算法和编程对于开发者来说,简直是不可或缺的技能,尤其是当需要复杂的业务逻辑时。Algorithm-my-code-store.zip 就是这样一个资源,它结合了算法实现与前端开发。这个压缩包里,你会发现各类经典的算法示例,包括排序、搜索、图论等常见问题的方案。算法的实现多采用 JavaScript,
Webpack 0 次浏览
算法设计题的参考答案整理得挺用心的,适合还在用 Visual C++ 写代码的朋友。所有程序都是独立的 project,统一放在一个 workspace 里,用 VC 6.0 打开完全没问题。你只要点开 算法上机题参考答案.dsw,在菜单里切一下 active project,就能随时切换不同算法问
C++ 0 次浏览
项目概述 本项目基于极限学习机算法,构建超宽带空间定位系统。项目包含从前端界面到后端算法的完整代码,覆盖多种技术栈,例如: 前端开发: 构建用户界面,可视化定位结果 后端开发: 实现算法逻辑和数据处理 嵌入式开发: 支持STM32、ESP8266等硬件平台 移动开发: 兼容Android、iOS等
C 30 次浏览
城市停车的算法优化项目里,boche 项目还挺有意思的,聚焦在路径规划、资源分配、动态定价这些实际问题上,技术含量不低但用起来也挺接地气。 路径规划的算法部分比较标准,Dijkstra、A*这些常见的图搜索算法都能见到。比如从入口导航到空位的那一刻,用得就是这些老牌算法,速度快还精准。 停车预测方面
Nodejs 0 次浏览
进程调度算法的课程设计,内容挺全,也细,适合你用来搞课程项目或者复习操作系统。涵盖了 5 种经典调度方式,从 FCFS 到轮转调度 RR,还有可抢占、非抢占、短作业这些常考算法,讲原理也讲优缺点,挺接地气。对照代码写模拟也不难,比如想用 Python 实现,相关资源也有,直接拿来参考省事。如果你在找
C 0 次浏览
基于多路传感器(加速度传感器,陀螺仪)数据集,利用机器学习算法对人体行为进行分类识别的项目。采用的数据集来自UCI机器学习数据库,识别算法有逻辑回归、梯度提升树、随机森林、线性SVM四种,主要利用sklearn机器学习来实现。数据集来源网站: http://archive.ics.uci.edu/m
Python 23 次浏览
在限定范围内,假设我们有一个用户-商品的评分矩阵(1~5),每个数值代表用户对该商品的喜爱程度。如何设计一个推荐系统?这个问题的本质是对用户对商品的评分进行预测,将预测评分高的商品推荐给用户。这里我们用到的算法是协同过滤,它有两个维度: 商品维度:将与该用户喜爱的商品相似的商品推荐给用户,也就是
Python 26 次浏览
对算法进行深入分析,剖析其组成、类型和应用场景。
C# 20 次浏览