阿尔兹海默症和轻度认知障碍作为神经系统退行性疾病,其认知能力明显下降,大脑复杂度发生变化,排列熵是研究复杂度的新方法。将排列熵方法应用于健康对照、轻度认知障碍和阿尔兹海默症患者的功能磁共振影像图像复杂度分析,并利用支持向量机十折交叉验证估算分类准确率。结果显示,6个脑区在整个病程复杂度出现显著差异,健康对照和阿尔兹海默症的分类准确率达到95.90%.说明排列熵可以作为衡量阿尔兹海默症患者大脑复杂度变化的新指标,同时为阿尔兹海默症疾病辅助诊断提供新视角。

文本生成 只需几行代码，即可在任何文本数据集上轻松训练您自己的任意大小和复杂度的文本生成神经网络，或使用预先训练的模型快速训练文本。 textgenrnn是上的顶部一个Python 3模块 / 用于创建 S，与许多凉爽特性： 一种现代神经网络体系结构，利用新技术进行注意力加权和跳过嵌入，以加快训练速度并提高模型质量。 在字符级别或单词级别上训练并生成文本。 配置RNN大小，RNN层数以及是否使用双向RNN。 训练任何通用输入文本文件，包括大文件。 在GPU上训练模型，然后使用它们与CPU生成文本。 在GPU上进行训练时，利用功能强大的RNN的CuDNN实现，与典型的LSTM实现相比，可大大缩短训练时间。 使用上下文标签训练模型，从而使其在某些情况下可以更快地学习并产生更好的结果。 您可以在此免费玩textgenrnn并使用GPU训练任何文本文件！ 阅读或以获取更多信息！

最大流标号法的复杂度讨论 找一条增广链的计算量是容易估计的，不会超过O(n2) 但是最多迭代多少次(即增广的次数)就很难估计，在最坏情况下，与边的容量有关；如上图：先增广 s  u  v  t , 然后增广 s  v  u  t，每次只能增广 1 个单位，故要增广4000次才能结束 克服这种缺点的经验方法： 尽量先用段数少的增广链 尽量不重复前面出现过的增广链

针对室内信道 ,提出一种基于 UWB多径信号中最强路径检测的 TOA估计算法 .通过卷积运算进行最强路径搜索 ,进而完成 TOA估计 .TOA估计过程不依赖视距路径(line-of-sight path)检测 ,适合于 NLOS(non line-of-sight)情形 ,且最强路径搜索避免了阈值设置过程 ,相比 LP搜索计算复杂度低 .通过对 IEEE .802.15.4a标准下 NLOS信道模型的仿真实验 ,讨论了各参数估计偏差对定位性能的影响 , 验证了本定位算法在室内多径信道下的适用性 .

试完成求有向图的强连同分量的算法，并分析算法的时间复杂度

本指南可以绘制曼德勃罗图。 在默认值中，它计算 Z=Z^2+C 进行 20 次迭代，其中 Z 最初等于 0，C 具有由 meshgrid 函数（内置）创建的每个像素的值。 尽管曼德勃罗方程是 Z=Z^2+C，但您可以在 1 - 50 之间改变方程的阶数。 迭代次数越多，轴中的点除了更多的结果时间外，还能在图像中提供更好的结果。 要缩放图形区域，您必须大致选择点，然后将中心值更改为该点值，然后按“显示图形”按钮。 因为这是第一个版本，所以可能会缺乏使用。

博客《数据结构与算法 —— 排序算法（3）》中的桶排序的时间复杂度计算公式推到过程。

 本文试图从以下几个方面来讲解递归  1、什么是递归？  2、递归算法通用解决思路  3、实战演练（从初级到高阶）  4、递归函数调用栈  5、递归算法时间复杂度分析与求解  力争让大家对递归的认知能上一个新台阶，特别会对递归的精华:时间复杂度作详细剖析，会给大家总结一套很通用的求解递归时间复杂度的套路，相信你看完肯定会有收获。  简单地说，就是如果在函数中存在着调用函数本身的情况，这种现象就叫递归。  以阶乘函数为例,如下, 在 f 函数中存在着 f(n - 1) 的调用，所以此函数是递归函数。  进一步剖析「递归」，先有「递」再有「归」，「递」的意思是将问题拆解成子问题来解决， 子问题再拆解成子子问题，...，直到被拆解的子问题无需再拆分成更细的子问题（即可以求解），「归」是说最小的子问题解决了，那么它的上一层子问题也就解决了，上一层的子问题解决了，上上层子问题自然也就解决了,....,直到最开始的问题解决,文字说可能有点抽象，那我们就以阶层 f(6) 为例来看下它的「递」和「归」。  求解问题 f(6), 由于 f(6) = n * f(5), 所以 f(6) 需要拆解成 f(5

常用排序算法时间复杂度、空间复杂度总结。包括：冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、插入排序、Shell排序、归并排序、基数排序。

堆排序的时间复杂度分析： 1. 对深度为 k 的堆，“筛选”所需进行的关键字 比较的次数至多为2(k-1)； 3. 调整“堆顶” n-1 次，总共进行的关键 字比较的次数不超过 2 (log2(n-1)+ log2(n-2)+ …+log22) < 2n(log2n) 因此，堆排序的时间复杂度为O(nlogn)。 2. 对 n 个关键字，建成深度为h(=log2n+1)的堆， 所需进行的关键字比较的次数至多 4n；