软硬联通,协同融合——《粤港澳大湾区发展规划纲要》公开发布五周年侧记
5年前,中共中央、国务院公开发布《粤港澳大湾区发展规划纲要》。5年来,作为中国开放程度最高、经济活力最强的区域之一,大湾区科创产业加速发展,软硬联通不断拓展,协同融合纵深发展,有力推动港澳融入国家发展大局,这一新时代推动形成全面开放新格局的新尝试和推动“一国两制”事业发展的新实践,正取得丰硕成果。科创产业加速进展粤港澳大湾区包括香港、澳门特别行政区以及广东广州、深圳、珠海等珠三角九市。去年,在世界知识...
吴春来:发挥规划设计牵引作用,打造镇强村美民富新图景
展、现代化建设的奋进号角。“科技赋能 产业支撑 全力推动‘百千万工程’取得新成效分论坛”于18日下午举行,清远市佛冈县水头镇党委书记吴春来在“统筹推进镇村建设和县域绿化美化”专题研讨上表示,水头镇坚持规划先行、谋定后动,推动医养中心、魔芋基地、圩镇改造等强镇带村项目落地见效,并成功入选省“百千万工程”首批典型镇。吴春来认为,水头镇瞄准新能源、高附加值农业、医养产业等新业态,谋划建设“魔谷”“光谷”“药...
职业规划,电气工程师的岗位任职资格
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【LeetCode-337】打家劫舍III(动态规划)
目录 题目描述 解法1:动态规划 代码实现 题目链接 题目描述 在上次打劫完一条街道之后和一圈房屋后,小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口,我们称之为“根”。 除了“根”之外,每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后,聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。 如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫,房屋将自动报警。 计算在不触动警报的情况下,小偷一...
【LeetCode-213】打家劫舍II(动态规划)
题目链接 目录 题目描述 解法1:动态规划 代码实现 题目链接 题目描述 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋,每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ,这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时,相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警 。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你 在不触动警报装置的情况下 ,能够偷...
【MATLAB源码-第143期】基于matlab的蝴蝶优化算法(BOA)机器人栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线。
到最大迭代次数或解的质量满足预设标准。最终,算法输出当前种群中最优的解作为问题的最优解。 应用领域 由于其独特的搜索机制和优秀的优化能力,蝴蝶优化算法已被广泛应用于多个领域,包括但不限于工程优化、路径规划、图像处理、数据挖掘以及机器学习参数优化等。特别是在处理具有高维度、多峰值的复杂优化问题时,BOA展现出了良好的性能和鲁棒性。 总之,蝴蝶优化算法是一种灵感来源于自然界蝴蝶行为的群体智能算法,它通过模...
备战蓝桥杯---动态规划(应用3之空间优化)
话不多说,直接看题: 我们不妨把问题抽象一下: 首先,我们由裴蜀定理知道如果两个数互质,那么ax+by=c一定有整数解(只要c为1的倍数也就是整数),因此问题就转换为求选一些数使他们gcd==1(对1特判) 考虑到与背包问题的类似性,于是我们令f[i][j]为前i个数gcd==j的最小花费。 于是我们得到转移方程:f[i][j]=min(f[i-1][j],f[i-1][k]+c[i])(k与li的g...
【MATLAB源码-第159期】基于matlab的胡桃夹子优化算法(NOA)机器人栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境: MATLAB 2022a 1、算法描述 胡桃夹子优化算法(Nutcracker Optimization Algorithm, NOA)是一个灵感来源于胡桃夹子的故事的元启发式优化算法。这个故事中,胡桃夹子是一个能够将坚果壳轻易地破开以获取内部果仁的工具。在优化算法的语境下,这个过程被比喻为寻找问题解决方案的过程,即如何有效地“破开”问题的“坚硬外壳”以到达其核心或最优解。 灵感来源与算法...
【动态规划】【C++算法】2742. 给墙壁刷油漆
作者推荐 【数位dp】【动态规划】【状态压缩】【推荐】1012. 至少有 1 位重复的数字 本文涉及知识点 动态规划汇总 LeetCode2742. 给墙壁刷油漆 给你两个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 cost 和 time ,分别表示给 n 堵不同的墙刷油漆需要的开销和时间。你有两名油漆匠: 一位需要 付费 的油漆匠,刷第 i 堵墙需要花费 time[i] 单位的时间,开销为 cost[...
【动态规划】【矩阵快速幂】LeetCode2851. 字符串转换
m : 0 n − 1 \Large \sum_{m:0}^{n-1} ∑m:0n−1pre(m) - pre[j4] dp[j3]-dp[j4] = pre[j3]-pre[j4] = 0。 动态规划的状态表示 只需要两种状态j为0,j不为0。 pre[0] = 1,pre[1]=0 动态规划的转移方程 dp[0] = pre[1](n-1) dp[1] = pre[0] +pre[1](n-2)...