在本篇人工智能实验报告中，我们深入探讨了五个核心主题：决策树、循环神经网络、遗传算法、A*算法以及归结原理。这些是人工智能领域中的关键算法和技术，它们在解决复杂问题时扮演着重要角色。 让我们来了解**决策树**。决策树是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归任务。它通过构建一系列规则，根据特征值来做出预测。在报告中，可能详细介绍了ID3、C4.5和CART等决策树算法的构建过程，以及剪枝策略以防止过拟合。此外，实验可能涵盖了如何处理连续和离散数据、评估模型性能的方法，如准确率、混淆矩阵和Gini指数。 **循环神经网络（RNN）**是深度学习中的一类重要模型，特别适合处理序列数据，如自然语言处理。RNN的特点在于其内部状态可以捕获时间序列的信息，这使得它们在处理时间依赖性问题时表现优秀。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是RNN的变体，有效解决了梯度消失和爆炸的问题。实验可能包括RNN的搭建、训练和应用，如文本生成或情感分析。 接下来，我们讨论**遗传算法**。这是一种基于生物进化理论的全局优化方法。在报告中，可能详细阐述了遗传算法的基本步骤，包括编码、初始化种群、选择、交叉和变异操作。实验可能涉及实际问题的求解，如旅行商问题或函数优化。 **A*算法**是一种启发式搜索方法，用于在图形中找到从起点到目标的最短路径。它结合了Dijkstra算法和启发式函数，以提高效率。A*算法的核心在于如何设计合适的启发式函数，使之既具有指向目标的导向性，又不会引入过多的开销。实验可能涉及实现A*算法，并将其应用在地图导航或游戏路径规划中。 **归结原理**是人工智能和逻辑推理中的基础概念。归结是证明两个逻辑公式等价的过程，常用于证明定理和解决问题。报告可能涵盖了归结的规则，如消除冗余子句、子句分解、单位子句消除等，并可能通过具体实例演示如何使用归结证明系统进行推理。 通过这些实验，参与者不仅能够理解各种算法的工作原理，还能掌握如何将它们应用到实际问题中，提升在人工智能领域的实践能力。报告中的流程图和实验指导书将有助于读者直观地理解和重现实验过程，进一步深化对这些核心技术的理解。

