在求解线性方程组(System of Linear Equations)的算法中,有两类最基本的算法,一类 是直接法,即以消去为基础的解法。如果不考虑误差的影响,从理论上讲,它可以在固定 步数内求得方程组的准确解。另一类是迭代解法,它是一个逐步求得近似解的过程,这种 方法便于编制解题程序,但存在着迭代是否收敛及收敛速度快慢的问题

1、令n是待排序的元素数,p=2是d维超立方中处理器的数目。假定开始随机选定主元 x,并将其播送给所有其他处理器,每个处理器按索接收到的x,对其np个元素按照≤x 和>x进行划分,然后按维进行交换。这样在超立方上实现的快排序算法如下:

1.试证明 Brent定理:令W(n)是某并行算法A在运行时间T(n)内所执行的运算数量, 则A使用p台处理器可在t(n)=((n)p+(n)时间内执行完毕

一、对称密码算法 1 运算速度快、密钥短、多种用途、历史悠久 2 密钥管理困难(分发、更换) 二、非对称密码算法 1 一只需保管私钥、可以相当长的时间保持不变、需要的数目较小 2 -运算速度慢、密钥尺寸大、历史短

数据加密 密码:是一组含有参数的变换。 明文(plaintext):作为加密输入的原始信息。 加密算法:变换函数 密文(ciphertext):明文变换结果 密钥(key):参与变换的参数

第五章结构化程序设计概论 学习目标 1.熟悉数据的基本概念,掌握数据的表示方法 2.熟悉代码的基本概念,掌握代码的控制方法 3.熟悉算法的基本概念,了解算法、程序与代码的关系 4.掌握结构化程序设计的一般方法 5.了解问题规模与程序控制结构之间的关系 6.掌握程序测试的基本方法与手段 7.了解代码优化的基本策略

实验目的 1、了解无约束最优化基本算法。 2、掌握用数学软件包求解无约束最优化问题。 实验内容 1、无约束优化基本思想及基本算法 2、 MATLAB优化工具箱简介 3、用 MATLAB求解无约束优化问题。 4、实验作业

实验目的 1、了解最短路的算法及其应用 2、会用 Matlab软件求最短路 实验内容 1、图论的基本概念 2、最短路问题及其算法 3、最短路的应用 4、建模案例:最优截断切割问题 5、实验作业

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