Comment implémenter le tri par comptage dans JS
Cet article présente principalement les algorithmes de tri par comptage et de tri par base implémentés par JS. Il analyse brièvement les principes et les techniques d'implémentation JS du tri par comptage et du tri par base sous forme d'exemples. Les amis dans le besoin peuvent se référer à cet article
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Tri par comptage
Le tri par comptage est un simple tri par seau, un seau représente un dans le tableau Le nombre d'occurrences d'un nombre, donc un tableau auxiliaire est requis qui est aussi grand que la plage numérique du tableau. Il est généralement utilisé pour trier avec une plage inférieure à 100. La complexité temporelle est O(. n), et la complexité spatiale est la plage numérique du tableau.
/** * 范围在 start - end 之间的排序 * 计数排序需要辅助数组,该辅助数组的长度是待排序数组的范围,所以一般用作范围小于100的排序 */ function countSort(arr, start, end) { var len = arr.length; // 桶数组 var suportArr = new Array(end - start + 1); // 结果数组 var resArr = new Array(len); // 初始化桶数组 for (i = 0; i < suportArr.length; i++) { suportArr[i] = 0; } // 待排序数组中的数组出现,在桶子对应位置+1代表这个数出现的个数+1了 for (let i = 0; i < len; i++) { suportArr[arr[i]]++; } // 从第1项开始,桶数组加上前一个桶的个数,现在辅助数组的意义变成了每一项的排名了。 for (let i = 1; i < suportArr.length; i++) { suportArr[i] += suportArr[i - 1]; } // 根据辅助数组的排名,从后往前赋值 for (let i = len - 1; i >= 0; i--) { resArr[suportArr[arr[i]] - 1] = arr[i]; suportArr[arr[i]]--; } return resArr; }
Tri Radix
Le tri Radix est un tri à seau multi-couches
var radix = 16; // 基数,可以为任何数,越大趟数越小,但是桶数越多,最好根据最大数字进行定义。 function _roundSort(arr, round, radix) { var buckets = new Array(radix); for (let i = 0; i < radix; i++) { buckets[i] = []; } // 将数组中的数放进对应的桶子中 for (let i = 0; i < arr.length; i++) { let remainder = Math.floor(arr[i] / (radix ** (round - 1))) % radix; buckets[remainder].push(arr[i]); } // 将数组重新根据桶子进行排序 var index = 0; for (let i = 0; i < buckets.length; i++) { for (let j = 0; j < buckets[i].length; j++) { arr[index++] = buckets[i][j]; } } } function radixSort(arr, round) { for (let i = 1; i <= round; i++) { _roundSort(arr, i, radix); } return arr; } console.log(radixSort([10,5,5,50,0,155,4622,5,1,4,2154], 4));
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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.

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.

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

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

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
