摘要: 这些练习题是在神经网络与深度学习课程上老师提供的,原因是有些同学没学过python,作为简单的练手习题。题目都很简单,加上python本身也比较简单,有些题目的作答可以一行代码实现(虽然可读性就下降了)。 阅读全文
posted @ 2023-10-04 12:58 feixianxing 阅读(352) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文记录了webpack5的基础概念,以及部分常用的插件的使用方式。 阅读全文
posted @ 2023-10-01 20:57 feixianxing 阅读(123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作用域(scope)规定了变量能够被访问的“范围”,离开了这个“范围”变量便不能被访问。作用域分为:局部作用域和全局作用域。 阅读全文
posted @ 2023-09-19 21:40 feixianxing 阅读(62) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 记录了多端的、非根路径部署的前端开发可能遇到的问题,以及解决方案。 阅读全文
posted @ 2023-09-09 18:11 feixianxing 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用模拟退火算法求解旅行商问题的代码实现。 阅读全文
posted @ 2023-08-21 23:40 feixianxing 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文介绍了模拟退火算法的需要确定的参数,以及这些参数该如何确定。 阅读全文
posted @ 2023-08-18 18:32 feixianxing 阅读(47) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 模拟退后算法源于局部搜索算法与退火过程的关联性,算法的基本思想是:直接接受好解,而以概率接受坏解。 阅读全文
posted @ 2023-08-17 20:59 feixianxing 阅读(46) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 退火是固体物理学中的一个概念,它描述了固体材料在高温下逐渐冷却的过程,以使其从高能态逐渐转变为低能态。这个概念在模拟退火算法中得到了应用,用于寻找问题的最优解。这篇笔记还没有介绍到模拟退火算法,而是记录退火这一物理过程以及相关的公式。最主要的内容是如何将退火过程的特点迁移到后续的算法设计中。 阅读全文
posted @ 2023-08-17 18:39 feixianxing 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用局部搜索算法可以解决大规模皇后问题,但是局部搜索算法存在缺点,大多数时候只能得到局部最优,同时还要注意步长和起始点这两个重要因素。 阅读全文
posted @ 2023-08-14 19:04 feixianxing 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 组合问题由于其可能的解的数量十分庞大,无法用穷举法求解最优解。局部搜索算法旨在减少复杂度的情况下寻找最优解,尽管其不一定能够找到全局最优解,但是往往可以找到满意的局部最优解。 阅读全文
posted @ 2023-08-14 17:01 feixianxing 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