规划专题
大语言模型（LLMs）能够进行推理和规划吗？
大语言模型（LLMs），基本上是经过强化训练的 n-gram 模型，它们在网络规模的语言语料库（实际上，可以说是我们文明的知识库）上进行了训练，展现出了一种超乎预期的语言行为，引发了我们的广泛关注。从训练和操作的角度来看，LLMs 可以被认为是一种巨大的、非真实的记忆库，相当于为我们所有人提供了一个外部的系统 1（见图 1）。然而，它们表面上的多功能性让许多研究者好奇，这些模型是否也能在通常需要系
IPD推行成功的核心要素（十一）技术规划与平台规划促进公司战略成功
随着外部大环境的影响，各企业仅有良好的愿望是不够的。预测并顺应新兴市场和技术的变化，变危机为转机，不断推出强大的产品才是一个公司持续繁荣的根本保障。而高效的产品开发往往是基于某些关键技术，针对市场推出的一个或几个产品系列，这些产品系列通常共用一些产品平台，共用一种或者几种关键技术。当一家企业进入了平稳发展期，已经建立了较为完善的管理制度和产品开发流程，但是依然认为竞争对手是那样强大，那样不可战胜。
鹅算法（GOOSE Algorithm，GOOSE)求解复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划，可以修改障碍物及起始点（Matlab代码）
一、鹅算法 鹅优化算法（GOOSE Algorithm，GOOSE)从鹅的休息和觅食行为获得灵感，当鹅听到任何奇怪的声音或动作时，它们会发出响亮的声音来唤醒群中的个体，并保证它们的安全。 参考文献 [1]Hamad R K, Rashid T A. GOOSE algorithm: a powerful optimization tool for real-world engineering
自动驾驶规划中使用 OSQP 进行二次规划 代码原理详细解读
目录 1 问题描述 什么是稀疏矩阵 CSC 形式 QP Path Planning 问题 1. Cost function 1.1 The first term: 1.2 The second term: 1.3 The thrid term: 1.4 The forth term: 对 Qx''' 矩阵公式的验证 整体 Q 矩阵（就是 P 矩阵，二次项的权重矩阵）
动态规划DP--斐波那契数、爬楼梯、使用最小花费爬楼梯等示例代码
动态规划DP 文章目录 动态规划DP509. 斐波那契数70. 爬楼梯746. 使用最小花费爬楼梯62. 不同路径63. 不同路径II343.整数拆分 509. 斐波那契数 509. 斐波那契数 斐波那契数 （通常用 F(n) 表示）形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) = 0，F(1) =
「动态规划」如何解决单词拆分问题？
139. 单词拆分https://leetcode.cn/problems/word-break/description/ 给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。 输入：s = "leetcode"，wordDict = ["leet", "c
如何用动态规划解决0-1背包问题（C语言实现）
对于一组不同重量、不可分割的物品，我们需要选择一些装入背包，在满足背包最大重量限制前提下，背包中物品总重量的最大值是多少？假设此时是5个物品，2，2，4，6，3，然后背包最大承载两是9. 假如我们使用回溯算法解决该问题, 代码如下 int maxW = 0; //最大重量int n = 5; //物品数目int w = 9; // 背包最大重量int weight[] = {2,2,4,
构建家庭NAS之二：TrueNAS Scale规划、安装与配置
首先声明一下，我用的版本是TrueNAS SCALE 24.04.1.1（目前的最新版本），其它版本的界面和操作方式或有不同。我安装使用过程中网上的一些教程里的操作方式和这个版本不一样，造成了一些困扰。 TrueNAS SCALE的最低硬件需求： 双核64位CPU8 GB内存（推荐16GB）16 GB SSD 系统盘2个相同容量的数据盘（其实1个盘也可以，后面细讲）不需要硬件RAID卡 存储
宇哥强调！7月份必须开始强化阶段（附规划）
