图像分割是图像分析中最关键的任务之一。
阈值确定无疑是最受欢迎的细分方法之一。
在阈值方法中，最小交叉熵阈值（MCET）由于其简单性和阈值的测量精度而被广泛采用。
虽然在二级阈值化的情况下MCET是有效的，但是当涉及多级阈值以穷举搜索多个阈值时，MCET会遇到昂贵的计算。
提出了一种基于遗传算法的改进方案，用于多级MCET中固定阈值的选择。
该方案使用递归编程技术来降低多层MCET中目标函数的计算复杂性。
然后，提出了一种遗传算法来搜索几个接近最优的多级阈值。
根据经验，通过穷举搜索，我们的方案获得的多个阈值与最佳阈值非常接近。
在各种图像上对该方法进行了评价，实验结果表明了该方法在真实图像上的有效性和可行性。

马克维茨的投资组合模型理论由于其复杂性约束了在房地产投资中的实际应用,并且我国房地产投资的风险次要来自于政府主导的系统风险,基于理论上的拓展和我国的现实特点,文章通过引入单指数模型从而使传统的风险—收益模型得以简化和易于计算,为投资者选择最优房地产投资组合提供了可能性。

根据维基百科整理的NP成绩相关材料，涉及计算复杂性分析，最优化技术等等。

近年来，目睹了卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉和人工智能应用中的广泛普及。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。

搜索可视化器我之所以建立这个项目，有几个原因：建立一个Web应用程序，巩固我对搜索算法的理解，对其进行可视化，并为其他人提供使用的工具。
输入您要搜索的值并观看运行中的算法。
现在，通过检查使用控制台来查看算法在搜索时经过哪些索引。
在下面，您可以了解我使用的算法的时间复杂性。
干杯!这些算法的时间复杂度搜索算法是在元素列表（数字，名称，任何字面意思）中搜索元素的算法。
对于此搜索可视化程序，应用程序从数字列表中搜索键值。
关于时间复杂度的另一件事：空间不影响时间复杂度。
例如，如果我有一个数组[6]，则可以说时间复杂度为O（1）。
但是n=1，因而使用该逻辑，时间复杂度也是O（n）。
不要上当！线性搜寻时间复杂度最坏的情况：O（n）平均情况：O（n）最佳情况：O（1）线性搜索是最简单的搜索算法。
只需遍历数组并将每个元素与键值进行比较。
如果键值等于数组中的

