interface Web
js tutoriel
Explication détaillée de plusieurs algorithmes de permutation totale récursifs en JavaScript
Explication détaillée de plusieurs algorithmes de permutation totale récursifs en JavaScript
Swap (récursif)
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>Full Permutation(Recursive Swap) - Mengliao Software</title>
</head>
<body>
<p>Full Permutation(Recursive Swap)<br />
Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br />
2011.05.24</p>
<script type="text/javascript">
/*
全排列（递归交换）算法
1、将第一个位置分别放置各个不同的元素；
2、对剩余的位置进行全排列（递归）；
3、递归出口为只对一个元素进行全排列。
*/
function swap(arr,i,j) {
if(i!=j) {
var temp=arr[i];
arr[i]=arr[j];
arr[j]=temp;
}
}
var count=0;
function show(arr) {
document.write("P<sub>"+ ++count+"</sub>: "+arr+"<br />");
}
function perm(arr) {
(function fn(n) { //为第n个位置选择元素
for(var i=n;i<arr.length;i++) {
swap(arr,i,n);
if(n+1<arr.length-1) //判断数组中剩余的待全排列的元素是否大于1个
fn(n+1); //从第n+1个下标进行全排列
else
show(arr); //显示一组结果
swap(arr,i,n);
}
})(0);
}
perm(["e1","e2","e3","e4"]);
</script>
</body>
</html>Chaîne (récursif)
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>Full Permutation(Recursive Link) - Mengliao Software</title>
</head>
<body>
<p>Full Permutation(Recursive Link)<br />
Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br />
2012.03.29</p>
<script type="text/javascript">
/*
全排列（递归链接）算法
1、设定源数组为输入数组，结果数组存放排列结果（初始化为空数组）；
2、逐一将源数组的每个元素链接到结果数组中（生成新数组对象）；
3、从原数组中删除被链接的元素（生成新数组对象）；
4、将新的源数组和结果数组作为参数递归调用步骤2、3，直到源数组为空，则输出一个排列。
*/
var count=0;
function show(arr) {
document.write("P<sub>"+ ++count+"</sub>: "+arr+"<br />");
}
function perm(arr) {
(function fn(source, result) {
if (source.length == 0)
show(result);
else
for (var i = 0; i < source.length; i++)
fn(source.slice(0, i).concat(source.slice(i + 1)), result.concat(source[i]));
})(arr, []);
}
perm(["e1", "e2", "e3", "e4"]);
</script>
</body>
</html>Retour arrière (récursif)
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>Full Permutation(Recursive Backtrack) - Mengliao Software</title>
</head>
<body>
<p>Full Permutation(Recursive Backtrack)<br />
Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br />
2012.03.29</p>
<script type="text/javascript">
/*
全排列（递归回溯）算法
1、建立位置数组，即对位置进行排列，排列成功后转换为元素的排列；
2、建立递归函数，用来搜索第n个位置；
3、第n个位置搜索方式与八皇后问题类似。
*/
var count = 0;
function show(arr) {
document.write("P<sub>" + ++count + "</sub>: " + arr + "<br />");
}
function seek(index, n) {
if (n >= 0) //判断是否已回溯到了第一个位置之前，即已经找到了所有位置排列
if (index[n] < index.length - 1) { //还有下一个位置可选
index[n]++; //选择下一个位置
if ((function () { //该匿名函数判断该位置是否已经被选择过
for (var i = 0; i < n; i++)
if (index[i] == index[n]) return true; //已选择
return false; //未选择
})())
return seek(index, n); //重新找位置
else
return true; //找到
}
else { //当前无位置可选，进行递归回溯
index[n] = -1; //取消当前位置
if (seek(index, n - 1)) //继续找上一个位置
return seek(index, n); //重新找当前位置
else
return false; //已无位置可选
}
else
return false;
}
function perm(arr) {
var index = new Array(arr.length);
for (var i = 0; i < index.length; i++)
index[i] = -1; //初始化所有位置为-1，以便++后为0
for (i = 0; i < index.length - 1; i++)
seek(index, i); //先搜索前n-1个位置
while (seek(index, index.length - 1)) { //不断搜索第n个位置，即找到所有位置排列
var temp = [];
for (i = 0; i < index.length; i++) //将位置之转换为元素
temp.push(arr[index[i]]);
show(temp);
}
}
perm(["e1", "e2", "e3", "e4"]);
</script>
</body>
</html>Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
CLIP-BEVFormer : superviser explicitement la structure BEVFormer pour améliorer les performances de détection à longue traîne
Mar 26, 2024 pm 12:41 PM
Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : À l'heure actuelle, dans l'ensemble du système de conduite autonome, le module de perception joue un rôle essentiel. Le véhicule autonome roulant sur la route ne peut obtenir des résultats de perception précis que via le module de perception en aval. dans le système de conduite autonome, prend des jugements et des décisions comportementales opportuns et corrects. Actuellement, les voitures dotées de fonctions de conduite autonome sont généralement équipées d'une variété de capteurs d'informations de données, notamment des capteurs de caméra à vision panoramique, des capteurs lidar et des capteurs radar à ondes millimétriques pour collecter des informations selon différentes modalités afin d'accomplir des tâches de perception précises. L'algorithme de perception BEV basé sur la vision pure est privilégié par l'industrie en raison de son faible coût matériel et de sa facilité de déploiement, et ses résultats peuvent être facilement appliqués à diverses tâches en aval.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
Recommandé : Excellent projet de détection et de reconnaissance des visages open source JS
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
La technologie de détection et de reconnaissance des visages est déjà une technologie relativement mature et largement utilisée. Actuellement, le langage d'application Internet le plus utilisé est JS. La mise en œuvre de la détection et de la reconnaissance faciale sur le front-end Web présente des avantages et des inconvénients par rapport à la reconnaissance faciale back-end. Les avantages incluent la réduction de l'interaction réseau et de la reconnaissance en temps réel, ce qui réduit considérablement le temps d'attente des utilisateurs et améliore l'expérience utilisateur. Les inconvénients sont les suivants : il est limité par la taille du modèle et la précision est également limitée ; Comment utiliser js pour implémenter la détection de visage sur le web ? Afin de mettre en œuvre la reconnaissance faciale sur le Web, vous devez être familier avec les langages et technologies de programmation associés, tels que JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, etc. Dans le même temps, vous devez également maîtriser les technologies pertinentes de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle. Il convient de noter qu'en raison de la conception du côté Web
Explorez les principes sous-jacents et la sélection d'algorithmes de la fonction de tri C++
Apr 02, 2024 pm 05:36 PM
La couche inférieure de la fonction de tri C++ utilise le tri par fusion, sa complexité est O(nlogn) et propose différents choix d'algorithmes de tri, notamment le tri rapide, le tri par tas et le tri stable.
