最近很久沒有看Java的知識了，都在看看資料結構，一連看了一週，資料結構理解不難，但是真正的演算法理解還是比較困難的，所以開一個坑。接下來會繼續更新其他演算法，線性表貌似只涉及這一個演算法233333 參考

前言 我們有時需要下載英文文獻以作參考，尤其是對於科研工作者，英文文獻更是必不可少。本文介紹的 Sci-Hub，在科研文獻下載方面絕對是神器級的！ 簡介 Sci-Hub 是目前已知的第一個提供大量

過去一段時間做了一個很簡單的四足機器人的Matlab 模擬，程式碼開放在了我的Github上： paulyang1990/QuadrupedSim 做這個東西的原因是波士頓動力太牛逼了，那麼我也來學習一

繼惠普在今年3月公佈新款WMR頭顯Reverb之後，又有一家曾經參與初代WMR頭顯研發的廠商公佈了迭代產品：這就是由巨集碁（Acer）出品的ConceptD OJO。 與Reverb相同

巨集碁剛剛釋出了最新的Windows MR頭顯ConceptD OJO。在今天早些時候舉行的年度“next@acer”大會上透露，這款頭顯將與他們新的專業電腦產品ConceptD一同釋出。 根據巨集碁的說法

頭條系產品除了興趣引擎以外，還會結合社交因素 文|靠譜的阿星 大資料時代，使用者對於個人隱私無處安放表現出極度的不安全感，近年來315曝光的一些使用者隱私洩露、甚至公民資訊被非法販賣的事件，可

第九節梯度下降之函式最優化演算法(4) 上一節中我們介紹了梯度下降的兩種方式，批量梯度下降和隨機梯度下降的兩種方式，介紹了其具體的梯度下降的方式。本節的話，我們介紹一種函式最優化的演算法。以後一聽到函式最優

這是悅樂書的第303 次更新，第322 篇原創 01 看題和準備 今天介紹的是LeetCode演算法題中Easy級別的第171題（順位題號是720）。給出表

問題 求F(x)在定義域[5,8]上的最大值 原始碼 # 模擬退火法 import numpy as np import math # 定義域x從5到8閉區間 BOUND = [5,8] t

萌新小白一個，有說錯的地方還請前輩們幫忙指正。 硬體準備: 1.樹莓派3b+(當然其他型號的也是可以的，這裡我用的是3b+) 2.至少8GB的記憶體卡。 3.麥克風(麥克風陣列或者usb麥克風)

本文將會講述關聯規則學習中的一個基本演算法，叫做先驗演算法。所謂先驗演算法，就是找出不同事件之間的聯絡。比如一個人在超市買了產品A，他可能會買貨物B。這裡我們看一個例子。 這裡有七筆交易，那麼根據

導語 在第一眼看見常爸（黃任）的時候，是有些令人出乎意料的。 耶魯高材生、高盛執行董事、金融精英、金領，如果要給創業前的常爸貼標籤，毫無疑問，這幾個閃耀的標籤是最為適合的。 在人們的印象中，西裝筆挺、

這是悅樂書的第302 次更新，第321 篇原創 01 看題和準備 今天介紹的是LeetCode演算法題中Easy級別的第170題（順位題號是717）。有兩個

1、第一步 - 新增Nginx儲存庫 要新增CentOS 7 EPEL儲存庫，請開啟終端並使用以下命令： sudo yum install epel-release 2、第二步 - 安裝Ngi

問題 找圖中函式在區間[5,8]的最大值 重點思路 爬山演算法會收斂到區域性最優，解決辦法是初始值在定義域上隨機取亂數100次，總不可能100次都那麼倒黴。