http://wenku.baidu.com/link?url=gpaBIucx0ov0ez3QHrO4FooBtNz2i80s4LKsh-LV3NnPYNjTUu7e1V7bT_jMHwOUZk4XY7zhgamGjy7p7SL1fPJYomY91W38IyBW9hALx_a http://wenku.baidu.com/link?url=gpaBIucx0ov0ez3QHrO4FooBtNz2i80s4LKsh-LV3NnPYNjTUu7e1V7bT_jMHwOUZk4XY7zhgamGjy

这里主要先介绍如何利用CORDIC算法计算固定角度\(\phi\)的\(cos(\phi)\).\(sin(\phi)\)值.参考了这两篇文章[1].[2]. 一般利用MATLAB计算三角函数时,用\(cos\)举例,只需要输入相应的\(cos(\phi)\)便自动计算出来了.但是如果是硬件处理或者没有那么方便的函数时,该如何计算\(cos(\phi)\)的值呢? 有一种最傻瓜的方式是用rom存储\(0^o\)到\(90^o\)所有的余弦值,然后用查表的方法计算,但随着精度要求的提升,需要存储的

shingling算法用于计算两个文档的相似度,例如,用于网页去重.维基百科对w-shingling的定义如下: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document —that can be used to gauge the similarity of two documents. The w

概率算法大致可分为4种形式: 数值概率算法: 蒙特卡罗算法: 拉斯维加斯算法: 舍伍德算法: 计算蒙特卡罗概率的算法实现: #include "stdio.h" #include "time.h" #include "stdlib.h" double MontePI(int n) { double PI; double x, y; int i, sum; sum = ; srand(time(NULL)); ; i < n; i++) {

利用神经网络算法的C#手写数字识别 转发来自云加社区,用于学习机器学习与神经网络 欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for

首先简单描述一下Apriori算法:Apriori算法分为频繁项集的产生和规则的产生. Apriori算法频繁项集的产生: 令ck为候选k-项集的集合,而Fk为频繁k-项集的集合. 1.首先通过单遍扫描数据集,确定每个项的支持度.一旦完成这一步,就可以得到所有频繁1-项集的集合F1 2.接下来,该算法将使用上一次迭代的发现的频繁(k-1)-项集,产生新的候选k-项集.候选的产生使用apriori-gen函数实现. 3.为了对候选项的支持度的计算,需要再扫描一遍数据集.使用子集函数确定包含在每一个

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

Floyd-Warshall算法是用来求解所有结点对最短路径的知名算法,其还有一个重要的用途就是求解有向图的传递闭包,下面就让我来介绍算法导论中关于有向图闭包计算的有关记载吧. 有向图的传递闭包:我们定义图G的传递闭包为图G* = (V, E*):其中E* ={ (i, j) :如果图G中包含一条从结点i到结点j的路径 }. 实际计算传递闭包时我们可以给G中的每条边赋予权重1,然后运行Floyd-Warshall算法.如果存在一条从结点i -> j的路径,则有dist[i, j] < n;否则

背景:酵母会在一定的时期发生diauxic shift,有一些基因的表达上升,有一些基因表达被抑制,通过聚类算法,将基因表达的变化模式聚成6类. ORF Name R1.Ratio R2.Ratio R3.Ratio R4.Ratio R5.Ratio R6.Ratio R7.Ratio 1 YDR025W RPS18A 0.136061549576028 -0.111031312388744 -0.189033824390017 -0.782408564927373 -0.7570232465

寻找字符串中的最长回文序列和所有回文序列(正向和反向一样的序列,如aba,abba等)算是挺早以前提出的算法问题了,最近再刷Leetcode算法题的时候遇到了一个(题目),所以就顺便写下. 如果用正反向遍历的方法的话时间复杂度将会是O(N^2),而利用Manacher算法将会是O(N),在处理长序列的时候能显著提高速度. 算法原理 回文序列的左右是对称的,也就是说在找到一个回文序列的时候,回文序列的右半部份将会是左半部分的镜像,在符合一定条件的时候可以直接判断以当前字符为中心的回文序列的长度 以

