用遞歸法求出棧順序有多少種．（假設n個元素中有k個元素未入棧，棧中還有m個未出棧．）
上傳時間： 2017-08-19
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在一個n*n 矩陣中找到 沿著八個方向搜索，找長度大于4并且字典中包含的單詞。
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：愛死愛死
*****本人收集了N年的nRF2401/24L01/905/9e5/401系列等/中文應用手冊,芯片選型手冊,(中-英雙份),51的nRF24L01的源代碼等,無線數傳的天線設計等,本資料最大特點,就是中文和英文雙份資料,以供不懂英文的電子友查閱參考,是開發無線數傳的不好多得的資料,好資料不能獨享,現在無私拿出來分享給大家!**********
上傳時間： 2014-11-23
上傳用戶：牛布牛
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上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：wff
OptimizedQuickSort 理論上快速排序的平均時間復雜度是nlgn.最差是n^2. 但實際實現中可能表現的不如插入排序等其他算法。
標簽： OptimizedQuickSort nlgn 快速排序 平均時間
上傳時間： 2014-01-13
上傳用戶：R50974
該文檔為深度學習在軌跡數據挖掘中的應用研究綜述概述資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時間： 2021-10-16
上傳用戶：XuVshu
AI技術深度學習公開課：自動駕駛汽車.pdf
上傳時間： 2021-11-15
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基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規則的智能機器人運動規劃方法 ．該方法運用了基于調和函數分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規則 可減少推導勢能函數所 必須的計算 ，同時給機器人伺服 系統發 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰．建立 在非線性機器人動力學之上的整 個閉環系統和模糊控制器 的穩定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優越性 ． 美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規則；人工勢能場；動態避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
上傳時間： 2022-02-15
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考研 數學 ( 數 學一 ) 常考 題 型及 其 解 題 方 法技 巧 歸納， 毛綱源 武漢 : 華中科技大學出版社 ,按照全 國碩士研究生入學統一考試數學一考試大綱要求編寫 了這本 《考研數學( 數學一) 常考題型及其解題方法技巧歸納》。 本書有 以下幾個顯著特點。 本書按數學一常考題 型編排 ( 范 圍較大題 型細分為 若干類 型) 。數學試題是無限的, 而題型是有限的。掌握好各類常考題型 及其解題思路、方法與技巧, 就能 以不變應萬變 , 收到觸類旁通 的 效果。由于本書例題多( 除含數學一的歷屆統考題外, 還選用了不 少其他數學試卷的考題 ) , 常考題型廣泛 , 掌握好這些題型及其解 題思路、方法與技巧, 也就使你掌握了未來的大部分數學一試題的 題型及其解題思路、方法與技巧, 因而本書能起到領航 引路、預測 未來考 向的作用。 本書特別強調對考研大綱劃定的基本概念、基本定理、基本公 式和基本方法的正確理解 , 全面系統地掌握 . 近些年來 , 相當一部分考生在解題 中的失誤, 究其原因, 恰恰 是在對大綱中規定的基本概念、基本原理、基本方法的理解與掌握 上存在欠缺、偏廢所致 。有鑒于此 , 本書結合數學一考生的實際, 對其普遍存在的問題針對性地進行講解 。在不少例題后加寫“注 意”一項, 望讀者細心揣摩 , 有益于切實掌握這些基礎知識 , 避免常 犯錯誤。 本書還注意培養提高綜合運用多個知識點解題的能力。 近幾年來的試題中常有綜合應用題 型, 這些題 型有的要應用Ⅰ· 同一數學學科的多個知識 點, 有的還要應用不 同數學學科 的多個 知識點, 這就要求我們在抓好基礎的同時還要注意提高綜合運用 知識的能力。本書十分注意綜合應用題型的解題方法技巧歸納。 本書敘述 由淺入深 , 適于 自學, 盡量做 到例題精而 易懂 , 全而 不濫 。 當然 , 編寫本書的最終 目的是提高考生的應試能力。基于此 , 在講解每一例題時既要強調解題思路和方法 , 又要提高計算能力, 提高計算的準確性。有時為激活思維,
標簽： 考研數學
上傳時間： 2022-06-04
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學python必備，數學得搞好 ，嘿嘿嘿本書的目的在于提供理解神經網絡所需的數學基礎知識。為了便于 讀者直觀地理解，書中使用大量圖片，并通過具體示例來介紹。因 此，本書將數學的嚴謹性放在第二位。 深度學習的世界是豐富多彩的，本書主要考慮階層型神經網絡和卷 積神經網絡在圖像識別中的應用。 本書將 Sigmoid 函數作為激活函數，除此之外也可以考慮其他函 數。 本書以最小二乘法作為數學上的最優化的基礎，除此之外也可以考 慮其他方法。 神經網絡可分為有監督學習和無監督學習兩類。本書主要講解有監 督學習。 人工智能相關的文獻之所以難讀，其中一個原因就是各文獻所用的 符號不統一。本書采用的是相關文獻中常用的符號。 本書使用 Excel 進行理論驗證。Excel 是一個非常優秀的工具，能 夠在工作表上可視化地展現邏輯，有助于我們理解。因此，相應的 項目需要以 Excel 的基礎知識為前提。
上傳時間： 2022-06-22
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