一、实验目的与要求1、掌握使用numpy和pandas库处理数据的基本方法。2、掌握使用Sklearn库对多元线性回归算法的实现及其评价方法。3、掌握使用matplotlib结合pandas库对数据分析可视化处理的基本方法。二、实验内容1、利用python中pandas等库完成对数据的预处理，最后将处理好

基础算法枚举与搜索DFS深度优先。BFS广度优先。剪枝记忆化搜索，最优性剪枝，可行性剪枝。A*剪枝一种，估价函数（当前局面\(+\)最小估价函数），类似Dijkstra的贪心。【路径规划】全局路径规划算法——A*算法（含python实现|c++实现）例题-三连击枚举\([100,999]\)

目录前言蒙特卡洛树搜索的适用范围蒙特卡洛树搜索的作用算法流程前置：蒙特卡洛方法流程算法的设计思路：具体流程：简单描述：选择（算法的核心）扩展模拟回溯优化使用估价函数选择要扩展的点，而不是完全随机适当剪枝拓展总结参考文献前言人工智能Alphago，成为最顶尖的围棋大师，不由得让人产生

其实这个游记也没啥好写的……day0上午做动车两个小时到重庆，路上玩了1.5h的星露谷。下午去巴蜀中学报道试机，系统是UbuntuJammy，大大的好评，只是桌面是Xubuntu/Xfce，不太喜欢。键盘感觉太柔了，容易按不上键，不过影响不大。试机题三道，A+B，构造，交互。比较简单，口胡了做法，写了前

先说下我最开始的思路我设计的估价函数是这么想的，因为估价函数必须优于实际情况嘛，我就考虑每走一步会改变什么，不难发现会把一些新的点加入连通块，我就让每一步中本来不该加入连通块（因为颜色不同）但是相连的点加入连通块，相当于每一步都加入了更多的块，肯定会比实际操作更优比如说这

摘要：从20世纪90年代以来，互联网行业在中国迅速发展。互联网企业是一种结合了网络经济效应和轻资产经营特点的新型企业组织形式。与传统企业相比，它在生产经营、创造价值方式和评估反映的问题上都各不相同。目前，EVA被广泛应用于企业价值评估，主要以经济利润为核心，考虑股权资本成本和权

首先是估价函数的解释由于\(x\)较大，所以\(x\)一直平方是最快的能到达\(p\)及以上的方法，所以这个估价函数比实际代价小（或等）再看\(gcd\)这个剪枝把八种情况列出，如果\(x\)和\(y\)都是\(gcd=d\)的倍数，那么加减或翻倍之后的新的\(x\)和\(y\)一定也是\(d\)的倍数，所以可以剪枝

一周没写了还是慢慢总结一下本周的收获part1：新知识：1）斜率优化（好像不会考），用斜率的思想求解最值（其实有点像线性规划），一般来讲核心是转化为维护一个坐标系上的凸包2）剪枝：1排除等效冗余2最优化剪枝3可行性剪枝4搜索顺序剪枝3）双端搜

\(A*\)算法这个算法其实就是dijkstra的变种，是对于一般的bfs的一种优化手段。首先需要设置一个东西叫做估价函数。普通的bfs的估价函数一般取\(0\)。这个东西如果你要保证一定正确，记起点到当前点的距离为\(d[i]\)，到末尾的真实距离为\(g[i]\)，设你的估价函数是\(f[i]\)，

APP开发的估价因具体情况而异，但一般可以考虑以下几个方面：功能需求：APP的功能需求是决定开发价格的主要因素之一，需要根据具体的需求和场景进行评估。如果需求简单，开发价格相对较低，反之则可能需要更高的成本。技术实现：APP开发涉及到多种技术，如前端开发、后端开发、数据库设计等

传送门毕设老师让我做MAPF，由于学了好多A*算法的变形，就过来做一做了。这题用的是EPEA*（EnhancedPartialExpansionA*）算法【分析】显然搜索能过，但是状态空间太大了

我们先考虑最纯粹的暴力，也就是暴力枚举每次空格调到哪里，并继续递归求解。然后发现\(O(8^{15}\times5\times5)\)的复杂度限制了我们的想象。同学写了一发好像10分然后既