(写这篇文章主要是明天就要考试了,算法考试,今天不想再复习了,xiang着今天也开通了博客,于是在这个平台上进行复习,应该会更高效.最后祝愿我明天考个好成绩.嘻嘻...) n皇后问题,主要是应用到回溯法.首先选取一条路径进行计算,如果不满足条件则,进行回溯,选择另外的路径进行计算. 我觉得回溯法:就想是在走迷宫,先选取一条路进行走,如果不能走通,就返回,在选择路口的地方,选择其他的路口,如果能走通,就说明路径选择正确.也就是说找到了解决问题的方法. 下面进行代码分析与解决: 问题分析,n皇后问题…

RSA算法原理(一)  声明: 本文转自 -- 作者: 阮一峰 (http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/06/rsa_algorithm_part_one.html) 如果你问我,哪一种算法最重要? 我可能会回答"公钥加密算法". 因为它是计算机通信安全的基石,保证了加密数据不会被破解.你可以想象一下,信用卡交易被破解的后果. 进入正题之前,我先简单介绍一下,什么是"公钥加密算法". 一.一点历史 1976年以前,所有的加密方法都是…

Contents    1. CART算法的认识    2. CART算法的原理    3. CART算法的实现 1. CART算法的认识 Classification And Regression Tree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通 常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法. CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支, 因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树.由于…

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的…

PCB外形是直角时外形时,通常工程制作时,外是直角或尖角的地方倒圆角,主要是为了防止板边容易划伤板且容易扎伤人 所以当客户没有特殊要求时,PCB外形是直角时一般会默认倒角0.5mm圆角(如下图所示)  一.PCB板边倒圆角点分析 原PCB外形  如下图图示:看了这个PCB外形,产生有2个问题点. 1.外形中哪些点需倒圆角? 2.如何怎么倒圆角? 求凸包看下图: PCB外形倒圆角的点,刚好就是我们凸包需求出的点,接下来我们将玩转凸包了,只要求出凸包,那么就可以实现PCB板边倒圆角啦. 求凸包的算法…

一.数组反转 1.方法一:创建新数组 int[] arr = {6,29,0,4,3}; int[] arr2 = new int[arr.length]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr2[i]=arr[arr.length-1-i]; } System.out.println(Arrays.toString(arr2)); 2.方法二:交换 int[] arr = {6,29,0,4,3}; int mid = arr.length/2;…

决策树入门 决策树是分类算法中最重要的算法,重点 决策树算法在电信营业中怎么工作? 这个工人也是流失的,在外网转移比处虽然没有特征来判断,但是在此节点处流失率有三个分支概率更大 为什么叫决策树? 因为树的叶子节点是我们最终预判的结果.决策树如何来? 根据训练样本建立.问题1:为什么费用变换率放第一个? 根据特征建决策树,会有n棵树,找出最优树.问题2:当我们特征是连续值的时候,到底从哪里开始切分? 连续值要改为离散的.问题3:决策树能不能做回归 决策树例子: 不同的决策树对我们判定的效率,速度有…

这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇,后续会有其他方法更新.特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的.特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里:特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法) .本文的参考资料附在最后了^_^ 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S.在我们的例子里有25张人脸图像(虽然是25个不同人的人脸的图像,但是看着怎么不像呢,难道我有脸盲症么),如下图所示哦.每张图像可以转换成一个N维的向量(是的,没错,一个像素一个像素…

最近在<机器学习实战>里学习了一些基本的算法,对于一个纯新手我也在网上找了写资料,下面就我在书上所看的加上在其他博客上的内容做一个总结,博客请参照http://www.cnblogs.com/BaiYiShaoNian/p/4567446.html K-近邻算法 K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类. 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高. 适用范围:数值型和标称型. 工作原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本…

转自http://blog.csdn.net/zhangxiao13627093203/article/details/47451063 尽管随机运动可能完全不可预知,它还是相当无趣的,因为它完全是以相同的方式工作——完全随机.下面要学习到的算法是根据具体环境作出不同响应的处理.作为例子,这里选择了追踪算法.追踪AI考虑到跟踪目标的位置,然后改变AI对象的轨道好让它移向被追踪的对象. 追踪可以是将方向矢量直接指向目标,或者采用跟真实的模型,使得物体像导弹那样行动. 本文将的就是第一种,直接矢量追…