附几十种规划算法
运动规划是自动驾驶的核心理论和工程技术之一，本文作为教程先导，解析了运动规划的两大组件——路径规划和轨迹规划。欢迎感兴趣的同学订阅专栏！
图像特征提取（VGG和Resnet特征提取卷积过程详解）
图像特征提取（VGG和Resnet卷积过程详解）第一章 图像特征提取认知1.1常见算法原理和性能众所周知，计算机不认识图像,只认识数字。为了使计算机能够“理解”图像，从而具有真正意义上的“视觉”，本章我们将研究如何从图像中提取有用的数据或信息，得到图像的“非图像” 的表示或描述，如数值、向量和符号
机器学习中的数学原理——对数似然函数
通过这一篇博客，带你详细理解最大似然函数！通过博文的推导，我们学习了最大似然函数，这与我们之前接触的最小二乘法不同，最小二乘法以误差作为评判标准，误差越小越好，而最大似然函数以概率作为评判标准，概率越大越好。在计算概率时，我们求了一次对数log计算，避免了连乘概率越来越小，受计算机计算进度影响也越来
C · 初阶 | 数组？看一遍就够了
数组（Array）是有序的元素序列。若将有限个类型相同的变量的集合命名，那么这个名称为数组名。组成数组的各个变量称为数组的分量，也称为数组的元素，有时也称为下标变量。用于区分数组的各个元素的数字编号称为下标。数组是在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干元素按有序的形式组织起来的一种形式。
植物大战 模板——C++
C++模板
【网络安全工程师面试合集】—一文看懂什么是路由算法
目录2.5. 路由算法2.5.1. 简介2.5.2. 路由选择算法的功能2.5.3. 自治系统 AS (Autonomous System)2.5.4. 两大类路由选择协议2.5.5. RIP2.5.6. OSPF2.5. 路由算法2.5.1. 简介路由算法是用于找到一条从源路由器到目的路由器的最佳
机器学习强基计划1-1：图文详解感知机算法原理+Python实现
感知机是最简单的二分类线性模型，也是神经网络的起源算法。本文图文详解感知机算法原理+手推公式，附Python代码实战加深理解
【编译原理】山东大学编译原理复习提纲
这是山东大学编译原理课程的知识总结与期末复习提纲
一文速学-时间序列分析算法之移动平均模型(MA)详解+Python实例代码
有一段时间没有继续更新时间序列分析算法了，传统的时间序列预测算法已经快接近尾声了。按照我们系列文章的讲述顺序来看，还有四个算法没有提及：平稳时间序列预测算法都是大头，比较难以讲明白。但是这个系列文章如果从头读到尾，细细品味研究的话，会发现时间序列预测算法从始至终都在做一件事，也就是如何更好的利用到历
回顾分布式系统实现一致性算法之raft
一 概述 raft算法：保证CPRaft (thesecretlivesofdata.com)http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 关键信息： 随从节点：存在150ms到300ms的自旋等待，同时当在这个时间没有领导节点的时候，自己就可以由随从
机器学习强基计划1-4：从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现
线性判别分析是一种将样本投影到低维空间进行分类的方法，本文从协方差的物理意义出发探索LDA算法的物理意义和算法原理，并给出Python实现
蓝桥杯重点（C/C++）（随时更新）
蓝桥杯重点（C/C++）
Matlab实现DBSCAN算法（每行代码标注详细注解）
本文主要为了完成平日作业，并进一步加深对算法的理解。也希望对来访的读者有所帮助。文章目录一、什么是DBSCAN算法 二、DBSCAN算法的意义 三、DBSCAN算法代码解析关键概念 大致思路 对照代码的解读 四、总结一、什么是DBSCAN算法 DBSCAN基于高密度连通区域的、基于
基于kaggle数据集的猫狗识别(超详细版本)
基于kaggle数据集的猫狗识别(超详细版本)，包含利用数据增强生成器显示图像、利用数据增强生成器训练卷积神经网络，直接可实现编译的完整代码