采用线性表的形式存放一颗完全二叉树，实现二叉树的创建，输出二叉树的叶子结点，实现二叉树的层次遍历。

数据结构，实现二叉树的生成与遍历的算法。包含利用先序、中序、后序遍历二叉树算法，二叉树基本操作。（注意没有左子树或右子树时用@或#作为结束符号）

通过本次实习加强了对二叉树的建立和各种遍历操作的了解。 1. 学会并实现二叉树的建立； 2. 掌握二叉树的遍历思想和存储实现； 3. 掌握二叉树的先序中序后序递归遍历； 4. 掌握二叉树的先序中序后序层序非递归遍历； 5．编制程序实现二叉树遍历算法并运行。 正文 二、综合训练任务描述 这次实习的主要任务是对二叉树的先序、中序、后序的递归与非递归遍历算法，按层次遍历的非递归遍历算法的实现，同时也实现了对二叉树的创建的算法。 三、算法设计 (1) 文字描述 1、程序中的核心数据结构的定义及其说明： typedef struct BiTNode { TElemType data; BiTNode *lchild,*rchild; } BiTNode,*BiTree; 在程序中定义了二叉树的链式存储结构，其中包括二叉树的3个域：数据域和左右指针域。 2.程序共分为几个部分： 第一部分：栈的构建、销毁、进栈和出栈等一些基本操作； 第二部分：队列的构建、销毁、入队和出队等一些基本操作； 第三部分：最主要的一部分包括了二叉树的各种操作：先序模块，中序模块，后序模块，层序模块；它们分别完成了二叉树的建立，以及递归、非递归的先序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历算法：其中先序中序后序的递归遍历算法是利用二叉树的链式存储结构进行的遍历。 ### 二叉树遍历论文知识点汇总 #### 综合训练目的与要求 - **学习目标**：通过本次实习，加深对二叉树的理解，并掌握其建立与遍历方法。 - **理解并实现二叉树的建立**：能够根据给定的数据结构，构建出具体的二叉树实例。 - **掌握二叉树的遍历思想和存储实现**：理解二叉树遍历的基本原理，包括递归与非递归方法。 - **掌握二叉树的先序、中序、后序遍历**：熟练应用递归方法完成这三种遍历方式。 - **掌握二叉树的层序遍历**：实现非递归的层序遍历算法。 - **编写程序实现遍历算法并运行**：能够编写代码实现以上所述的所有遍历方法，并对其进行验证。 #### 二叉树的创建与遍历概述 - **二叉树定义**：二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构。通常将这两个子节点称为“左子节点”和“右子节点”。在计算机科学中，二叉树是一个重要的数据结构，用于表示层级关系或进行搜索操作。 - **数据结构定义**： ```c typedef struct BiTNode { TElemType data; // 数据域 BiTNode *lchild, *rchild; // 左右子节点指针 } BiTNode, *BiTree; ``` 这里定义了一个二叉树节点的数据结构，包括一个数据域和两个指向子节点的指针。 - **算法设计与实现**： - **栈与队列的基础操作**：栈用于实现递归遍历的非递归版本，队列用于实现层序遍历。 - **先序、中序、后序遍历**： - **递归遍历**：基于二叉树的递归性质实现。 - **非递归遍历**：使用栈来模拟递归调用的过程。 - **层序遍历**：采用队列实现，逐层访问节点。 #### 具体实现细节 1. **二叉树的创建**： - 使用先序遍历来创建二叉树，根据输入的字符构建节点。当遇到特殊字符`'#'`时，表示该位置为叶子节点。 ```c void CreateBiTreePreOrder(BiTree &T) { charch; scanf("%c", &ch); if (ch == '#') { T = NULL; } else { if (!(T = (BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode)))) { exit(-1); } T->data = ch; CreateBiTreePreOrder(T->lchild); CreateBiTreePreOrder(T->rchild); } } ``` 2. **先序遍历**： - **递归算法**：首先访问根节点，然后递归地遍历左子树和右子树。 - **非递归算法**：使用栈模拟递归过程，先将根节点压入栈中，然后每次从栈顶取出节点访问，并依次将其右子节点和左子节点压入栈中。 ```c void PreOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(TElemType)) { BiTree p; SqStack S; InitStack(S); Push(S, T); while (!StackEmpty(S)) { Pop(S, p); Visit(p->data); if (p->rchild != NULL) { Push(S, p->rchild); } if (p->lchild != NULL) { Push(S, p->lchild); } } DestroyStack(S); } ``` 3. **中序遍历**： - **递归算法**：首先递归遍历左子树，然后访问根节点，最后递归遍历右子树。 - **非递归算法**：使用栈辅助实现。从根节点开始，将其压入栈中，然后不断压入左子节点直到左子节点为空，此时开始出栈并访问节点，之后再将其右子节点压入栈中继续重复上述过程。 ```c void InOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(TElemType)) { BiTree p; SqStack S; InitStack(S); p = T; while (p || !StackEmpty(S)) { if (p) { Push(S, p); p = p->lchild; } else { Pop(S, p); if (!Visit(p->data)) { return; } p = p->rchild; } } DestroyStack(S); } ``` 4. **后序遍历**： - **递归算法**：先递归遍历左子树，然后递归遍历右子树，最后访问根节点。 - **非递归算法**：与中序遍历类似，但需要注意调整访问顺序。 5. **层序遍历**： - 使用队列实现，将根节点入队，然后逐层处理队列中的节点。对于每个节点，先访问它，然后将其左右子节点（如果存在的话）依次入队。 #### 总结 通过上述实习内容的学习，可以深入理解二叉树的基本概念及其遍历方法。递归与非递归遍历都是解决遍历问题的重要手段，各有优缺点。递归方法简洁易懂，但在大规模数据集上可能会导致栈溢出等问题；而非递归方法虽然代码相对复杂，但在空间效率方面表现更佳。此外，通过对这些遍历算法的实现，还能进一步提升编程技能和解决问题的能力。

