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《算法导论》实验涵盖五个常见项目

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简介:
《算法导论》实验课程包含五大经典项目实践,旨在通过实际操作深化学生对算法理论的理解与应用能力。 本段落将涵盖六种排序算法的比较分析、最近点对问题求解方法、任务调度策略以及最长公共子序列(LCS)的实现,并介绍红黑树的基本操作及C++语言的具体实现方式。

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    《算法导论》实验课程包含五大经典项目实践,旨在通过实际操作深化学生对算法理论的理解与应用能力。 本段落将涵盖六种排序算法的比较分析、最近点对问题求解方法、任务调度策略以及最长公共子序列(LCS)的实现,并介绍红黑树的基本操作及C++语言的具体实现方式。
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    本实验报告涵盖了计算机组成原理中的五项基础实验,包括指令系统、CPU设计等核心内容,旨在通过实践加深学生对计算机硬件结构的理解。 计算机组成原理实验报告包括五个常用实验:算术逻辑运算实验、存储器实验、总线控制实验以及两个数据总线实验(分别为数据总线实验一和数据总线实验二)。
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  • 经理面试题集,大部分面试问题
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    PytorchOCR是一款集成多种文字检测和识别算法的Python工具库,专为使用Pytorch框架的研究者和开发者设计。它提供了便捷的功能来处理图像中的文本信息,适用于各种应用场景。 PytorchOCR简介:PytorchOCR致力于构建一套集训练、推理与部署于一体的OCR引擎库。 更新日志: - 2021.02.27 添加移动端识别模型文件,包括DBNet模型。 - 2021.02.25 添加服务器端识别模型文件。 - 2021.02.09 更新DBNet模型及网络结构的fpn、推理时的缩放和后处理功能。 - 2020.07.01 增加新算法文档。 - 2020.06.29 添加检测模块的mb3和resnet50_vd预训练模型。 - 2020.06.25 完成检测模块的训练与预测功能。 - 2020.06.18 更新自述文件。 - 2020.06.17 实现识别模块的训练和预测。 待办事项清单: - CRNN模型的训练及Python版本预测 - DB模型的训练及Python版本预测 - ImageNet预训练模型 - 手机端部署DB通用模型
  • LPP数据
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    本文档提供了关于LPP(局部保留投影)算法在多种应用场景中的常用实验数据集和分析结果,旨在帮助研究者理解和优化该算法性能。 有ORL、PIE、USPU和Yale等数据集,这些数据都是Matlab可用的。
  • idea主题的jar包
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