模拟试题A 一.单项选择题(2′*12=24′) 1．下面各种坐标变换中,会产生变换前后维度的改变的是( ) A)建模变换 B)观察变换 C)投影变换 D)视口变换 2．下列描述深度缓冲消隐算法的特点中,正确的是( ) A)从每个多边形出发,根据其对应像素深度大小比较,严格按自远到近顺序进行显示 B)以视区每个像素为处理对象,严格按自远到近顺序进行显示 C)从每个多边形出发,根据其对应像素深度大小比较,可按任意顺序进行显示 D)以视区每个像素为处理对象,可按任意顺序进行显示 3．下列消隐算法中,

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

实现一个列表 script var booklist = new List(); booklist.append('jsbook'); booklist.append('cssbook'); booklist.append('htmlbook'); console.log(booklist.length()) //3 console.log(booklist.toString()) //["jsbook", "cssbook", "htmlbook&quo

排序low B三人组 列表排序:将无序列表变成有充列表 应用场景:各种榜单,各种表格,给二分法排序使用,给其他算法使用 输入无序列表,输出有序列表(升序或降序) 排序low B三人组 1. 冒泡排序 首先,列表每两个相邻的数做比较,如果前边的数比后边的数大,那么交换这两个数 def bubble_sort(l1): for i in range(len(l1)-1): for j in range(len(l1)-i-1): if l1[j] > l1[j+1]: l1[j],l1[j+1]=l

转自CSDN默一鸣 https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/80004032 在讨论算法的时候,常常会说到这个问题的求解是个P类问题,或者是NP难问题等等,于是我特地搜了这方面的资料,自己总结了下,估计研究算法的大家应该都知道,要是我总结的哪里不对,欢迎一起探讨~ 在讲P类问题之前先介绍两个个概念:多项式,时间复杂度.(知道这两概念的可以自动跳过这部分) 1.多项式:axn-bxn-1+c 恩....就是长这个样子的,叫x最高次为n

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

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1.什么是算法 2.递归 # 一直递归,递归完成再打印 def func4(x): if x > 0: func4(x - 1) print(x) func4(5) 3.时间 复杂度 (1)引入 时间复杂度:用来评估算法运行效率的一个东西                    (2)小结 时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位). 一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法快 (3)判断标准       (4)空间复杂度 4.列表查找:二分查找 (1)线性查找(顺序查找) (2)二分

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本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为

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