学习目标：算法学习-Day16 题库: 洛谷题库 每天保持发布一篇Java或C算法题解！ 题目： 给定一个数组，输出其中第二小的整数（相等的整数只计算一次）。 输入格式: 第一行，一个整数 n（1≤n≤100），表示数组长度。 第二行，n 个绝对值小于 100 的整数。 输出格式: 一行。如果该数组存在第二小整数，则输出 继续阅读

一、实验目的： 理解并掌握分治算法的基本思想和设计步骤。 二、实验内容 设有n个运动员要进行网球循环赛。现要设计一个满足以下要求的比赛日程表： （1）每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次； （2）每个选手一天只能赛一次； （3）当n是偶数时，循环赛进行n-1天，n为奇数时，循环赛进行n天。 程序代码&#xff1 继续阅读

无论是短视频还是朋友圈，算法不断的给我推荐焦虑、裁员、失业、优化、淘汰等话题，我有时候做梦也会梦到失业，醒了之后发现，我已经失业11个月了。失业不代表没有工作可做，失业也不代表没有收入来源，逐步成为非常规劳动者，才是我们的出路之一，跳出固化的圈子之后，不再讨论工资，也不再扯升职。更多是去讨论机会，是未来和保障。在更换了新的赛道后，一开始，根本没想到自己能坚持这么久，我从没有给自己定的目标，就是一个随心所欲的过程。每期作品都能见证自己的成长，也能帮助到更多的粉丝，也能产生还不错的收 继续阅读

目录 Lambda表达式的进化之路 为什么要使用Lambda表达式 Lambda表达式的注意点 下面是Lambda表达式的实现过程 1.最开始使用的是定义外部实现类来完成接口 2.开始使用静态内部类来实现 3.使用局部内部类使用 继续阅读

本文将从RSA加密算法的基本原理、Python实现RSA加密算法的步骤、实现过程中可能出现的问题、代码示例等多个方面对RSA加密算法Python实现进行详细阐述。 一、RSA加密算法基本原理 RSA加密算法是一种公钥加密算法，由三位数学家Rivest、Shamir和Adleman于1978年提出，RSA算法是目前最流行的公钥加密算法之一。它的安全性基于大数质因数分解的难度。 RSA的基本原理如下： 选择两个大质数p,q。 计算N=p*q。 计算phi(N)= 继续阅读

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，科大讯飞比赛第三名，CCF比赛第四名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。   本文主要介绍了Perplexity的详细使用方法，希望对新手有所帮助。需要说明的是，Perplexity不需要上网工具，很方便新手和小白上手使用。Perplexity的官网链接为：h 继续阅读

💥1 概述 多目标优化表示对具备多个目标函数的问题的优化。通常的，可以将其表述为 最大化问题如下： 为了利用灰狼优化算法执行多目标优化，需要集成了两个新的部分[63]。第一个是外部存档，它负责存储到目前为止获得的非支配的 Pareto 最优解。第二个组成部分是领导者选择策略，有助于选择 α,β 和 δ 解决方案作为存档中狩猎过程的领导者。 （1）外部存档 外部存 继续阅读

1、SnowFlake核心思想 SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。 其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 ID。在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。 这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数&#xf 继续阅读

奇舞推荐■ ■ ■ ChatGPT 的狂飙之路最近随着 ChatGPT 爆火出圈，网络上各种关于 ChatGPT 的争论声也不断；有些人把它当成一个更高级的聊天机器人，有人兴奋地看到了创业的风口，而另一些人对它取代人类的工作露出了不少担忧；那么它到底是推动社会不断前进的工具，还是妄图颠覆人类社会的 T-1000？本文我们来深入的探讨一下 ChatGPT 的那些事。 带你看看前端生态圈的技术趋势今年的 继续阅读

ChatGPT 使用 强化学习：Proximal Policy Optimization算法 强化学习中的PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种高效的策略优化方法，它对于许多任务来说具有很好的性能。PPO的核心思想是限制策略更新的幅度，以实现更稳定的训练过程。接下来，我将分步骤向您介绍PPO算法。 步骤1：了解强化学习基础 首先，您需要了解强化学习的基本概念，如状态（state）、动作（action）、奖励（reward）、策略（policy）和价值函 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

LRU算法：最近最少使用淘汰算法（Least Recently Used）。LRU是淘汰最长时间没有被使用的缓存（即使该缓存被访问的次数最多）。 如何实现LRU缓存淘汰算法 场景： 我们现在有这么个真实场景，我在爬取某个网站时，控制该网站的代理IP并发数，太多会搞垮对方网站的对吧，要蹲号子的呢。这里我需要维护一个代理IP代理池，而且这些IP肯定不是一直都很稳定的，但是又不能取一个就丢一个，这样太浪费资源。所以我会将这些IP缓存起来，进行按需提取，采用LRU 继续阅读