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将

通过xib创建label  让label随着文本内容的变化而动态改变尺寸比较简单  只要不固定死尺寸就可以了  但是通过代码创建的话我们需要给label设置一个frame  否则label默认是没有尺寸也就不会显示出来的 但是一旦我们设置了frame label的尺寸也就固定了  所以我们需要通过另外的属性来获取最佳的尺寸从而设置label的尺寸达到最佳的显示效果: sizeThatFits // return 'best' size to fit given size. does not ac

页面置换产生的原因是:分页请求式存储管理(它是实现虚拟存储管理的方法之一,其中一个特性是多次性-->多次将页面换入或换出内存) 效果最好的页面置换算法:最佳置换算法 比较常用的页面置换算法有:FIFO置换算法.LRU置换算法.LFU置换算法 最佳置换算法:不可能实现-->是衡量其他置换算法的方法. FIFO置换算法:先进先出置换算法,淘汰最先进入内存的页面,即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰.(实现简单) LRU置换算法:最近最久未使用置换算法,该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一

//利用switch语句计算特定的年份的月份共有几天. let year =2015 let month =2 //先判断闰年中二月份的情况 ifmonth ==2 { if (year %400 ==0||year %4 ==0 &&year %100 !=0) //闰年的二月份29天,非闰年的二月份是28天 { print("29天") }else { print("28天") } } else { //考虑其他两种情况 switchmonth

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

题目: 7-1 串的模式匹配 (30 分) 给定一个主串S(长度<=10^6)和一个模式T(长度<=10^5),要求在主串S中找出与模式T相匹配的子串,返回相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置. 输入格式: 输入有两行: 第一行是主串S: 第二行是模式T. 输出格式: 输出相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置.若匹配失败,输出0. 输入样例: 在这里给出一组输入.例如: aaaaaba ba 输出样例: 在这里给出相应的输出.例如: 6 分析: 这里就是在主串里面找是否存在

在这一专辑(最小生成树)中的上一期讲到了prim算法,但是prim算法比较难懂,为了避免看不懂,就先用kruskal算法写题吧,下面将会将三道例题,加一道变形,以及一道大水题,水到不用高级数据结构,建树,画图,最短路径什么的,统统不需要.废话不多说,直接看题: 1.例题精讲 T1: 1348:[例4-9]城市公交网建设问题 时间限制: 1000 ms         内存限制: 65536 KB提交数: 2094     通过数: 650 [题目描述] 有一张城市地图,图中的顶点为城市,无向边代

说明:參考Mahout FP算法相关相关源代码. 算法project能够在FP关联规则计算置信度下载:(仅仅是单机版的实现,并没有MapReduce的代码) 使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路: 1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度:这里须要注意,这里是输出全部的频繁项集,并没有把频繁项集合并,所以须要改动FP树的相关代码,在某些步骤把全部的频繁项集输出:(ps:參考Mahout的FP树单机版的实现,进行了改动,暂不确定是否已经输出了全部频繁项集) 为举例简

Kmeans算是是聚类中的经典算法.步骤例如以下: 选择K个点作为初始质心 repeat 将每一个点指派到近期的质心,形成K个簇 又一次计算每一个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K须要人为的指定.确定K的做法有非常多,比方多次进行试探.计算误差.得出最好的K.这样须要比較长的时间.我们能够依据Canopy算法来粗略确定K值(能够觉得相等).看一下Canopy算法的过程: (1)设样本集合为S.确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p.作为一个C

1.Luhn算法(模10算法) 通过查看ISO/IEC 7812-1:2017文件可以看到对于luhn算法的解释,如下图: 算法主要分为三步: 第一步:从右边第一位(最低位)开始隔位乘2: 第二步:把第一步所得的每一个数字加入到原来的数中,比如9*2=18,为1+8: 第三步:用以0结尾且大于第二步所获得的数的和的最小整数减去第二步所获得的合即可以获得校验位,如70-67=3,3即为校验位,如果第二步所有数字的和以0结尾,比如30.40.50等,那么校验为0: 2.IMEI校验 IMEI码由GS

利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可 def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node): """ 将节点信息和边进行比较获取正确的边集 :param edges: :param from_node: :param to_node: :return:正无穷大 """ g = defaultdict(list) for l, r, c in edges: