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层次分析法
层次分析法 莫要忘记使用层次分析法要画结构图 矩阵一致性 权重的计算 总结 应用 代码部分： %% 层次分析法 % 只有非一致性才需要一致性检验 %% 获取判断矩阵 disp("请输入判断矩阵A:") A = input('A='); [n,n]=size(A); %% 方法一：算数平均值求权重 s -
P4017 最大食物链计数（拓扑排序）
测试链接：https://www.luogu.com.cn/record/224653356 思路 利用出度是否为0，判断是否是食物链顶端，利用dp的思想，累加前面的路径 题解 拓扑排序 +stl队列 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; con -
【踩坑】CS8630 无效的Nullable值: C# 7.3的"Enable"
Nullable引用类型特性自 C# 8 才开始支持，而.NET Framework官方最高仅支持到7.3，详见 CS8360 - MSDN Nullable Reference Types - MSDN Stack Overflow关于该状况的提问 首先检查项目中是否真的使用了Nullable引用 -
最优化:从未来优化到过去
你的表述涉及到数学中的递推关系，特别是神经网络中的反向传播（Backpropagation, BP）和强化学习中的贝尔曼（Bellman）递推。让我来整理并澄清一下你的问题，并提供一个简洁且准确的解答。 1. 数学中的递推关系 在数学中，递推关系（recurrence relation）通常描述一个 -
深度学习入门(鱼书)笔记（持续更新）
深度学习入门笔记 python基础知识 numpy库 import numpy as np numpy数组（numpy.ndarray）:np.array(list) np数组算术运算需元素个数相同，否则报错。 np数组间的算术运算为element-wise，即对应元素的运算。 np数组与单一数值（ -
WoW-RAG
Wow-RAG 手搓一个土的RAG 安装相关库：faiss-gpu、scikit-learn、scipy、openai、python-dotenv；配置api_key、base_url、chat_model、emb_model。 加载APIkey，配置环境： import os from doten -
Matlab 分类算法
一、分类算法核心概念 分类是监督学习任务，目标是将数据分配到预定义的类别中。关键步骤包括： 特征工程：提取/选择区分性强的特征 模型训练：学习特征与类别的映射关系 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵 二、常用分类算法解析 1. K近邻（KNN） 原理：基于距离度量，将样本分配给其k -
Matlab灰色预测模型
灰色预测模型（Grey Prediction Model）是一种处理少量、不完全信息的预测方法，尤其适用于数据量少（≥4个）且趋势不明显的场景。 核心模型：GM(1,1) 通过累加生成序列挖掘数据内在规律 核心模型原理 变量右上方的（0）和（1）是用来表示不同数据的不同生成阶次 创建一个文件名为gm -
【踩坑】 lc.exe exited with code -1
参考资料： https://www.answeroverflow.com/m/1022237827808903268 简单来说，之前好像在其他机器不小心拖拽了一个DevExpress控件，删除后留下了license.licx文件。结果导致原本的WPF窗体无法正确渲染。 解决方案 前往Properti -
【乐观锁实现】StampedLock 的乐观读机制
StampedLock 的乐观读机制主要解决了读多写少场景下，传统读写锁（如 ReentrantReadWriteLock）可能存在的写线程饥饿或性能瓶颈问题。它通过一种“乐观”的策略，允许读操作在特定条件下完全不阻塞写操作，从而显著提高系统的整体吞吐量。 解决的问题 写线程饥饿： 在传统的读写锁（