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STL库基础学习目录1.什么是STL库2.几种常见的STL模板（1）vector1.vector向量模板2.vector迭代器3.常见方法与用法（2）list（3）queue和stack（4）set和map3.几种STL的时间复杂度比较1.什么是STL库◦STL又称为标准模板库，是一套功能强大的C++模板类，提供了通用的模板类和函数，这些模板类和函数可以实现多种流行和常用的算法和数据结构，如向量、链表、队列、栈。◦也就是说，有了STL，数据结…

自由 stm32f103c8t6芯片学习原理图+中文数据手册pdf「建议收藏」之前找资源老是要什么付费下载，所以发一份方便自己以后用；链接：https://pan.baidu.com/s/1dGQ6oxPX86TRP9nYGzoojQ提取码：3ls1

基于深度学习的车辆检测系统（MATLAB代码，含GUI界面）摘要：当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著，本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测，为大家介绍如何利用MATLAB设计一个车辆检测系统的软件，通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练、验证模型，最终实现系统可选取图片或视频进行检测、标注，以及结果的实时显示和保存。其中，GUI界面利用最新的MATLABAPP设计工具开发设计完成，算法部分选择时下实用的YOLOv2/v3网络，通过BDD100K数据集进行训练、测试检测器效果。本文提供项目所有涉及到的程序代码、数据集等文件，完整资源。

quartus ii引脚分配再学习下最近开始鼓捣AC620这个板子，上来第一步就是要把引脚分配整理下，因为本身附带的文档并没有引脚分配文档。开发板：AC620芯片：CycloneIVEEP4CE10F17C8软件：quartusii一般来说对于芯片的引脚分配，最稳妥的方式就是在pinplanner中手动设置，当然用脚本文件也是可以的，一般的板子会提供一个.csv来提供所有的引脚分配。不过这个板子没有所以只…

博弈论（Game Theory）入门学习笔记（持续更新）博弈论（GameTheory）入门学习笔记课程介绍1-1Taste-Backoff1-2Self-InterestedAgentsandUtilityTheory1-3Define1-4Examples1-5NashEquilibriumIntro1-6StrategicReasoning课程介绍博弈论,又称对策论,是使用严谨的数学模型研究冲突对抗条件下最优决策问题的理论,是研究竞争的逻辑和规律的数学分支。1-1Taste-Backoff以一个经典案例引出博弈论

机器学习之朴素贝叶斯分类算法一、数学知识相关1.独立事件–前提2.条件概率3.全概率公式4.贝叶斯公式5.朴素贝叶斯公式其中:P(A)叫做A事件的先验概率，即一般情况下，认为A发生的概率。 P(B|A)叫做似然度，是A假设条件成立的情况下发生B的概率。 P(A|B)叫做后验概率，在B发生的情况下发生A的概率，也就是要求的概率。P(B)叫做标准化常量，即在一般情况下，认为B…

《斯坦福算法博弈论二十讲》学习笔记（持续更新）《斯坦福算法博弈论二十讲》学习笔记（持续更新）第一章简介和实例第二章机制设计基础第三章迈尔森引理第四章算法机制设计第一章简介和实例羽毛球比赛中的规则漏洞12年伦敦奥运会的羽毛球赛事中发生了一件钻规则漏洞的“丑闻”。赛制规则如下：共分为两个小组，每个小组四只队伍，小组赛阶段各个小组的前两名晋级，A组第1名对阵B组第2名，A组第2名对阵B组第1名，之后进行两两淘汰赛。TZ是本届赛事公认的强队，已经提前小组赛出线。WY与JK进行一场小组赛，二者之间的胜者将会对阵TZ，因此两只队伍都不想赢，都在

【C++学习五】STL库的应用文章目录初识C++之STL标准库1.C++STL的三大核心组件2.自定义函数与算法对容器实现操作3.基于自定义函数以及操作模板实现简易数字图像处理3.1图像灰度变换3.2图像二值化4.初识STL容器之：set集合5.初识STL容器之：map(关联容器)结语初识C++之STL标准库STL是StandardTemplateLibrary的缩写，中文译为“标准模板库”。STL是C++标准库的一部分。我们之前已经基本了解了C++中的模板templet，以及模板的作用。可以说，C

博弈论学习笔记（六）纳什均衡之约会游戏与古诺模型可以将纳什均衡看成一种自我实施的协议，假设每个人都相信大家都会遵守协议，那么大家就都会遵守。纳什均衡是和领导力紧密联系的。在协调博弈中，领导力的作用就是促成人们达到某个特定均衡而不是其他均衡。尤其是某些缺乏领导的混乱状态，在这类博弈中领导力的作用举足轻重。–领导力的用武之地。举个简单的例子，如下表，很显然协调能够起到作用。αβα1,10…

机器学习中的F1-score一、什么是F1-scoreF1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。此外还有F2分数和F0.5分数。F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。计算公式为：G…