VS2015-Debug-x64 【属性管理器】->【Debug|x64】->【通用属性】->【VC++目录】->【包含目录】 D:\Setup\CeresSolver\CeresSolverVS2015x64\include D:\Setup\CeresSolver\CeresSolverVS2015x64\include\ceres D:\Setup\CeresSolver\CeresSolverVS2015x64\include\Eigen D:\Setup\CeresSolver\CeresSolverVS2015x64\include\gflags D:\Setup\CeresSolver\CeresSolverVS2015x64\include\glog 【属性管理器】->【Debug|x64】->【通用属性】->【VC++目录】->【库目录】 D:\Setup\CeresSolver\CeresSolverVS2015x64\lib 【属性管理器】->【Debug|x64】->【链接器】->【输入】->【附加依赖项】 ceres-debug.lib libgflags-debug.lib libglog.lib libglog_static.lib 运行工程项目时，将lib文件夹中的libgflags-debug.dll和libglog.lib.dll这两个文件拷贝至当前工程目录下！

这本手册的其余部分由7 个章节和5 个附录组成。初学者应该学习第1 章，其中举例从 头到尾说明了解决简单问题的方法

完整的SAT解算器练习 简单的完整SAT求解器。 您可以在找到该存储库的副本。 解算器 $ python solvers/ *[] *仅适用于base_sat.py 解算器列表： solver_exp.py：实验性求解器（太慢，无法正常工作） original_dpll.py：基本求解器，随机选择 base_sat.py：具有更多分支启发式方法的求解器 linked_sat.py：具有链表结构的求解器（仅适用于JW分支启发式） race_sat.py：具有2面jeroslow wang分支启发式的base_solver noflags_linked_sat.py：不带标志的linked_sat.py的更快版本 base_sat分支启发法 FRE （弗里曼（Freeman））

用于优化的库ceres-solver， ceres-solver-1.13.0.zip

DEA分析工具，包含Malmquist在内的多种模型，基本可以满足所有DEA分析模型需求。操作十分便捷，只需将源数据输入，点击按钮选择模型，即可自动计算，15秒以内生成所有结果和中间结果。

请将任何错误报告或问题作为 GitHub 问题提交： https : //github.com/mathworks/deep-sudoku-solver/issues 一种计算机视觉系统，它拍摄数独谜题的不受控制的图像，识别其位置，读取谜题并解决它。 该示例最初是在2018年英国MATLAB Expo上放在一起的，主题为使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉。 它旨在演示如何结合使用深度学习和图像处理来解决计算机视觉问题。

数独刷新matlab代码数独解算器 一个数独求解程序，该程序使用MATLAB从图像文件中获取数独迷宫的输入。 该存储库具有作者为该过程使用的所有用户定义功能。 为什么要这样做？ 该项目的目的是学习图像处理的一些基础知识并利用MATLAB的环境。 当前，迟早需要图像处理和字符/对象识别。 将图像处理整合到各种日常用具中可能会使世界变得更聪明，更美好。 如何使用？ •该项目可以在3秒内解决9x9数独问题，包括图像处理时间。 回溯被证明是一种很棒的算法，可在程序的数独求解部分中使用。 •代替Sudoku解决方案，该项目可能会在纸上进行一些小的改动而进行一些计算； 节省了将其输入计算机的日常工作时间。 •迈向将输入设备带入下一代的一小步。 如何使用？ 主程序是BackTrackAlgo.m。 FilterAndOCR.m是图像处理脚本。 SolveSudoku.m使用回溯算法解决数独。 大多数功能和脚本的进一步说明已在代码本身中进行了描述。

Boggle 解算器 在 Boggle 游戏的 nxn 棋盘中查找所有单词。

数独 Sharp 使用 .NET 创建数独求解器的代码练习 数独游戏是用 1 到 9 的数字填充 9 x 9 的网格。每个数字应在每行、每列和 3 x 3 组中使用一次。 开始数独谜题时，在某些方框中有数字，因此该谜题只有一种解决方案。 根据起始数字，数独游戏可以从易到难，从豆腐到相扑进行分级。 这个练习 这个 .NET 项目包含一个简单的 WPF 应用程序，它显示一个数独游戏。 有两个按钮； 新的和解决的。 您需要实现求解功能，并且您可能想要制作多个数独谜题的新显示。 可能的后续步骤 实现一个检查方法来检查数独解决方案是否正确。 实施一个解决方法，该方法需要一个初学者数独并解决它。

神经常微分方程的元解法 使用参数化求解器实现鲁棒的神经ODE。 大意 每个具有s级且为p阶的Runge-Kutta（RK）求解器均由一个系数表（ Butcher tableau ）定义。 对于s=p=2 ， s=p=3和s=p=4 ，表中的所有系数都可以使用不超过两个变量的参数设置[1]。 通常，在神经ODE训练期间，使用具有固定Butcher表的RK解算器，并且仅训练右侧（RHS）功能。 我们建议使用RK解算器的整个参数族来提高神经ODE的鲁棒性。 要求 pytorch == 1.7 顶点== 0.1（用于训练） 例子 对于CIFAR-10和MNIST演示，请检查examples文件夹。 元求解器制度 在笔记本examples/cifar10/Evaluate model.ipynb我们展示了如何使用不同类型的Meta Solver机制（即： 单机版 解算器切换/平滑 求解器集成