基于蒙特卡罗树搜索的 Quoridor AI 是一个抽象的策略游戏，在 81 (9x9) 个正方形的棋盘上玩，目标是让你的棋子到棋盘的另一边。 这个玩 Quoridor 的 AI 代理基于 。 纯 MCTS 导致性能不佳。 应用一些启发式方法后，性能得到了显着提高。 我在树搜索的选择、扩展和模拟阶段（以及搜索后的后期处理）添加了启发式方法。 您可以在下面的“包含的一些启发式方法”部分中看到其中的一些。 如果您想查看所有启发式方法或其实现细节，请参阅源代码中的注释。 （找到“启发式”这个词。） 您可以在网站（或 Web 应用程序） 上与此 AI 对战。 网站上每个 AI 级别的每次移动推出次数如下。 等级 每次移动的卷展栏 新手 2,500 平均 7,500 好的 20,000 强的 60,000 最新版本 (v0.3) 中包含的一些启发式方法 Quoridor 的分支因子很

从 onnxruntime-1.9.0-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl 到onnxruntime-1.16.0-cp39-cp39-linux_armv7l.whl 版本都有 Python 3.6 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.7 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.8 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.9 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.10 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.11 支持 onnxruntime 1.15.0 ~ 1.16.0;

基于lex和yacc的词法分析器+语法分析器，可以在控制台生成语法分析树 要使用lex和yacc（或其GNU版本flex和bison）来创建一个可以在控制台生成语法分析树的词法分析器和语法分析器，你需要遵循以下步骤： 定义词法规则 (lex文件)： 使用正则表达式来定义你的语言中的记号（tokens）。 为每个记号编写一个规则，当lex匹配到输入流中的这些模式时，它会执行相应的动作。 编写语法规则 (yacc文件)： 使用BNF（巴科斯-诺尔范式）或EBNF（扩展巴科斯-诺尔范式）来定义你的语言的语法。 为每个语法规则编写一个动作，这个动作通常包括构建语法分析树的一部分。 集成lex和yacc： lex生成的词法分析器会读取源代码，并产生记号流。 yacc生成的语法分析器会消费这些记号，并根据语法规则构建分析树。

在qtreewieget中实现右击菜单，用qtreewidget模仿visionpro实现算子输入输出关系显示，拖动Item变换当前位置或绑定输入输出关系，拖动item移动算子位置同时更新输入输出箭头位置，实现按住Ctrl+F键来搜索算子名，若搜索到，则高亮显示。详见链接：https://blog.csdn.net/weixin_43935474/article/details/130013613?spm=1001.2014.3001.5501

根据哥伦比亚、秘鲁和墨西哥个体的饮食习惯和身体状况估计肥胖水平数据集，依据频繁食用高热量食物(FAVC)、食用蔬菜频率(FCVC)、主餐数量(NCP)、两餐之间的食物消耗量(CAEC)、每日饮水量 (CH20)等数据特征，预测人群的肥胖水平(Obesity Prediction)，肥胖水平分为7类，分别为体重不足、正常体重、超重I级、超重II级、肥胖I型、肥胖II型和III型肥胖。 利用决策树进行分析预测，内附数据集、源代码、实验分析报告以及可视化结果

论文研究-基于C4.5决策树方法的到港航班延误预测问题研究.pdf,  航班延误一直是机场运营管理的一大难题，建立有效的模型实现较准确的延误预测来协助机场方面采取应对措施，于机场于社会都有重要意义. 本研究提出一个面向机场的到港航班延误预测问题，对比现有的贝叶斯网络及朴素贝叶斯方法，结合航班数据的特点构建了基于C4.5决策树的航班延误预测模型. 针对国内某大型机场的真实数据集，本研究 设计了大量实验，实验结果表明所提模型正确率接近80%，较两种贝叶斯方法有进一步提升. 此外研究还设计实验分析了影响模型效果的因素.