「Mac玩转仓颉内测版3」入门篇3 - Cangjie的基本语法与结构
本篇将深入探讨Cangjie语言的基本语法与结构。这些基础知识为编写高效、可维护的代码奠定了坚实基础。通过理解语句结构、表达式、注释及数据类型，能够更自信地使用Cangjie进行编程。 关键词 Cangjie基本语法语句结构表达式注释数据类型控制结构 一、基本语法 1.1 语句结构 Cangjie的语句结构是代码的基本形式，包括赋值语句、条件语句和循环语句。 赋值语句：用于将值赋给变量。 let x...
数值优化 | 图解牛顿法、阻尼牛顿法与高斯牛顿法(附案例分析与Python实现)
( x k ) \boldsymbol{H}^{-1}\left( \boldsymbol{x}_k \right) H−1(xk)的自适应梯度下降算法(梯度下降法可以参考数值优化 | 图解梯度下降法与共轭梯度下降法(附案例分析与Python实现)) 3 阻尼牛顿法 虽然牛顿法保证收敛，但并非每次迭代都能使函数值下降。设 G ( α ) = F ( x k + α d k ) G\left( \al...
光流法与直接法在SLAM中的应用
本文总结视觉SLAM中常用的光流法与直接法 1、Lucas-Kanade光流法 相机所拍摄到的图像随相机视角的变化而变化，这种变化也可以理解为图像中像素的反向移动。“光流”（Optical Flow）是指通过分析连续图像帧来估计场景中像素或特征点的运动的技术，即根据连续的两张图片和已知某个固定的空间点在 t t t时刻对应的的像素坐标 q \mathbf{q} q，估计其他时刻该空间点对应的像素坐标...
深入探索 React Hooks：原理、用法与性能优化全解
一、引言 在现代 React 开发领域，Hooks 已成为不可或缺的一部分，赋予函数组件强大功能，使其能胜任复杂任务。本文将全面剖析 React Hooks，助您深入理解并熟练运用。 二、React Hooks 是什么 （一）Hooks 出现的背景 早期 React 主要依赖类组件，其通过this.state管理状态及生命周期方法处理逻辑，但存在this指向复杂、代码复用性欠佳等问题。Hooks 的诞...
力扣223题详解：矩形面积的多种解法与模拟面试
在本篇文章中，我们将详细解读力扣第224题“基本计算器”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何使用多种方法来解决这一问题，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第224题“基本计算器”描述如下： 解题思路 方法一：栈 + 迭代 初步分析： 使用栈来保存当前计算的结果和符号，遇到括号时，将当前的计算状态（结果和符号）保存到栈中，进入新的计算状态。处理...
数学建模学习（119）:基于R型聚类法与Q型聚类法的分类分析
介绍来源：2022高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示（C155） ，这里我们对该篇优秀论文中用到的聚类进行讲解学习。 文章目录 1. 背景介绍 2. 原理解析 2.1 R型聚类法 2.2 Q型聚类法 3 案例分析 3.1. 数据集介绍 3.2. 数据集加载和预处理 3.3. R型聚类法应用 3.4. Q型聚类法应用 3.6. 结论 1. 背景介绍 在数据分析和机器学习领域，聚类分析是一种常用...
力扣234题详解：回文链表的多种解法与模拟面试问答
在本篇文章中，我们将详细解读力扣第234题“回文链表”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何判断一个链表是否为回文链表，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第234题“回文链表”描述如下： 解题思路 方法一：双指针 + 反转链表 初步分析： 为了判断一个链表是否是回文，我们可以利用双指针技巧找到链表的中点，然后反转链表的后半部分，最后比较前半部分...
力扣221题详解：最大正方形的多种解法与模拟面试问答
在本篇文章中，我们将详细解读力扣第221题“最大正方形”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何使用多种方法来解决这一问题，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第221题“最大正方形”描述如下： 解题思路 方法一：动态规划 初步分析： 使用动态规划来记录每个位置的最大正方形边长，最后返回最大边长的平方作为面积。 步骤： 定义一个二维数组 dp，dp...
Linux环境下gdb调试方法与演示
如果还未安装gdb的话，输入下面命令进行安装即可： yum install gdb 目录 一、背景引入二、如果才能进行debug调试三、gdb常用选项 一、背景引入 首先，gdb是基于命令行式的调试工具。 debug和release是软件开发过程中的两个不同阶段或模式。debug用于开发和调试软件，并提供更多的调试信息和错误排查的能力。而release用于最终交付给用户和客户的版本，它经过优化和编译...
KNN算法与SVM支持向量机
KNN算法 KNN算法就是把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由K近邻对分类对象进行判断为那个类别。这种方法的效果好，但是也有弊端，与K-means聚类算法一样，需要先预定设置k的值，k值的选择会影响分类的性能。此外这种方法要求整个训练集存储起来，如果训练集偏大，搜索就慢，训练集偏小，分类结果准确率也就低。对于大的训练集，采取某些装箱形式通常会减少对比的次数。 ...