一、选择题1.C2.B3.A4.B.5.6.B7.AC8. B9.B二、填空题三、判断题× 主要用于数据压缩√ 因为三元组表除了存储非零元素值外，还需要存储其行号和列号×× 第一行和最后一行都有两个非零元素× 稀疏矩阵转置后，除行列下标及行列数互换外，还必须确定该元素转置后在新三元组中的位置。本题产生的三元组没有按行序为主进行存储。× 数组在维数和界偶确定后，其元素个数已经确定，不能进行插入和删除

第一章 绪论一、选择题1. A B  2.B  3.B  4. D  5.A  6.A  7.C  8. B  9.D  10. A二、填空题1. 逻辑关系  2.树形结构 图状结构3.链式存储结构  4.没有 1没有 15. 前驱 1后继 多个  6.多个 7.有穷性 确定性 可行性8.确定性9.顺序存储结构  10.空间复杂度三、判断题

一、选择题1.C2. D3.C4.A5.A6.D7.D8.A9.无正确答案 10. D二、填空题1.链表中的指针链接次序2.顺序存储 链式存储3.n-i4.s->next->next=p->nextp->next=s5. (r-f+m)%m6. O(1)7.head->next==NULL8.前驱 后继9.p->nexts10. 4三、判断题× 开始元素没有前驱

一、选择题DA2.A3.C4.D5.C6. B 7.C8.C9. C10.A二、填空题1.栈顶2.链栈3. 空4.不可能 5. O(1)6. A D7.设所创建的链栈为s 则s=NULL8. 链栈头 链栈头9.设所创建的链队指针为p 则p->next=NULL10． LiQueue * qu=( LiQueue *)malloc(sizeof(LiQueue));//申请空间qu->f

L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择；L2正则化可以防止模型过拟合，在一定程度上，L1也可以防止过拟合，提升模型的泛化能力；L1（拉格朗日）正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性，也就是某些参数等于0；L2（岭回归）正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小。在实际使用中，如果特征是高维

近来需要从背景中分割出条形码，还是直接上图吧，原图如下：图1：原图就是分割出上图中的白色区域，即下图（结果图）中的红框所示的区域：

最近装了Archlinux，可是每次开机后，设置的IP都没有了，废了好大劲才搞定，俗话说好记性不如烂笔头，特意摘录下来，已备后需。首先 ifconfig -a 查看自己的网卡，如下[root@localhost /]# ifconfig -aenp0s25: flags=4163  mtu 1500        ether 3c:97:0e:78:6f:c8  txqueuele

【转载】自动驾驶鱼眼数据集WoodScape介绍(附下载)来自法雷奥的鱼眼数据集已于21年5月份公布，该数据集为第一个自动驾驶鱼眼公开数据集，该数据集由车身四个鱼眼相机进行采集，如下所示。同时涵盖以下任务：segmentationdepth estimation2D/3D bouding box detectionmotion estimationsoiling detection该数据集共包括1

本文通过具体的应用，来对前篇Q-learning的理论知识用代码进行了详细的说明，主要通过业内知名的Taxi-v3环境进行了讲解，并给出了完整的代码示例。您学废了嘛？

1 引言区域增长法是一种已受到计算机视觉界十分关注的图像分割方法。它是以区域为处理对象的，它考虑到区域内部和区域之间的同异性，尽量保持区域中像素的临近性和一致性的统一。这样就可以更好地分辨图像真正的边界。基于区域的分割方法的关键在于定义一个一致性准则，用来判断两个邻接的区域是否可以合并，一致则将两区域合并，直到不能合并位置。区域增长的方法是在图像上选定一个种子点，记录下该点的灰度值，作为一致性判断