minMaxLoc(src, minVal, maxVal, minLoc, maxLoc, mask) 在一个数组中找到全局最小值和全局最大值 minMaxLoc函数找到最小值和最大值元素值以及它们的位置。极值在整个数组中搜索出来的，或者，如果掩膜不是一个空数组，那么将在一个特殊的数组中搜寻。 该 ...
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2019-03-20 00:37:49
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间歇性混吃等死，持续性踌躇满志系列 第4天 1、静态内部类求极值 1 class MaxMin{ 2 public static class Result{ 3 //表示最大值、最小值 4 private double Max; 5 private double Min; 6 //使用构造方法进行初 ...
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2019-03-15 23:03:49
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crm 系统项目(三) 自动分页 需求: 1. 做一个自动分页, 每15条数据1页 2. 让当前页数在中间显示 3. 上一页, 下一页 注意情况: 1.总页数 小于 规定显示的页数 2. 左右两边极值情况 3. 前后端传参,交互 user_list.py {% extends 'layout.htm ...
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2018-12-18 19:44:00
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1. 凸函数 通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。 定义1 ：集合$R_c\subset E^n$是凸集，如果对每对点$\tex ...
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2018-12-15 14:56:33
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0807 糖果传递 0x08「基本算法」练习 描述 有n个小朋友坐成一圈，每人有a[i]个糖果。每人只能给左右两人传递糖果。每人每次传递一个糖果代价为1。求使所有人获得均等糖果的最小代价。 输入格式 第一行一个正整数n<=1000000，表示小朋友的个数。接下来n行，每行一个整数a[i]，表示第i个 ...
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2018-12-08 22:35:59
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算法介绍：梯度下降算法是一种利用一次导数信息求取目标函数极值的方法，也是目前应用最为广泛的局部优化算法之一。其具有实现简单、容易迁移、收敛速度较快的特征。在求解过程中，从预设的种子点开始，根据梯度信息逐步迭代更新，使得种子点逐渐向目标函数的极小值点移动，最终到达目标函数的极小值点。注意，沿梯度正向移 ...
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2018-12-07 01:33:36
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描述 这一次我们就简单一点了，题目在此： 在直角坐标系中有一条抛物线y=ax^2+bx+c和一个点P(x,y)，求点P到抛物线的最短距离d。 输入 第1行：5个整数a,b,c,x,y。前三个数构成抛物线的参数，后两个数x,y表示P点坐标。-200≤a,b,c,x,y≤200 输出 第1行：1个实数d ...
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2018-12-01 15:32:46
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小伙伴们好今天给大家分享一下冒泡排序法： 它的原理是利用两次for循环，外层for用来控制轮数，内层for用来控制每一轮比较的次数，比较时每相邻的两个数进行比较依次向后，这样每一轮都会出比较出一个极值。 ...
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2018-11-30 20:52:21
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ICP算法主要用于点云精配准，精度很高，但是相应的缺点就是迭代过程中容易陷入局部极值。具体的ICP算法推导过程很多书上都有，就不再详述了，此次仿真用的是SVD分解的方法。 直接贴代码： rotate.m 仿真结果（配准前和配准后）： 旋转矩阵（真值和配准结果） 误差：err=0.00019434 注 ...
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2018-11-25 23:57:51
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原理 梯度下降是一个很常见的通过迭代求解函数极值的方法，当函数非常复杂，通过求导寻找极值很困难时可以通过梯度下降法求解。梯度下降法流程如下： ![image.png 10.8kB][1] 上图中，用大写字母表示向量，用小写字母表示标量。 假设某人想入坑，他站在某点，他每移动一小步，都朝着他所在点的梯 ...
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2018-11-25 13:23:24
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