局部专题
AI基础 L9 Local Search II 局部搜索
Local Beam search 对于当前的所有k个状态，生成它们的所有可能后继状态。 检查生成的后继状态中是否有任何状态是解决方案。 如果所有后继状态都不是解决方案，则从所有后继状态中选择k个最佳状态。 当达到预设的迭代次数或满足某个终止条件时，算法停止。 — Choose k successors randomly, biased towards good ones — Close
Matlab中BaseZoom()函数实现曲线和图片的局部放大
BaseZoom工具下载链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1yItVSinh6vU4ImlbZW6Deg?pwd=9dyl 提取码：9dyl 下载完之后将工具包放置合适的路径下，并在matlab中“设置路径”中添加相应的路径； 注：可以先运行如下图片中的语句，看看是否报错；如果报如下错误，说明matlab未安装“Image Processing Toolbox”工
【C++】【日志贴】浅谈标准库类型string、vector及C风格字符串在全局和局部作用域中默认初始值情况
平时练习发现这个问题，记录一下。 C风格字符串在全局和局部作用域中初始值情况【空字符+未定义的字符】由于内存没有初始化造成的对于栈，内存如果没有初始化，则会出现“烫烫烫烫烫烫”；对于堆，内存如果没有初始化，则会出现“屯屯屯屯屯”；有时候数组没有结束符，输出数组也会有这些汉字的出现，就是因为没有结束符占用了后面的空闲的内存块即没有初始化的内存块 标准库类型string
YOLOv8改进实战 | 引入混合局部通道注意力模块MLCA（2023轻量级）
YOLOv8专栏导航：点击此处跳转 前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进
flutter key和globalkey如何使用及局部刷新
key和globalkey的使用，在实际开发中还是经常使用到的，尤其是globalkey设置到局部刷新会经常用到，例如TextView局部刷新等，还有其它任何控件需要局部刷新的也可以通过globalkey来实现，下面会有详细介绍。 key是标识widget的唯一性，组件能不能复用和更新主要通过key和组件的类型(runtimeType)来判断，如果key不传，则会判断组件的类型，globalke
带你速通C语言——局部与全局变量（15）
全局变量和局部变量在 C 程序设计中具有非常重要的角色，它们决定了变量的可见性、生命周期和作用域。理解它们之间的区别是编写有效和可维护代码的关键。 1.局部变量 局部变量是在函数或代码块内部定义的变量。它们的生命周期仅限于包含它们的代码块或函数体： 作用域：局部变量只在定义它们的函数或代码块内部可见。生命周期：当函数调用结束后，局部变量所占用的内存被释放。初始化：局部变量不会自动初始化
vue学习十一(全局局部组件、prop传不同值、 v-bind 动态赋值、单向数据流、prop校验)
文章目录 全局注册局部注册dom模板解析注意事项用 Prop 传递不同值类型用 Prop通过 v-bind 动态赋值用 Prop传递对象的所有属性用 Prop传递对象数组用 Prop传入一个数字单向数据流Prop 验证 全局注册 我们只用过 Vue.component 来创建组件 这些组件是全局注册的。也就是说它们在注册之后可以用在任何新创建的 Vue 根实例 (new Vu
LBP(局部二值模式)
LBP 英文全称是Local Binary Pattern,LBP是一种有效的描述图像局部纹理特征的descriptor，它是由T.Ojala在1994年提出来的，用于纹理特征提取，经过其改善，具备了旋转不变性和灰度不变性（这里所谓的灰度不变性，个人觉得就是单调光照不变性）。如今广泛运用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。 最初的LBP特征设计 在3x3的窗口内，以窗口中心像素为阈
vue移动端UI框架——Vant全局引入vs局部引入
全局引入 1.在main.js中全局引入全部vant组件 优点：可以在所有vue文件的template中定义所需组件缺点：打包发布时会增加包的大小，Vue的SPA首屏打开时本来就有些慢，同时不能在js中使用类似Toast功能的组件 代码如下： // main.jsimport Vant from 'vant'import 'vant/lib/vant-css/index.css'Vue
冲击大厂算法面试=＞链表专题【链表反转之局部反转】
目录标题 反转链表II🤣局部反转上代码题解呀实在不会的时候记住 反转链表II🤣局部反转 感觉会又有点不会！！！😢 上代码 class Solution {public ListNode reverseBetween(ListNode head, int left, int right) {ListNode preHead = new ListNode(-1);pr
MFC中【Button】控件上局部动态显示字体信息和【对话框】名字的动态字体赋值性变化
①【Button】控件上局部动态显示字体信息 CString n;n.Format("与%s聊天", (char*)(_bstr_t)TheAdoData.m_pRecordset->GetCollect("xingming"));GetDlgItem(IDC_BUTTON2)->SetWindowText(n); ②【对话框】名字的动态字体赋值性变化 SetWindowT
#Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营#3.13.2局部极小值与鞍点批量和动量
本章介绍深度学习常见的概念，主要包括3.1局部极小值与鞍点；3.2批量和动量。 知识点讲解： 3.1局部极小值和鞍点 我们在做优化的时候，有时候会发现随着参数不断更新，函数的损失值却不再下降的现象，但这个优化结果离我们想要的理想值还差距很大。 这是什么原因呢？接下来我们就研究这个问题。 局部极小值： 我们先看数学定义：在一个多变量函数中，如果存在某个点，在该点附近的所有其他点的函数值都
局部整体（四）利用python绘制圆环图
