一、试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。解决四圆盘梵塔问题①定义三柱子编号从左到右分别为1号，2号，3号，四圆盘编号从小到大为A,B,C,D。注：与或图中的四元数列（X1,X2,X3,X4）代表着盘A在X1位置，盘B在X2位置等等②以上，初始状态表示为（1111），目标状态为（3333）③基于问题归约思想分解子问题，首次分解成盘ABC和盘D，则原始难题归约成下列3个子难题
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2023-12-01 14:39:22
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文章目录一些优秀的博主仅供自己查阅！！！首先是掌握基本语法！内置的运算符函数函数模块补充知识点pass函数返回多个值关于默认参数使用的注意事项可变参数的使用方法天天向上代码单元测试异常处理代码单例模式Python 中的 if __name__ == '__main__' 该如何理解python环境搭建和pycharm的安装配置及汉化（零基础小白版）PyCharm和git安装教程爬虫简单例子1简单
二阶魔方 三阶魔方还原法 二阶魔方归正： 1 下面蓝色 不停用 上右下左，直到下面全蓝 2 翻动蓝色到上方， 找到左右的上侧 两个相同的颜色固定 ，然后 上右下推 上右下左 下压上 上左下左（如果没有：上右下推 上右下左 下压上 上左下左）
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2023-09-11 21:12:25
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# 深度优先搜索解决二阶梵塔问题
在这篇文章中，我们将介绍如何用深度优先搜索（DFS）算法实现二阶梵塔（Tower of Hanoi）问题的解决方案。我们将通过整洁的步骤和详细的代码注释来帮助刚入行的小白开发者理解整个过程。
## 一、梵塔问题的简介
梵塔问题是一个经典的递归问题，描述了如何将盘子从一个柱子搬到另一个柱子，遵循以下规则：
1. 每次只能移动一个盘子。
2. 任何时候都不能将
先看一题：给定整数a1,a2,a3…an，判断是否可以从中选出若干数，使他们的和恰好为k。 那么，现在分析一下问题的需求。只需从a1开始按顺序决定每个数加或者不加，在管不n个数都决定后在判断他们的和是否为k即可。换一个方式想，从某个状态开始不断的转移状态直到无法转移，然后然后回退到前一步的状态，继续转移到其他状态，如此不断的重复。 如何实现这种搜索，很容易想到一种搜索手段–深度优先搜索。深度优
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2024-05-29 00:10:13
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本文主要讨论二阶优化算法，逻辑回归只是一个用来帮助实现的手段而已，不会过多讨论。在之前的文章中有介绍过神经网络的基本单元——神经元
永远在你身后：Numpy实现神经网络框架(1)zhuanlan.zhihu.com
不考虑激活函数的话，那么它就是一个线性回归的模型
是输入向量，包含样本的特征值，
权重向量。线性回归估算的是一个连
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2021-09-16 14:40:00
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行列式1. 数学与线性代数中的部分区别2.方程组3. 二阶行列式4. 三阶行列式5. 排列6. 定理1. 数学与线性代数中的
原创
2022-07-11 11:32:35
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图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "
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2023-12-09 14:12:16
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图像梯度强度的变化可以用灰度图像 I（对于彩色图像，通常对每个颜色通道分别计算导数）的 x 和 y 方向导数 Ix 和 Iy 进行描述。 图像的梯度向量为∇I = [Ix, Iy]T。梯度有两个重要的属性，一是梯度的大小，它描述了图像强度变化的强弱；另一是梯度的角度，描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向。NumPy 中的 arctan2() 函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间
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2023-12-08 10:09:16
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今天是Python专题的第12篇文章，我们来看看Python装饰器。一段囧事差不多五年前面试的时候，我就领教过它的重要性。那时候我Python刚刚初学乍练，看完了廖雪峰大神的博客，就去面试了。我应聘的并不是一个Python的开发岗位，但是JD当中写到了需要熟悉Python。我看网上的面经说到Python经常会问装饰器，我当时想的是装饰器我已经看过了，应该问题不大……没想到面试的时候还真的问到了，面
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2024-07-30 11:33:44
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目录锐化（高通）空间滤波器基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器二阶导数锐化图像--拉普拉斯 锐化（高通）空间滤波器平滑通过称为低通滤波类似于积分运算锐化通常称为高通滤波微分运算高过（负责细节的）高频，衰减或抑制低频基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器数字函数的导数是用差分来定义的。定义这些差分的方法有多种一阶导数的任何定义都要满足如下要求：恒定灰度区域的一阶导数必须为0灰度台阶或斜坡开始
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2023-11-16 05:21:13
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我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢?可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基础
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2023-11-28 00:58:13
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我们仍然使用披萨直径的价格的数据
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot a
原创
2021-08-30 16:22:48
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scikit-learn机器学习(三)多项式回归
原创
2021-08-31 11:55:22
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矩阵的行列式在任意方阵中都存在一个标量，称作该方阵的行列式。线性运算法则方阵M的行列式记作|M|或“det M”，非方阵矩阵的行列式是未定义的。n x n阶矩阵的行列式定义非常复杂，让我们先从2 x 2，3 x 3矩阵开始。公式9.1给出了2 x 2阶矩阵行列式的定义：注意，在书写行列式时，两边用竖线将数字块围起来，省略方括号。下面的示意图能帮助记忆公式9.1，将主对角线和反对角线上的元素各自相乘
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2023-08-28 20:02:46
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在数学中，海森矩阵（Hessian matrix 或 Hessian）是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，此函数如下：如果 f 所有的二阶导数都存在，那么 f 的海森矩阵即：其中 ，即（也有人把海森定义为以上矩阵的行列式） 海森矩阵被应用于牛顿法解决的大规模优化问题。目录 [隐藏] 1 混合偏导数和海森矩阵的对称性2 在 → 的函数的应用2.1 在高维
构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。搭建计算图的过程，称为“正向传播”，这个是需要我们自己动手的，因为我们需要设计我们模型的结构。由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认
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2024-06-18 07:42:29
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文章目录打乱魔方还原魔方第一步：白色小花，背面是中心白第二步：背面白色十字第三步：白色底层（上左下右）第四步：中间棱层（使中层也和底层颜色一样）第五步：顶面十字第六步：顶面还原第七步：顶层角块（如果没有眼睛，多做一次）第八步：顶层棱块 打乱魔方朝向：白顶绿前B’ L2 B2 F’ D2 F2 R U’ B2 U2 B2 R B L’ D2 F’ L还原魔方第一步：白色小花，背面是中心白第二步：背
我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢? 可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基
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2023-12-08 19:03:28
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