EI.EO.EQ EI是处理来自于应用程序边界外部的一组数据的输入,它的主要目的是维护一个或多个ILF,以及/或者更改系统的行为. EO是输送数据到应用程序边界外部的过程.它的主要目的是通过逻辑处理过程向用户呈现信息.该处理过程必须包含至少一个数学公式或计算方法,或生成派生数据.一个EO也可以维护一个或多个ILF,并/或改变系统行为. EQ是向应用程序边界外发送数据基本处理的过程.其主要目的是从ILF或EIF中通过恢复数据信息来向用户呈现.该处理逻辑不包括任何数学公式或计算方法,也不会生成任何派…
功能点分析的步骤 在本文中将以国际标准IFPUG(International Function Point Users Group)组织提供的功能点估算法V4.1.1为基础与大家进行讲解.如下图所示,首先大家应该了解功能点估算法的使用步骤. 图 功能点估算的步骤 识别功能点的类型. 识别待估算应用程序的边界和范围. 计算数据类型功能点所提供的未调整的功能点数量. 计算人机交互功能所提供的未调整的功能点数量. 确定调整因子. 计算调整后的功能点数量. 识别项目的类型 国际的IFPUG组织将软件项目…
转载自:Click Here LCA问题(Lowest Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u, v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先,即找一个节点,同时是u和v的祖先,并且深度尽可能大(尽可能远离树根).LCA问题有很多解法:线段树.Tarjan算法.跳表.RMQ与LCA互相转化等.本文主要讲解Tarjan算法的原理及详细实现. 一 LCA问题 LCA问题的一般形式:给定一棵有根树,给出若干个查询,每个…
转载,http://blog.csdn.net/gamer_gyt 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处,谢谢 =====================================================================…
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:…
转载:http://linbingdong.com/2017/04/17/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E5%88%97%E6%96%87%E7%AB%A0%E2%80%94%E2%80%94Paxos%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E5%AF%BC/ Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上…
解决办法如下: 在Win10系统上安装 Office 2016 之后,每次打开Word文档可能都会提示“很抱歉,此功能看似已中断,并需要修复,请使用Windows 控制面板中的“程序和功能”选项修复Microsoft Office”.其实我试过,修复了根本是没有用的,下面告诉大家一个解决方法: 解决方法:1. 按Windows 键+R键(或者右击屏幕左下角开始菜单)先打开运行窗口,输入“regedit”打开注册表. 2.找到以下键值:HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Micr…
  说明: 本文仅提供关于两个算法的正确性的证明,不涉及对算法的过程描述和实现细节 本人算法菜鸟一枚,提供的证明仅是自己的思路,不保证正确,仅供参考,若有错误,欢迎拍砖指正   -------------------------------------------   Dijkstra算法和Floyd算法用于求解连通图中任意两个顶点之间的最短路径   Dijksra算法从一个顶点v0出发,每次为一个顶点vi确定到达v0的最小路径   Dijkstra算法用distance[i]记录顶点vi到v0…
转载随笔,原贴地址:MCMC和Gibbs Sampling算法 本文是整理网上的几篇博客和论文所得出来的,所有的原文连接都在文末. 在科学研究中,如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题.如果样本维度很低,只有一两维,我们可以用反切法,拒绝采样和重要性采样等方法.但是对于高位样本,这些方法就不适用了.这时我们就可以使用一些“高档”的算法,比如Metropolis-Hasting算法和Gibbs Sampling算法. Metropolis-Hasting算法和Gibbs Sampling算…
T-Shirt Size Estimation (2015-05-11 22:58:18) 转载▼     产出:产品经理会对每一条需求评估上业务影响力的尺寸,如:XXXL 影响一千万人以上或是可以占到上亿美金的市场,XXL,影响百万用户或是占了千万金级别以上的市场,后面还有XL,L,M,S,这样下来. 投入:评估投入的人员时间成本,XXXL表示要干1年,XXL干半年,XL干3个月,L干两个月,M干一个月,S干两周以下.等等. 但是这里的Size标准基本都是自己定义的. 当业务影响力是XL,时间…