之前一直只知道欧几里得辗转相除法,今天学习了一下另外一种.在处理大数时更优秀的算法--Stein 特此记载 1.欧几里得(Euclid)算法 又称辗转相除法,依据定理gcd(a,b)=gcd(b,a%b) 实现过程演示: sample:gcd(15,10)=gcd(10,5)=gcd(5,0)=5 C语言实现: int Euclid_GCD(int a, int b) { return b?Euclid_GCD(b, a%b):a; } 2.Stein 算法 一般实际应用中的整数很少会超过64位
利用TreeView控件加载文件,必须遍历处所有的文件和文件夹. 深搜算法用到了递归. using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows
# by movie on 2019/12/18 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import measure import cv2 # import the necessary packages def mse(imageA, imageB): # the 'Mean Squared Error' between the two images is the # sum of the squared
命题:设计一个三变量表决器.真值表如下: 可以写出并简化得出公式:F=AB+BC+AC. 以下是两种算法: 第一种:仅从算法方面描述为:A.B.C的和大于1则输出结果为1,否则为0:源码如下: module vote_c(a,b,c,result); input a,b,c; output result; reg result; always @(a or b or c or result) begin ) result=; else result=; $display("a,b,c,resul
Lonely Pixel I 两种算法之间的性能比较 今天参加LeetCode Weekly Contest 22,第二题 "Lonely Pixel I" 问题描述如下: Given a picture consisting of black and white pixels, find the number of black lonely pixels. The picture is represented by a 2D char array consisting of 'B'
相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型.最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer (高精度算法).AutoDL Transfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索.迁移学习技术.并针对用户数据进行自动优化的模型,与通用算法相比,训练时间稍长,但更适用于图像的细分类场景,例如,通用算法可适用于区分猫和狗,但如果要