Java五子棋开发思路【蓝杰项目】 绘制窗体画棋盘画棋子计算棋子位置判断是否连成线人机对战（权值算法） 绘制窗体 针对一个项目来说，人机交互是必须的，那么先来绘制一个窗体吧 用到的类是JFrame，上代码 this.setSize(800, 800); this.setTitle("五子棋游戏"); //设置居中显示
重读微积分（一）：极限 重读微积分（二）：三个极限常数的来源 重读微积分（三）：洛必达法则 重读微积分（四）：连续性和导数 重读微积分（五）：数值导数 重读微积分（六）：差商与牛顿插值 本系列所有代码皆用R语言完成。 5 方向导数 根据单变量函数的导数定义，可以类推出多变量函数的导数定义。唯一值得注意
mark // 已知lnx+x^2 =0 在（0,1）范围内有解，用数值方法求解, 精度0.0001 // 求二维矩阵从最左上角元素到最右下角元素的最短路径和，只能往右和往下,输出最 // 短路径和对应的路径 // 输入：map = [[2,3,1],[1,9,1],[6,4,2]] // 输出：2->3->1->1->2
jacobi.m function [y,n]=jacobi(A,b,x0,ep) %A:系数矩阵；b:常数矩阵；x0:迭代初值；ep:迭代精度； D=diag(diag(A)); %取A的主对角线上的元素建立对角矩阵； L=-tril(A,-1); %取A的主对角线以下（不包括主对角线）的元素建立下三角矩阵； U=-triu(A,1); %取A的主对角线以上（不包括主对角线
李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降 误差 误差来源 误差有三个来源： 样本噪音noise；模型预测值的方差variance；预测值相对真实值的偏差bias。 误差计算公式： 误差的期望值 = 噪音的方差 + 模型预测值的方差 + 预测值相对真实值的偏差的平方
复变函数的极限和连续性 函数的极限 定义 设函数 w = f ( z ) w=f(z)
前面【muduo学习笔记：net部分之Http–HttpRequest、HttpResponse 和 HttpContext】介绍了TCP数据数据Buffer承载的HTTP报文的解析，本文结合TcpServer，基于muduo实现一个简单的HttpServer。由于对协议解析不完善，它不适合写web的通用服务。 1、HttpServer的定义 有了TcpServer的
二分查找，不过查找过程中的判断条件更细一些，比如会判断mid以及mid+1的正确性，贴代码 class Solution { public: int mySqrt(int x) { if(x == 0) return 0; if(x == 1) return 1; long long x_temp = x; long left = 1;
LU分解求线性方程组 解一维平板非稳态导热隐式格式时，需要求解线性方程组。LU分解适合线性方程组有唯一解的小规模求解。 function x=LUsolve(A,B,x0,eps,M) %LU分解法求方程组的解（矩阵公式求解） %A为方程组的系数矩阵；b为方程组的右端项 %x为线性方程组的解；x0为迭代初值 %eps为误差
迭代法在程序设计中也是一种常见的递推方法，即：给定一个原始值，按照某个规则计算一个新的值， 然后将这个计算出的新值作为新的变量值带入规则中进行下一步计算，在满足某种条件后返回最后的 计算结果；牛顿迭代法是用于多项式方程求解根的方法，在只有笔和纸的年代，这个方法给了人们一
1、matlab中绘制法线的函数是: surfnorm(X,Y,Z) 绘制（X，Y，Z）所表示的曲面的法线 [Nx,Ny,Nz] = surfnorm(X,Y,Z) 给出（X，Y，Z）所表示的曲面的法线数据 举个例子：绘制一个球面x^2+y^2=z^2的法线。 输入命令 [X,Y,Z] = sphere();
本篇参考于：中国大学慕课，专题六，“6.4MATLAB---非线性方程求解与应用” 1.单变量非线性方程求解fzero 2.非线性方程组求解fsolve 3.求函数极值 无约束条件最优化求解fminbnd,fminsearch,fiminunc 有约束条件最优化求解fmincon 1.单变量非线性方程求解 注：fzero执行的是一个
IFC表示不规则形状楼板 ifcslab每个顶点 （楼板每个顶点）表示如下： #173= IFCCARTESIANPOINT((-3475.,-8483.21697442762)); #175= IFCCARTESIANPOINT((1525.,-8483.21697442762)); #177= IFCCARTESIANPOINT((6025.,-3983.21697442762)); #179= IFCCARTESIANPOINT((6025.,8705.36
