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MINST (Modified National Institute of Standards and Technology) 是计算机视觉方向最基础的数据集之一,自从1999年发布以来,这个手写图像数据集就成为了基准分类算法的基础。

TensorFlow 1.x版本由于其较为复杂的机制(如Session等),与Pytorch相比编程的难度较高。于是2019年秋TensorFlow正式发布了2.0版本,此次更新并不向下兼容,更像是一个全新的框架——在2.0版本中,Keras被整合成为了TensorFlow的一个高级API,使用Keras仅数十行便可以完成一个简单的神经网络搭建。

本文将基于 TensorFlow 2 的 Keras 框架进行MINST手写数字识别的相关讨论与探究。

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旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为:一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该推销员从一个城市出发,需要经过所有城市后,回到出发地。应如何选择行进路线,以使总的行程最短。

在本文中使用的数据为来自TSPLIB的ATT48,即美国本土48个州首府坐标,TSPLIB的已知最优解为10628。

从图论的角度来看,该问题实质是在一个带权完全无向图中,找一个权值最小的Hamilton回路。由于该问题的可行解是所有顶点的全排列,随着顶点数的增加,会产生组合爆炸,它是一个NP完全问题。

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数据库课程画风一转来到了GUI的构建上

关于Serverlet这类东西我了解的确实不多,一开始上手确实头大,连基本的运行逻辑都没弄明白

然后发现这玩意还挺有意思的,真香

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半年前曾经写过一篇类似的文章 排序算法的比较,那时候是用C语言实现各种排序算法,并借助PAT平台进行了时间复杂度比较。但是现在看来并不是那么让人满意,比如输入输出占用时间,测试数据描述不清楚,Time out无法统计等等。

昨天心血来潮花了几个小时用Java重写了一遍,不借助OJ平台本地对7种不同的排序算法使用7组不同的数据进行了测试。

Feature

  • 比较了7种排序算法,包括随机化快速排序,快速排序,堆排序,归并排序,冒泡排序,插入排序,java.util.Arrays库函数
  • 通过SortAlgorithm父类统一run()方法
  • 有序数组的步距控制,无序率shuffle
  • 统计结果一键输出,无需手动调整

项目地址

Sort-Algorithm-Comparison

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从浙大数据结构MOOC入坑PAT以来,PAT可能是我刷过题目数量最多的OJ了。

下面讲讲我的心路历程吧。

从很久之前就听说PAT甲级可以在一年内1:1等同于浙江大学计算机类专业复试上机考试成绩,直到大二下学期我的专业也开设了数据结构这门课。我是同时跟着学校与MOOC进行,由于学校里的课用的教材是算法导论,里面内容的顺序正好与浙大MOOC相反,所以当学期中的时候我就基本都学完了,进度还算挺快的。

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