七月开始强化不晚，但是要开始了！ 张宇老师说：七月，也就是暑假是大家学习的最佳时机，这个时候要大量的做题！ 如果你是三月份开始备考的，那么到了七月份，基础应该复习的差不多了，现在刚好是六月中旬，马上就要七月份了。也该开始准备强化复习了，但是进入强化之前，我建议大家对基础进行一个收尾工作，因为毕竟前面学的知识点是很久以前的了，不复习一下，很容易就忘掉了。 给大家准备了一个list，可以按照这个
Apollo9.0 PNC源码学习之Planning模块（一）—— 规划概览
0 前言 规划本质就是搜索问题，数学角度来看就是寻找函数最优解 规划模块复杂的就是相关的逻辑处理和过程计算 对于规划的三维问题，目前解决方案：降维+迭代 将SLT问题分解为ST和SL二维优化问题：在一个维度优化之后，再另一个维度再进行优化，最后整合成三维的轨迹。 虽然降维后分开求解再合并的解并不是高维下的最优解，但是已经足够使用 Apollo9.0的planning代码框架 pl
apollo规划架构
算法的基本架构 我们在最开始直接给出规划决策算法架构框图，然后一一介绍每个框图结构的细节： 模块的入口是 PlanningComponent，在 Cyber 中注册模块，订阅和发布消息，并且注册对应的 Planning 类。Planning 的过程之前是定时器触发，即每隔一段固定的时间执行一次，现已经改为事件触发，即只要收集完成对应 TOPIC 的消息，就会触发执行，这样的好处是提高的实时
算法学习014 0-1背包问题 c++动态规划算法实现 中小学算法思维学习 信奥算法解析
目录 C++0-1背包 一、题目要求 1、编程实现 2、输入输出 二、算法分析 三、程序编写 四、运行结果 五、考点分析 六、推荐资料 C++0-1背包 一、题目要求 1、编程实现 有 N 件物品和一个容量为 M的背包，每件物品有各自的价值且只能被选择一次，要求在有限的背包容量下，装入的物品总价值最大。 2、输入输出 输入描述：第一行输入两个整数，分别表示
leetcode 动态规划（基础版）最长回文字串
题目： 题解： 首先回文子串肯定是连续的，如果用dp来做就需要找出一个串的所有连续子串，枚举一个串所有连续子串的可行方案是首先枚举子串的右端点，范围是（0~s.size()-1）,在每一个右端点中枚举左端点，范围是（0~右端点）。在能够枚举出每一个子串后再在此基础上做状态转移即可。当前连续子串是回文串条件是左右端点字符相同，并且左右端点往中间移动一个位置后形成的合法子串也是回文串。在枚举中
基于ACO蚁群优化的城市最佳出行路径规划matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于ACO蚁群优化的城市最佳出行路径规划matlab仿真，可以修改城市个数，输出路径规划结果和ACO收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 点数较少时 点数规模中等时 点数较多时
▶《强化学习的数学原理》(2024春)_西湖大学赵世钰 Ch4 值迭代 与 策略迭代 【动态规划 model-based】
PPT 截取必要信息。 课程网站做习题。总体 MOOC 过一遍 1、视频 + 学堂在线 习题 2、过 电子书 补充 【下载： 本章 PDF 电子书 GitHub】 [又看了一遍视频。原来第一次跳过了好多内容。。。] 3、总体 MOOC 过一遍 习题 学堂在线 课程页面链接 中国大学MOOC 课程页面链接 B 站 视频链接 PPT和书籍下载网址： 【GitHub 链接】 总述：
算法训练 | 动态规划Part7 | 198.打家劫舍、213.打家劫舍II、337.打家劫舍III
目录 198.打家劫舍（线性） 动态规划法 213.打家劫舍II（环形） 动态规划法 337.打家劫舍III（二叉树） 动态规划法 198.打家劫舍（线性） 题目链接：198. 打家劫舍 - 力扣（LeetCode） 文章讲解：代码随想录 动态规划法 解题思路 当前房屋偷与不偷取决于 前一个房屋和前两个房屋是否被偷了。所以这里就更感觉到，当前状态和前面状态会有
「动态规划」如何求最长湍流子数组的长度？
78. 最长湍流子数组https://leetcode.cn/problems/longest-turbulent-subarray/description/ 给定一个整数数组arr，返回arr的最长湍流子数组的长度。如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是湍流子数组。更正式地来说，当arr的子数组A[i], A[i+1], ..., A[j]满足下列条件时，我们称其为湍流子