EESpro8.4破解版，无期限使用。
EES是工程方程解答器的英文字母的首字母缩写词。
EES的基本功能是解代数方程组。
EES也能解差分方程、有复杂变量的方程、做工程优化、提供线性和非线性回归并可绘出良好的二维图形。
EES的最早版本开发于AppleMacintosh计算机和Windows操作系统。
这本使用手册描述了基于Windows操作系统的EES版本，包括Windows95/98/2000和WindowsNT4。
EES和现有的方程组数值解程序之间有两个主要的差别。
首先，EES自动识别和求解必须同时求解的方程组。
这个特点简化了用户的工作并可使解答器永远在最佳效率下工作。
其次，EES提供了很多对工程计算非常有用的内置数学和热物性函数。
例如，EES中内置有蒸汽性质表，根据任意两个物性参数就可通过调用一个内置函数而获得其它的物性参数。
对于大多数制冷剂(包括一些新的混合制冷剂)、氨、甲烷、二氧化碳和很多其它流体，也提供了类似的功能。
空气性质表是内置的，很多常用气体的psychrometric函数和JANAF表中的数据一样也是内置的。
同样也提供了这些物质的迁移性质。
虽然EES中的数学函数和热物性函数库是强大的，但是并不能完全满足每个用户的需要。
EES允许用户用3种方式输入他/她自己的函数关系式。
首先，在EES中插入和添加表格数据非常方便，这样列表数据可以在方程组的求解过程中直接使用。
其次，EES语言支持用户用类似于Pascal和Fortran语言编写的函数和子程序。
EES也支持用户自己用EES语言编写的模块，这些模块可以被其他EES程序调用。
那些函数、子程序和模块可以当作文件储存，当启动EES时这些可自动读取。
第三，用任何一种高级语言(例如Pascal、C或者Fortran)编写的外置函数和子程序，可以通过使用Windows操作系统的动态连接程序库的功能而动态连接到EES。
添加的函数关系式的这三种方法为扩展EES的功能提供了非常强有力的手段。
提出EES的动机在于热力学和传热学的教学过程。
为了学习这些课程，学生经常需要解决问题。
对于学生来说，查找物性数据和求解决相似的方程组需要耗费大部分时间和精力，一旦学生熟悉了这些物性数据表，对这些物性数据表的进一步使用并不能对学生的能力有所帮助，对代数表达式的使用也是如此。
以通常的方式解决问题所需要的时间和精力实际上消耗了学生学习这些的学习兴味，因为它迫使学生去关心求解方程组所需要的语句（其实无关紧要）而使学习非常费力。
一些涉及到热力学和传热学的有趣的实际问题可能因为他们的数学复杂性而并没有解析解。
EES允许用户摆脱平凡杂事而集中更多心思于开发上。
对于需要确定一个或更多参数的设计问题，EES显得特别有用。
EES程序提供了物性参数表，这类似于一张电子表格。
用户需要确定独立变量并在表格里输入其数值，EES将计算出表格中其他物性参数的数值。
则表格内的参数的关系可以显示在平面图上。
EES也提供了实验数据误差引起计算变量误差的估计。
利用EES，设计问题并不比求解一个具有固定自变量的问题难。
EES的优势在于它提供一套简单而直观的命令，这样初学者能迅速掌握解决任何代数学问题的方法。
而且，这个软件的功能对于专业人员来说也是强大而实用的。
内置于EES软件中的庞大的关于热物性和迁移性质的数据库对于解决关于热力学、流体力学和传热学问题是大有裨益的。
EES可以用于很多工程问题；
尤其适用于在机械工程课程方面和解决实际工程问题的需要。

绪论第一章算子第二章初等函数集第三章原始递归函数第四章递归函数集第五章递归可枚举集第六章判定成绩第七章谱系及计算复杂性

算法与数据结构傅清祥王晓东这本是国人写的最好的数据结构算法书之一，讲得很细致。
最后的三章：复杂性，并行算法，高级专题有一些有趣的东西，是这些高级内容的很好的导论。
本书是《计算机学科教学计划1993》的配套教材之一。
它覆盖了《计算机学科教学计划1993》中开列的关于算法与数据结构主科目的所有知识单元。
其主要内容有：算法与数据结构的概念、笼统数据类型（ADT）、基于序列的ADT（如表，栈，队列和串等）。
反映层次关系的ADT（如树，堆和各种平衡树等）、关于集合的ADT（如字典，优先队列和共查集等）、算法设计的策略与技巧、排序与选择算法、图的算法、问题的计算复杂性、并行算法。
全书强调“算法”与“数据结构”之间密不可分的联系，因而强调融数据类型与定义在数据类型上的运算于一体的笼统数据类型，为面向对象的程序设计方法打下扎实的基础。
本书以知识单元为基本构件，具有可拆卸性和可重组性，内容丰富，表述详细，适合不同类型的院校按照不同的培养规格组织教学，其中基础部分可作为计算机学科各专业本科生的教材，高级专题部分可作为高年级本科生或研究生的教材。

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它覆盖了《计算机学科教学计划1993》中开列的关于算法与数据结构主科目的所有知识单元。
其主要内容有：算法与数据结构的概念、笼统数据类型（ADT）、基于序列的ADT（如表，栈，队列和串等）。
反映层次关系的ADT（如树，堆和各种平衡树等）、关于集合的ADT（如字典，优先队列和共查集等）、算法设计的策略与技巧、排序与选择算法、图的算法、问题的计算复杂性、并行算法。
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本书系统地引见了计算理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性和计算复杂性。
绝大部分内容是基本的，同时对可计算性和计算复杂性理论中的某些高级内容作了重点引见。
作者以清闲的笔触、生动的语言给出了宽泛的数学原理，而没有拘泥于某些低层次的细节。
本书可作为计算机专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为教师和研究人员的参考书。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。