目录非线性规划非线性规划的matlab解法fmincon函数fminsearch函数（求极小值）计算函数的零点和方程组的解法一法二法三约束极值问题二次规划罚函数法外罚函数法matlab求约束极值问题fminbnd函数fseminf函数fminimax函数 非线性规划 非线性规划的matlab解法 fmincon函数 x = fmincon(
题目链接：https://codeforces.com/problemset/problem/1292/B 洛谷链接：https://www.luogu.com.cn/problem/CF1292B 主要还是没能多想想吧。 还是看了题解。其实并没有那么难。突破口是在上面。 我们可以发现假设bx = by = 0, pn的坐标就是(ax^n * px, ay^n * p)这是一个
文章目录 目的概念分类一般插值多项式拉格朗日插值法分段线性插值分段二次插值 牛顿插值法埃尔米特插值原理分段三次埃米尔特插值三次样条插值 目的 比赛中常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析，而有时候现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，这时就可
插值与拟合 在实际问题中，一个函数 y = f ( x ) y=f(x) y=
梯度下降法在统计学习还是深度学习中都得到了广泛的应用，我们通过构建合理的模型，将模型预测的输出和正确结果进行误差计算，通过优化模型参数使得输出的结果和正确结果的误差最小，我们往往会把误差损失函数构建成一个凸函数，这样使得参数的求解比较单一化，就像一元二次函数只有一个
Recently, Peter saw the equation x0+2x1+4x2+...+2mxm=nx0+2x1+4x2+...+2mxm=n. He wants to find a solution (x0,x1,x2,...,xm)(x0,x1,x2,...,xm) in such a manner that ∑i=0mxi∑i=0mxi is minimum and every xixi (0≤i≤m0≤i≤m) is non-negative. Input There
GPIO寄存器 在BCM2711中，共有58个GPIO管脚,被分成了3个banks，Bank0包含的GPIO从0到27,bank1包含的GPIO从28-45，bank2包含的GPIO从46到57。其中GPIO寄存器有GPFSELn、GPSETn、GPCLRn等，下面具体描述这些寄存器的作用： 寄存器GPFSEL0-GPFSEL5 表示功能寄存器，指定管脚为输入、输出等，
一、单调性判断定理 定理： 设函数y=f(x)在[a，b]上连续，在(a，b)内可导。 (1)如果在(a，b)内f(x)≥0，且等号仅在有限多个点处成立，那么函数y=f(x)在[a，b]上单调增加; (2)如果在(a，b)内f(x)≤0，且等号仅在有限多个点处成立，那么函数y=f(x)在[a，b]上单调减少。 证明思路： 利用拉格朗日中值公
*注:本博客参考李宏毅老师2020年机器学习课程. 视频链接 目录 1 分类模型1.1 应用1.2 分类与回归的区别1.3 分类模型1.3.1 目标函数1.3.2 损失函数 1.4 朴素贝叶斯分类模型 2 分类实例3 朴素贝叶斯分类器进一步讨论 1 分类模型 回归模型和分类模型都是一种输入到输出之
agui_lagrange.m： function f=agui_lagrange(x0,y0,x) % x0为节点向量，y0为节点上的函数值，x为插值点，f为返回插值 n=length(x0);m=length(x); format long s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(x-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end
【题意】 给定n个小朋友每个人有一个01串，游戏规则如下，每次在一个生成的串的末尾随机生成0/1，当出现了某个小朋友手里的串的时候游戏结束，该小朋友获胜，求每个小朋友获胜的概率是多少 【分析】 这道题目其实就是P6125 [JSOI2009]有趣的游戏的加强版 考虑有趣的游戏这道题的方式为AC自
幂级数 文章目录 幂级数一.函数项级数1.定义2.函数项级数的收敛性①定义②收敛点、收敛域③和函数 二.幂级数1.定义2.阿贝尔定理推论注： 3.定理（关于收敛半径）收敛半径的计算方法 三.幂级数运算1.加减乘除①加减法②数乘③乘法④除法 2.分析性质 四.泰勒级数1.泰勒公式回顾