「动态规划」如何求子数组中等差数列的个数？
413. 等差数列划分https://leetcode.cn/problems/arithmetic-slices/description/ 如果一个数列至少有三个元素，并且任意两个相邻元素之差相同，则称该数列为等差数列。例如，[1,3,5,7,9]、[7,7,7,7]和[3,-1,-5,-9]都是等差数列。给你一个整数数组nums，返回数组nums中所有为等差数组的子数组个数。子数组是数组中的
动态规划02（Leetcode62、63、343、96）
参考资料： https://programmercarl.com/0062.%E4%B8%8D%E5%90%8C%E8%B7%AF%E5%BE%84.html 62. 不同路径 题目描述： 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。
【无人机三维路径规划】基于鱼鹰算法OOA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码
% 初始化遗传算法参数 population_size = 50; % 种群大小 max_generations = 100; % 最大迭代次数 mutation_rate = 0.1; % 突变率 % 定义目标函数（适应度函数） fitness_function = @(x) calculate_fitness(x); % 定义路径规划问题的约束函数 constraint_function
刷代码随想录有感(112):动态规划——组合总和IV
题干： 代码： class Solution {public:int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {vector<int>dp(target + 1, 0);dp[0] = 1;for(int j = 0; j <= target; j++){for(int i = 0; i < nums.size(); i++){if(
算法导论 15.1动态规划 装配线调度
代码根据15.1中伪代码编写 #include<stdio.h>int e[3]={-1,2,4};int x[3]={-1,3,2};int n = 6;//a1[j]表示a(1,j)，a2[j]表示a(2,j)，以此类推，a1[0]不使用，设为-1 int a1[7]={-1,7,9,3,4,8,4};int a2[7]={-1,8,5,6,4,5,7};int t1[6]={-
算法基础精选题单 动态规划（dp）（区间dp）（个人题解）
目录 前言： 正文： 题单：【237题】算法基础精选题单_ACM竞赛_ACM/CSP/ICPC/CCPC/比赛经验/题解/资讯_牛客竞赛OJ_牛客网 (nowcoder.com) NC50493 石子合并： NC50500 凸多边形的划分： NC235246 田忌赛马： NC13230 合并回文子串: NC16645 [NOIP2007]矩阵取数游戏： NC207781 迁徙
leetcode 动态规划（基础版）三角形最小路径和
题目： 题解： 一种可行的方案是从下到上，避免了从上到下的下标特判。走到每一个位置的最小值等于该位置的上两个位置中的最小值加上该位置的值。 int minimumTotal(vector<vector<int>>& triangle) {int dp[205][205]={0};for(int i=triangle.size()-1;i>=0;i--){for(int j=0;j<=i
注意！！2024《系统规划与管理师》易混淆知识点来了，赶紧收藏
宝子们，在复习软考系统规划与管理师中，是不是觉得有很多知识点含义比较相近，很多友友刚看的时候估计会像我一样迷迷糊糊的，作为一个软考老鸟，在这里给大家整理了系规学习过程中易混淆的知识点，大家认真复习就行！只要现在开始备考，拿45+真的不难！ 1、IT战略的中长期目标和策略路线/战略要点 中长期目标 远景目标的具体化，即企业未来2~3年信息技术发展的具体目标 策略路线/战略要点 实现上