摘要: tdm-gcc是免费的软件编译套件,包括MinGW(min GNU for Windows) 默认启动静态链接到C库 百度安装教程,这里用于matlab c开发 阅读全文
posted @ 2024-02-05 17:49 cccjjh 阅读(218) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、代码:做线性拟合 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 很简单的一个体积增大和毒气量的关系拟合 virulence = np.random.rand(100) volume = np.random.rand(100) 阅读全文
posted @ 2023-05-08 17:33 cccjjh 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 准备 pandoc官网下载 MiXTeX下载。下载完成后记得先进入MiXTeX console更新下 md编辑器。楼主使用vscode 问题汇总 [WARNING] Missing character: There is no 澶?pandoc: : hPutChar: invalid argume 阅读全文
posted @ 2023-04-27 02:23 cccjjh 阅读(525) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 通过画图看出解的分布 解析解 syms y(t) a eqn = diff(y,t,2) == a*y; con=[]; ySol = dsolve(eqn); t = -10:1:10; a=1;C1=1;C2=1; y = eval(subs(ySol)); plot(t,y) 数值模拟 '改进 阅读全文
posted @ 2023-04-26 23:58 cccjjh 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)
摘要: logic code clc clear close all %% 定义自变量范围 nvar=5; nobj=2; npop=20; maxit=50; pc=0.8; nc=round(pc*npop/2)*2; mu=0.05; % 自变量约束条件 varmin=[1 0 3 0.6 6]; v 阅读全文
posted @ 2023-04-26 09:32 cccjjh 阅读(411) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 直接写不同移动情况下的递归: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n; //a-b-1;b-a-2;a-c-3;c-a-4;b-c-5;c-b-6; void hano(int x,int y) { if(x==1) { if(y==1 阅读全文
posted @ 2023-04-07 22:28 cccjjh 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 不考虑成本信息,最短路径搜索,了解两种算法floyd,dijkstra 了解几个基本概念: 邻接举证 floyd //最短路径搜索 //floyd算法 算法复杂度n3次方 /* 问题描述: 已知n个点,m条边,求1-n的最短路径 */ #include<cstdio> using namespace 阅读全文
posted @ 2023-03-28 21:29 cccjjh 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 什么是机器学习? 参考了网络上的各家说法,一句话概括就是数据学习,机器决策(对应输入和输出)。 机器学习通常解决分类,回归等问题。 1 分类算法&机器学习 一张图概括分类算法流程 原始数据集 探索性数据分析 数据预处理 数据分割(训练和测试) 算法建模 选择机器学习任务 模型结果评估 1.1 数据集 阅读全文
posted @ 2022-09-05 09:17 cccjjh 阅读(200) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 实现参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/350535962 算法 svm做二元分类,就是样本只能分为10,算是样本的标签 然后是求支持向量,st.到超平面距离最大。 by:https://www.cnblogs.com/mantch/p/10165425.html 实现 阅读全文
posted @ 2022-07-01 10:09 cccjjh 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 折腾了几天,试过了各种安装tensorflow的教程,最后终于成功 安装环境:cpu amd r7 4800u 1. 安装 a. 安装anaconda,楼主这里用的是python3.7的版本,不建议python版本过高,可能后面会和tensorflow版本不兼容 b. 打开annconda的提示符, 阅读全文
posted @ 2022-06-30 13:35 cccjjh 阅读(727) 评论(0) 推荐(0)