局部整体（四）利用python绘制圆环图 圆环图（ Donut Plot）简介 圆环图是一个将整体划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述数量、频率或百分比之间的相对关系。圆环图不再只看「饼」的面积，更重视总体数值的变化，专注于阅读弧线的长度，而不是比较「饼与饼」之间的比例不同。除此之外，圆环图中间的空白处更可以用来显示其他信息，因此更能节省空间。 快速绘制 基于matplotlib
matlab2024a/2023/2022/2020/matlab2019 如何plot画局部放大图（已解决）
matlab 2024；matlab 2023；matlab 2022；matlab 2021；matlab 2020；matlab 2019 matlab 2017一下的 使用magnify.m 进行局部放大图操作是没有问题的。 新版本 采用magnify.m 很难操作。 为什么要局部放大 局部方法图的本质 就是 在一张大图上，将其局部一部分显示出来。旧版本matlab pl
冒泡排序和局部冒泡排序
冒泡排序 冒泡排序(Buble Sort)作为一种简单的排序算法,比较容易理解,所以初学算法时候对冒泡排序理解清楚对于以后学习更加复杂的算法会有不小的帮助,所以学习一下冒泡排序还是非常有必要的. 冒泡排序大致想法就是:从第一个开始比较相邻两个元素的值,如果它们的顺序不符合要求就换过来.直到最后一个元素,将最大或者最小的元素沉底. 冒泡排序具体运作可以分为以下几步(以由
任意半径局部直方图类算法在PC中快速实现的框架。
转自： 任意半径局部直方图类算法在PC中快速实现的框架。 在图像处理中，局部算法一般来说，在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果，因为他考虑到了图像领域像素的信息，而很多局部算法可以借助于直方图获得加速。同时，一些常规的算法，比如中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速。而传统的获取局部直方图计算量很大，特别是半径增加时，耗时会成平方关系增加。一些局
局部极小值与鞍点（Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营）
在机器学习和优化过程中，尤其是在深度学习模型的训练中，我们经常会遇到优化算法的损失函数在某些点不再下降的问题。这种情况可能是由于我们遇到了局部极小值或鞍点。理解这些概念有助于我们更好地应对优化过程中的挑战，提高模型的训练效果。 临界点及其种类 在优化过程中，我们常常需要处理的点是梯度为零的临界点。这些临界点主要包括局部极小值、局部极大值和鞍点。局部极小值是指在该
Python计算机视觉 第2章-局部图像描述子
Python计算机视觉 第2章-局部图像描述子 2.1 Harris角点检测器 Harris角点检测算法（也称Harris & Stephens角点检测器）是一个极为简单的角点检测算法。该算法的主要思想是，如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。该点就称为角点。 Harris角点检测算法 Harris角点检测算法基于图像灰度值的变化来识别角点。角点通常出现在图像中灰度值
Python计算机视觉——第二章 局部图像描述子
本章旨在寻找图像间的对应点和对应区域。 2.1 Harris角点检测器 Harris 角点检测算法（也称Harris & Stephens 角点检测器）是一个极为简单的角点检测算法。该算法的主要思想是，如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。该点就称为角点。 我们把图像域中点x上的对称半正定矩阵\(M_{I}=M_{I} (
[7 进程环境]使用setjmp,longjmp函数实现“非局部goto“
C语言中，goto语句是不能跨越函数的，如果需要跨越函数跳转，需要使用setjmp和longjmp函数。 "非局部goto"是指不是在一个函数内实现跳转，而是在栈上跳过若干调用帧，返回到当前函数调用路径上的某个函数。 函数原型如下： #include <setjmp.h>int setjmp(jmp_buf env);void longjmp(jmp_buf env, int val);
跨境电商必备神器！一秒实现图像处理|批量抠图|局部重绘|高清修复，统统一步到位！
跨境电商的小伙伴们，你们是否经常头疼产品图片的处理。批量抠图太麻烦？抠完图片还要打开多个软件进行图片处理，切来切去，效率低下？今天，我要给大家带来一个电商设计神器——千鹿设计助手，让你的设计工作变得简单又高效！ 工具准备： 访问千鹿设计助手https://qianlu.cc/?s=rGUHvi，填写码：rGUHvi 完成注册。 Alt+空格 呼出快搜索框，安装插件。 操作步骤： 一、批
ROS2从入门到精通4-4：局部控制插件开发案例(以PID算法为例)
目录 0 专栏介绍1 控制插件编写模板1.1 构造控制插件类1.2 注册并导出插件1.3 编译与使用插件 2 基于PID的路径跟踪原理3 控制插件开发案例(PID算法)常见问题 0 专栏介绍 本专栏旨在通过对ROS2的系统学习，掌握ROS2底层基本分布式原理，并具有机器人建模和应用ROS2进行实际项目的开发和调试的工程能力。 🚀详情：《ROS2从入门到精通》 1 控制插
【智能优化算法改进策略之局部搜索算子(五)—自适应Rosenbrock坐标轮换法】
1、原理介绍 作为一种有效的直接搜索技术，Rosenbrock坐标轮换法[1,2]是根据Rosenbrock著名的“香蕉函数”的特点量身定制的，该函数的最小值位于曲线狭窄的山谷中。此外，该方法是一种典型的基于自适应搜索方向集的无导数局部搜索技术。此法于1960年由Rosenbrock提出，它与Hooke-Jeeves模式搜索法有些类似，但比模式搜索更为有效。每次迭代运算分为两部分[3]： 1)
局部刷新ListView，实现点赞功能
今天看到一个需要实现一个点赞的功能。自己想没想明白，后来看了http://blog.csdn.net/nupt123456789/article/details/39432781 这篇博客，才有了思路。特意感谢 这是我要用的ListView的item。要给ListView设置单个刷新，实现点击事件。 1.布局 （不要问我为什么是绝对布局，，我开心） <?xml version