#include<iostream> #include<stdio.h> #include<algorithm> using namespace std; int partition(int *a,int left,int right) { a[] = a[left]; //设置a[left]为主键值,存于a[0],即以a[left]值将[left,right]区间一分为二 while(left<right) { ]) right--; //从右边开始找到比主键值…

如题 手写一份快排算法. 注意, 两边双向找值的时候, 先从最右边起找严格小于基准值的值,再从最左边查找严格大于基准base的值; 并且先右后左的顺序不能反!!这个bug改了好久,233~ https://blog.csdn.net/shujuelin/article/details/82423852 部分内容借鉴了一下上面这篇博客,上面这篇博客还有啊哈算法原书的图解,很直观. 本文的其他作用就只有一个打印数组,实时显示排序效果的优势了;另外可以多测试几次,试着扩大数组范围看看自己写的排序效果~…

二分查找法. /** * 二分查找法:给定一组有序的数组,每次都从一半中查找.直到找到要求的数据. * 主要是得找到下标的表示方法. */ public class BinaryFind { /** * 使用二分法,找到有序数组中的某个数,返回下标. * @param sortedArray * @param number * @return */ public int find(int[] sortedArray,int number){ if(sortedArray==null) { thr…

链表倒转  leetcode-206 连续子数组最大和问题(和最大的连续子序列的和)   leetcode-53 输出字符串中最长的回文子串长度?  leetcode-5 一个字符串,求最长无重复子串的长度?  leetcode-3 最长递增子序列  leetcode-300 反转一个字符串......(手写代码) leetcode-344 数组中存在一个大于n/2次的数,如何以最优方法查找它?LeetCode 169 \ 229 一个字符串中{}  [ ]  ()匹配问题     LeetCo…

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把…

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:…

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount…

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…