Word文档，含完整代码cpp文件，可运行，优秀课设。 针对石子合并问题，本文利用动态规划算法寻求石子合并时的最大,最小得分，选择相邻的两堆石子堆进行合并，其最终花费的代价与石子堆的排列顺序有关。根据其重叠子问题建立状态转移方程，利用程序进行求解。算例结果显示：将4堆石子合并成一堆，每堆的石子个数分别是4,4,5,9，合并的代价最小得分为43，最大得分为54。 针对运动员最佳配对问题，本文利用回溯法寻求竞赛优势得分最优解，研究男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。针对这一问题，本题采用的是男运动员选女运动员的方法，构成了一棵排列树。树的结点表示女运动员，排列树的层数表示男运动员，经过算法处理后，输出符合最优值的编号。算例结果显示：男1号和女1号组合、男2号和女3号组合，男3号和女2号组合，竞赛优势最大。该算法简便、易懂，又有比较好的实用性和技巧性。

它有什么作用？ 下载它在Rule34上找到的与您搜索的标签匹配的每个图像。 依存关系 python3.5 + 我该如何使用？ Windows可执行文件： ： raw 或者 克隆存储库 导航到根目录（其中包含requirements.txt目录） 运行pip install -r requirements.txt 这将安装所有依赖项 然后 运行main.py / main.exe并按照屏幕上的说明进行操作 如果您遇到困难，请将鼠标悬停在每个字段上以了解其功能 享受你过多的色情 常问问题 我可以一次搜索多个标签吗？ 是的，该程序将每个单词视为一个标签； 因此， gay mario被视为两个标签； gay和mario 那么多字标签呢？ 该程序对待它们的方式与rule34相同，通常带有下划线。 我建议先在rule34上进行搜索，以确保它是一个真实的标签。 我可以下载特定数量的

提出一种适用于图像块匹配的的图像描述子（名字起的很好听，convolutionaldescriptor，卷积描述子）。图匹配是很多计算机视觉应用领域非常基础的问题。从最近深度学习在目标检测和分类任务取得的成功受到了启发。开发了一个模型，将原始的输入图像块映射成一个低为的特征矢量，那么两个低维特征越小，图像块就越相似，（largeotherwise）。作为一个距离测度，作者选用了L2范数，也就是们说的欧拉距离，这个距离测度很快并广泛用于评价大多数hand-crafteddescriptors，例如SIFT。的方法输出了艺术级的基于L2的描述子，这个描述子可以直接取代SIFT。此外采用batchn

为了解决路由器报文转发中路由查找速度慢的瓶颈问题，在分析了路由器中广泛使用的各种典型IP路由算法的基础上，提出一种基于多分枝trie树的改进路由查找算法。在多分枝trie树中取消前缀查找，组成一个大的中间结点。在中间结点之间采用多分支步长查询，中间结点的内部使用二进制trie树来表示。仿真结果表明，改进的多分支trie树具有访存次数少，查询速度快，占用存储空间少，更新开销小等特点，并且对IPv4和IPv6地址都可以适用。

逐步指南： 时间线 2021/03/09 添加了cmatch.c，尝试使用C而不是Python进行匹配过程以提高性能，这一过程仍在进行中。 已知问题：CIQ清理过程存在错误。 待办事项：完成cmatch。 2021/03/07 分开进行预清洁，清洁和后清洁，以使清洁过程更清晰。 已知问题：CIQ清理过程存在错误。 2021/03/04 添加了比赛后流程以减少样本。 添加了以查找成对的相似公司名称，这主要是由拼写错误引起的。 使用城市名称数据来确保它们是同一公司。 已知问题：案例文件中的城市名称是非标准的，并且也有拼写错误。 2021/02/28 添加了TMC清理过程，更新了所有其他清理过程。 更新了dict json。 添加了Combine_all_names.py 待办事项：使用字符串距离方法减小公司名称的大小。 2021/02/07 添加了CIQ清理过

对于有重复的5到10位数字可以使用d{5,10} 这样的正则，无重复的5到10位数字我考虑了一下还不会，最然只好查网上，找了段代码，分享给需要的朋友

大数据课程——Scala编程基础，教师版，提供教学大纲、教案、教学设计、实训文档等，课程内容包含教学准备环境、软件安装、作业、教学文档、演示视频，花费巨额时间亲自制作，下载后可私信提供上述所有教学资料，可按照ppt以及教学文档直接教授

英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——MUltiNLI

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