矩阵求逆若出现“矩阵接近奇异值，或者缩放错误“怎么办
对矩阵求逆或者求解线性方程组时，若出现“矩阵接近奇异值，或者缩放错误。结果可能不准确。Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate.”报错信息，可能是选取的求逆函数不合适导致的，可使用求解最小范数最小二乘解的方法进行解决。Matlab中一般有四种求
数学
【狂热算法篇】探秘图论之Dijkstra 算法：穿越图的迷宫的最短路径力量（通俗易懂版）
羑悻的小杀马特.-CSDN博客羑悻的小杀马特.擅长C/C++题海汇总,AI学习,c++的不归之路,等方面的知识,羑悻的小杀马特.关注算法,c++,c语言,青少年编程领域.#####在本篇文章中，博主将带大家去学习所谓的Dijkstra算法；从基本理解，画图分析展示&#x
【动态规划】须知少时凌云志，曾许人间第一流 - 二维01背包问题
本篇博客给大家带来的是二维01背包问题之动态规划解法技巧. 🐎文章专栏: 动态规划 🚀若有问题 评论区见 ❤ 欢迎大家点赞 评论 收藏 分享 如果你不知道分享给谁,那就分享给薯条. 你们的支持是我不断创作的动力 .
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要快乐
顺便进步
1. 一和零
2. 盈利计划
全聚焦法：全矩阵捕捉（FMC）的全聚焦法（TFM） - MATLAB实现
全聚焦法：全矩阵捕捉（FMC）的全聚焦法（TFM） - MATLAB实现 【下载地址】全聚焦法全矩阵捕捉FMC的全聚焦法TFM-MATLAB实现 全聚焦法：全矩阵捕捉（FMC）的全聚焦法（TFM） - MATLAB实现本资源文件提供了一个全聚焦方法
【C++DFS 图论 时间戳】2360. 图中的最长环|1897
本文涉及知识点C++图论 C++DFS
LeetCode2360. 图中的最长环给你一个 n 个节点的 有向图 ，节点编号为 0 到 n - 1 ，其中每个节点 至多 有一条出边。 图用一个大小为 n 下标从 0 开始的数组 edges 表示，节点 i 到节点 edges[i] 之间有一条有向边。如果节点 i 没有出边&#
【全部更新】2025金地杯A题山西省大学生数学建模思路代码文章教学:光伏板积灰程度检测及灰尘清洗策略
完整内容请看文章最下面的推广群我将展示完整的文章、代码和结果 光伏板积灰程度检测及灰尘清洗策略 摘要 随着光伏发电在新能源体系中的快速普及，其运行维护的智能化需求愈发迫切。尤其是在实际电站运行中，组件表面积灰问题对发电效率造成显著影响，如何高效识别积灰程度、评估清洗收益并制定科学的维护策略成为关键问题。本文依托四个典型光伏电站的运行与环境数据࿰
数组拆分求最大不重复数和（动态规划解法）
数组拆分成两部分，使不重复数字数目和最大（动态规划 + C++实现）
题目描述给定一个长度为 $n$ 的数组 $a[1…n]$。我们需要将数组拆分成前后两部分（即在某个位置 $k$ 上切开，前一部分为 $a[1…k]$，后一部分为 $a[k+1…n]$，$1 \le
Fisher信息矩阵（Fisher Information Matrix，简称FIM）
Fisher信息矩阵简介Fisher信息矩阵（Fisher Information Matrix，简称FIM）是统计学和信息理论中的一个重要概念，广泛应用于参数估计、统计推断和机器学习领域。它以统计学家罗纳德·费希尔（Ronald Fisher）的名字命名，反映了概率分布对参数变化的敏感度ÿ
我的赛博之路：跨越失业迷雾，于 IT 矩阵破茧成蝶
目录个人感受：个人经历：个人认知：深耕技术，厚积薄发：拓展视野，触类旁通：项目实践，锤炼能力软技能培养，全面发展个人感受：作为一名热爱IT行业的大学生，在踏入这个领域的那一刻起，我就被其魅力深深吸引。然而，随着学习的深
动态规划递归与迭代实现对比
引言在动态规划的实现中，我们通常有两种主要的编程范式：递归（自顶向下）和迭代（自底向上）。这两种方法各有优缺点，选择哪种实现方式往往取决于问题的特性、程序员的偏好以及性能考量。
自顶向下vs自底向上：何时选择哪种方式动态规划有两种基本实现方式：自顶向下的递归实现（通常结合记忆化搜索）和自底向上的迭代实现。理解这两种方法的区别和适用场景，对于高效解决动态规划问题至关重要。
自顶向下方法（递归+记忆
