此代码可以正常运行 #include #include // 第一种插入方式， 先把s的pos以后的字符串链接到t上，然后在将t插入到s的pos位置 void insert(char *s, char *t, int pos) { char *p=s, *q = t; int i = 0, lent = 0; if(pos<1) { printf(位置不合理\n); exit(0); } while(*p&&i<pos-1) { p++; i++; } if(*p=='\0') { printf(位置不合理\n); exit(0);

东北大学应用数理统计第三章知识点总结——假设检验，PDF版本 具体内容详见：https://blog.csdn.net/qq_36770651/article/details/109829721

nmf的matlab代码局部强凹边界的GAP安全筛查 作者：卡西欧·F·丹塔斯（Cassio F. Dantas） 这是一个Matlab代码，与以下论文相对应： [1] CF Dantas，E。Soubies和C.Févotte撰写的“扩展GAP安全筛选的边界”提交给JMLR 2021。 [2] CF Dantas，E。Soubies和C.Févotte“通过Kullback-Leibler散度进行稀疏回归的安全筛选”已提交给ICASSP 2021。 它包括三个主要的模拟案例：逻辑回归，β= 1.5散度和Kullback-Leibler散度。 所提出的技术是文献中能够解决最后引用的两个案例（beta div和KL）的第一个筛选规则。 内容 需要编译CoD_KL_l1_update.cpp（从“求解器”文件夹中运行“ mex CoD_KL_l1_update.cpp -lmwblas”）。 不提供数据集，用户需要下载数据集并将其放置在子文件夹中。/数据集（白血病，城市高光谱图像，NIPS论文，20个新闻组，口味简介和百科全书）。 有关更多说明，请参见文件load_dataset.m。 合

多假mhtmat算法实验室代码MCMCDA 该存储库包含论文“用于多目标跟踪的马尔可夫链蒙特卡罗数据协会”的 matlab 代码。 这段代码是从网上复制过来的，根据论文进行了小幅修改。 MCMCDA 是一种常用的多目标跟踪算法，用于计算机视觉和雷达信号处理。 其性能优于传统的多目标跟踪算法，如JPDA（联合概率数据关联）和MHT（多假设跟踪）。 纸张可在 。

Golomb随机性假设 G1．若p为偶，则0, 1出现个数相等，皆为p/2。若p为奇，则0出现个数为(p1)/2。 G2．长为l的串占1/2l，且“0”串和“1”串个数相等或至多差一个。 G3．R(j)为双值，即所有异相自相关函数值相等。

3.4 小角度假设下的车辆动力学模型 通过结合车辆空间状态方程和轮胎模型，可以建立非线性状态空间表达式， 但对于模型预测控制器的设计来说过于复杂，因此需要对其进行简化。由轮胎模 型纵向力-滑移率，侧向力-侧偏角和纵向力组合工况，侧向力组合工况曲线可知， 在侧偏角和纵向滑移率较小的时候，轮胎力可以采用线性函数近似描述。在侧向 加速度小于 0.4g 的情况下对常规轮胎具有较高的拟合精度，在这个范围内，可以 用式 3.1 和式 3.2 表示轮胎纵向力和侧向力。 在之前所建立的非线性模型中，存在较多的三角函数，增大了模型简化的难 度。因此在轮胎力的计算中，在小角度假设条件下，满足近似条件： cos 1,sin , tan       （3.23） 式中 可以表示为前轮转角，前、后轮轮胎侧偏角等。 通过简化，轮胎侧偏角的计算式可以表示为： f f y a x       （3.24） r y b x     （3.25） 根据轮胎侧偏角计算公式和线性轮胎模型，前、后轮侧向力计算公式为： ( ) cf cf f cr cr y a F C x b y F C x         （3.26） 前、后轮胎纵向力表达式为： , lf lf f lr lr r F C s F C S  （3.27） 将以上化简结果代入状态空间方程后，得到基于前轮小偏角和线性轮胎模型 假设的车辆动力学非线性模型： cr r cr 2[C ( ) C ] 2[C C ( ) C s ] 2[ ( ) C ] sin cos cos sin cf f lf f cf f lr z cf f y a b y my mx x x y a mx my s x y a b y I aC b x x Y x y X x y                                      （3.28） 在本文控制系统的预测模型中，状态量为  , , , , , T = y x Y X   ，控制量为 f   。 本论文以已有研究成果为基础，将 MPC（Model Predictive Control）算法应用 万方数据

针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景.

无敌世界 Wumpus World 游戏的 Python 实现，该游戏使用人工逻辑推理来假设游戏状态空间，并尝试成功地遍历世界而不会死于 Wumpus。 该项目使用命题知识库 (KB) 并使用解析查询此知识库，以查看是否可以从新的命题逻辑中推断出任何内容。

GA_tsp TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。使用遗传算法解决att48问题，即48个城市的旅行商问题，该问题目前的最优解是10628，受个别参数影响，所设计的算法所得到的最优结果是10648，相对误差为0.18818216%。 att48.txt ----- 48个城市的坐标 CalDist.m ----- 计算个体的总路径 cro.m --------- 交叉函数 drawTSP.m ----- 根据坐标作图 GA.m ---------- 主函数 mut.m --------- 变异函数 objf.m -------- 适应度函数 pro.m --------- 判断是否需要变异、交叉 sel.m --------- 选择函数

js代码-给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。