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特征点检测与匹配，SIFT算法的纯MATLAB源程序，原理一清二楚

上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，趁热打铁，这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归，话不多说，直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的： import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv') # 学习率alpha lr = 0.00001 # 参数 theta0 = 0 theta1 = 0 theta2 = 0 theta3 = 0 # 最大迭代次数 epochs = 1000 #假设目标函数 def h_predict(theta0, theta1, t

md5加密算法的头文件。有了这个头文件可以直接使用md5(str)的方式直接计算字符串的md5值，方便快捷，除了引用头文件外不需要声明任何东西。说明详见内部。

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通过键盘输入图的顶点，以及每一条边的两个顶点，从而建立无向图。实现无向图的深度优先遍历算法。要求以用户给定的结点为起始点，显示深度优先遍历次序。