L'intelligence artificielle peut-elle prédire la criminalité ? Explorez les capacités de CrimeGPT
Mar 22, 2024 pm 10:10 PM
La convergence de l’intelligence artificielle (IA) et des forces de l’ordre ouvre de nouvelles possibilités en matière de prévention et de détection de la criminalité. Les capacités prédictives de l’intelligence artificielle sont largement utilisées dans des systèmes tels que CrimeGPT (Crime Prediction Technology) pour prédire les activités criminelles. Cet article explore le potentiel de l’intelligence artificielle dans la prédiction de la criminalité, ses applications actuelles, les défis auxquels elle est confrontée et les éventuelles implications éthiques de cette technologie. Intelligence artificielle et prédiction de la criminalité : les bases CrimeGPT utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données, identifiant des modèles qui peuvent prédire où et quand les crimes sont susceptibles de se produire. Ces ensembles de données comprennent des statistiques historiques sur la criminalité, des informations démographiques, des indicateurs économiques, des tendances météorologiques, etc. En identifiant les tendances qui pourraient échapper aux analystes humains, l'intelligence artificielle peut donner du pouvoir aux forces de l'ordre.
Algorithme de détection amélioré : pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution
Jun 06, 2024 pm 12:33 PM
01Aperçu des perspectives Actuellement, il est difficile d'atteindre un équilibre approprié entre efficacité de détection et résultats de détection. Nous avons développé un algorithme YOLOv5 amélioré pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution, en utilisant des pyramides de caractéristiques multicouches, des stratégies de têtes de détection multiples et des modules d'attention hybrides pour améliorer l'effet du réseau de détection de cibles dans les images de télédétection optique. Selon l'ensemble de données SIMD, le mAP du nouvel algorithme est 2,2 % meilleur que YOLOv5 et 8,48 % meilleur que YOLOX, permettant ainsi d'obtenir un meilleur équilibre entre les résultats de détection et la vitesse. 02 Contexte et motivation Avec le développement rapide de la technologie de télédétection, les images de télédétection optique à haute résolution ont été utilisées pour décrire de nombreux objets à la surface de la Terre, notamment des avions, des voitures, des bâtiments, etc. Détection d'objets dans l'interprétation d'images de télédétection
Application d'algorithmes dans la construction de 58 plateformes de portraits
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits Tout d'abord, je voudrais partager avec vous le contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits. 1. La pensée traditionnelle de la plate-forme de profilage traditionnelle ne suffit plus. La création d'une plate-forme de profilage des utilisateurs s'appuie sur des capacités de modélisation d'entrepôt de données pour intégrer les données de plusieurs secteurs d'activité afin de créer des portraits d'utilisateurs précis. Elle nécessite également l'exploration de données pour comprendre le comportement et les intérêts des utilisateurs. et besoins, et fournir des capacités côté algorithmes ; enfin, il doit également disposer de capacités de plate-forme de données pour stocker, interroger et partager efficacement les données de profil utilisateur et fournir des services de profil. La principale différence entre une plate-forme de profilage d'entreprise auto-construite et une plate-forme de profilage de middle-office est que la plate-forme de profilage auto-construite dessert un seul secteur d'activité et peut être personnalisée à la demande. La plate-forme de mid-office dessert plusieurs secteurs d'activité et est complexe ; modélisation et offre des fonctionnalités plus générales. 2.58 Portraits d'utilisateurs de l'arrière-plan de la construction du portrait sur la plate-forme médiane 58
Ajoutez SOTA en temps réel et montez en flèche ! FastOcc : un algorithme Occ plus rapide et convivial pour le déploiement est là !
Mar 14, 2024 pm 11:50 PM
Écrit ci-dessus & La compréhension personnelle de l'auteur est que dans le système de conduite autonome, la tâche de perception est un élément crucial de l'ensemble du système de conduite autonome. L'objectif principal de la tâche de perception est de permettre aux véhicules autonomes de comprendre et de percevoir les éléments environnementaux environnants, tels que les véhicules circulant sur la route, les piétons au bord de la route, les obstacles rencontrés lors de la conduite, les panneaux de signalisation sur la route, etc., aidant ainsi en aval modules Prendre des décisions et des actions correctes et raisonnables. Un véhicule doté de capacités de conduite autonome est généralement équipé de différents types de capteurs de collecte d'informations, tels que des capteurs de caméra à vision panoramique, des capteurs lidar, des capteurs radar à ondes millimétriques, etc., pour garantir que le véhicule autonome peut percevoir et comprendre avec précision l'environnement environnant. éléments , permettant aux véhicules autonomes de prendre les bonnes décisions pendant la conduite autonome. Tête
