Unity3d 讓Sprite閃爍幾次（表示無敵狀態演算法）
大牛
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C#socket通訊服務器（連接狀態監控）
del endpoint etc acc ipa ack ipaddress ava listening class SocketServerManager { public delegate void ConnectStateEventHandler
（拼多多筆試演算法）根據二叉樹的前序遍歷和中序遍歷確定後序遍歷的兩種思路
根據二叉樹的前序遍歷和中序遍歷確定後序遍歷 輸入：第一行：結點數目 第二行：前序遍歷陣列 第三行：中序遍歷陣列 輸出 ：後序遍歷陣列 例如：第一行：7 第二行：6 4 2 5 3 1 7 第三行：4 2 5 6 1 3 7 輸出 ：5 2 4 1 7 3 6 我思
Newcoder 40 F.珂朵莉的約數（數論+莫隊演算法）
Description 珂朵莉給你一個長為 n n n的序列，有
hdu-1150（二分圖+匈牙利演算法）
題目連結：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1150 思路：題目中給出兩個機器A，B；給出k個任務，每個任務可以由A的x狀態或者B的y狀態來完成。 完成任務的順序可以任意改變，每次改變一次狀態需要重啟一次機器。 將每個狀態看做一個點，每個任務看做兩個狀態
演算法設計與計算（改寫二分搜尋演算法）（教材2-3）
二分搜尋 設a[0:n-1]是一個已排好序的陣列。請改寫二分搜尋演算法，使得當搜尋元素x不在陣列中時，返回小於x的最大元素的位置I和大於x的最大元素位置j public static int binarySearch(int []a,int x,int n) {int left=0; int r
深度學習 --- BP演算法詳解（誤差反向傳播演算法）
本節開始深度學習的第一個演算法BP演算法，本打算第一個演算法為單層感知器，但是感覺太簡單了，不懂得找本書看看就會了，這裡簡要的介紹一下單層感知器： 圖中可以看到，單層感知器很簡單，其實本質上他就是線性分類器，和機器學習中的多元線性迴歸的表示式差不多，因此它具有多元線性迴歸的優點和缺點。
第七章：整合學習（利用AdaBoost元演算法...）
---恢復內容開始--- 整合學習其實不能算一個演算法，應該算是一種框架，集百家之長。整合演算法具體有Bagging與Boosting兩種大類。兩者區別： 1)Bagging是並行的，它就好比找男朋友，美女選擇擇偶物件的時候，會問幾個閨蜜（幾個演算法）的建議，最後選擇一個綜合得分最高的一個作為男朋
7-10 排座位（並查集演算法）
7-10 排座位（25 分） 佈置宴席最微妙的事情，就是給前來參宴的各位賓客安排座位。無論如何，總不能把兩個死對頭排到同一張宴會桌旁！這個艱鉅任務現在就交給你，對任何一對客人，請編寫程式告訴主人他們是否能被安排同席。 輸入格式： 輸入第一行給出3個正整數：N（≤100），即前來參宴的
Intel IPP密碼庫 IPPCP 2018——第三部分 演算法效率測試（含國密演算法）
Part III. 實測效率 本章對Intel IPPCP 2018支援的分組密碼演算法AES、TDES、SM4和雜湊演算法SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512、SHA512-224、SHA512-256、SM3、MD5的效率進行測試。 SM2效率待後續更新。
目標檢測演算法另一分支的發展（one stage檢測演算法）：YOLO、SSD、YOLOv2/YOLO 9000、YOLOv3
目標檢測可以理解為是物體識別和物體定位的綜合，不僅僅要識別出物體屬於哪個分類，更重要的是得到物體在圖片中的具體位置。 目前的目標檢測演算法分為兩類： 一類是two-stage，two-stage檢測演算法將檢測問題劃分為兩個階段，首先產生候選區域（region proposals），然後
目標檢測演算法的演進（two-stage檢測演算法）：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN
什麼是目標檢測（object detection）： 目標檢測（object detection），就是在給定的一張圖片中精確找到物體所在的位置，並標註出物體的類別。所以，目標檢測要解決的問題就是物體在哪裡以及是什麼的整個流程問題。 但是，在實際照片中，物體的尺寸變化範圍很大，擺放物體的
關於FIFO（頁面淘汰演算法）和LRU（最近最少使用演算法）詳細說明
舉例說明：例如在一個虛存系統中，程序的記憶體空間為3頁，已開始記憶體為空，有以下訪問序列：2,3,2,1,5,2,4,5,3,2,5,2。分別用以上兩種方法分別計算缺頁次數。 A：使用FIFO（頁面淘汰演算法） FIFO:先進先出，也就是， 先調2（缺） 記憶體為2.
Jmeter壓力測試簡單教程（包括伺服器狀態監控）
步驟一 安裝Jmeter 我用的版本是3.1版本，為什麼是3.1，因為3.2有問題，我也是跑了一段時間後才知道3.2版本太新了還是什麼的，有些功能就是不行，在此建議大家，不要輕易使用最新版本，次新版本就可以了。安裝好了之後Jmeter的bin目錄下有個Jmet
UVA - 1533Moving Pegs移動小球 （bfs加狀態壓縮）
題意：一共有15個洞，成三角形分佈，有一個洞是空的，其餘都是有一個小球，小球可以穿過一個或多個小球到空洞裡，被穿過的小球就被拿走（注意，穿過的小球必須至少一個），最後只剩一個小球，且在開始時候的空位上，問最少多少步，結果按字典序最小輸出。 分析：此題不難想到用bfs搜尋，資料儲存是一個難點，資料
java合併兩個升序陣列為一個新的升序陣列（不使用排序演算法）
public static void main(String[] args) { int[] nums1 = {1, 3, 41, 56, 78, 89, 100, 299}; int[] nums2 = {0, 2, 30, 50, 80, 99, 111, 1
一致性 Hash 演算法（分散式或均衡演算法）
簡介： 一致性雜湊演算法在1997年由麻省理工學院提出的一種分散式雜湊（DHT）實現演算法，設計目標是為了解決因特網中的熱點(Hot spot)問題，初衷和CARP十分類似。一致性雜湊修正了CARP使用的簡單雜湊演算法帶來的問題，使得分散式雜湊（DHT）可以在P
SCOI 2008 獎勵關 （期望DP + 狀態壓縮）
任重而道遠 你正在玩你最喜歡的電子遊戲，並且剛剛進入一個獎勵關。在這個獎勵關裡，系統將依次隨機丟擲k次寶物， 每次你都可以選擇吃或者不吃（必須在丟擲下一個寶物之前做出選擇，且現在決定不吃的寶物以後也不能再吃）。 寶物一共有n種，系統每次丟擲這n種寶物的概率都相同且相互獨立
unity學習：尋路演算法（AStar演算法）與簡單AI（勢能場估價演算法）
專案地址：https://github.com/kotomineshiki/AIFindPath 視訊地址：多重尋路 綜合尋路——包括攻擊考量的尋路演算法 GamePlay 這是一個《文明》+皇室戰爭的組合。 UI層使用狀態機來實現以下操作 1. 點選棋子再點選格子，
一致性 Hash 演算法學習（分散式或均衡演算法）
簡介： 一致性雜湊演算法在1997年由麻省理工學院提出的一種分散式雜湊（DHT）實現演算法，設計目標是為了解決因特網中的熱點(Hot spot)問題，初衷和CARP十分類似。一致性雜湊修正了CARP使用的簡單雜湊演算法帶來的問題，使得分散式雜湊（DHT）可以在P2P環境中真