想去掉latex算法步骤前面的序号,如下 我想去掉每个算法步骤前面的数字序号,1,2,3,因为我已经写了step.我们只需要引用a lgorithmic这个包就可以了,代码如下: \usepackage{algorithmic} \begin{algorithm}[htb] \caption{SDE} \label{alg2} \begin{algorithmic} \STATE Step 1. Compute the covariance matrix $C$ of the current p

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50054953 LaTeX写算法伪码,需要包含包: \usepackage{algorithm} \usepackage{algpseudocode} 有些用例里还会加上: \usepackage{caption} \usepackage{algorithmicx} 可以遇到具体情形,再添加~ 以常用的Levenberg-Marquard

中文latex去掉图片描述,或者自定义: \usepackage{caption} \caption*{the title of figure}就可以自己定义了.

LaTeX去掉默认显示日期时间: \date{}

Boyer-Moore majority vote algorithm(摩尔投票算法) 简介 Boyer-Moore majority vote algorithm(摩尔投票算法)是一种在线性时间O(n)和空间复杂度的情况下,在一个元素序列中查找包含最多的元素.它是以Robert S.Boyer和J Strother Moore命名的,1981年发明的,是一种典型的流算法(streaming algorithm). 在它最简单的形式就是,查找最多的元素,也就是在输入中重复出现超过一半以上(n/2

Backpropagation algorithm(反向传播算法) Θij(l) is a real number. Forward propagation 上图是给出一个training example(x,y),是怎么进行forward propagation的. Backpropagation algorithm(一个trainning example) 因为我们是先求的δ(4),再求δ(3),再一层层往input layer那边推,所以叫做Backpropagation algorith

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

1. 文化进化理论 威尔逊认为,从性质上来讲,文化进化总是以拉马克主义为特征的,即文化进化依赖于获得性状的传递,相对来说速度比较快:而基因进化是达尔文主义式的,依赖于经过几个世代的基因频率的改变,因而是缓慢的.威尔逊将可供选择的行为划分为分离的单位,称以文化基因.文化基因的传递可以是纯粹遗传的,也可以是纯文化的,此外,还可以通过基因──文化的方式传递,它同时兼有两者的某些特点:一方面,文化的发展在某种程度上要受到基因的制约和指导:另一方面,文化发明的压力又影响着基因的生存,且最终改变着遗传纽带的

本文主要讲如何去掉Latex的行号 删除\modulolinenumbers删除所有\linenumbers 删除\usepackage{lineno,hyperref} modulolinenumbers就是每多少行显示行数,每一页重新开始 latex引用多篇参考文献 尝试引用:\usepackage[numbers,sort&compress]{natbib} 因为自带的有了,我就修改 \biboptions{numbers,sort&compress} 结果没有用. 使用了\usep

## 背景 该算法用于求字符串的最长回文子串长度. ## 参考文章 >[最长回文子串——Manacher 算法](https://segmentfault.com/a/1190000003914228),该文浅显易懂,重点推荐 >[Manacher's Algorithm](https://www.hackerrank.com/topics/manachers-algorithm),该文包含几种情况的证明,可深入了解 >[leetcode相关的一篇文章](http://windliang

问题来来自于leetcode上的一道题目,https://leetcode.com/problems/majority-element/,大意是是找出一个数组中,出现次数超过一个半的数字,要求是O(n)的算法. 这道题的解法来自于  Boyer-Moore Majority Vote Algorithm   http://www.cs.utexas.edu/~moore/best-ideas/mjrty/. 算法原理 以下是论文原文的片段 翻译过来大致是: 假设有一群投票的人,每个人都会投票个某

简述:排序算法,参见http://www.cplusplus.com/reference/algorithm/?kw=algorithm 待解决问题:各种排序算法的实现 /* template <class RandomAccessIterator> void sort (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); template <class RandomAccessIterator, class Compare&g

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言

排序有内部排序和外部排序之分,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.我们这里说的八大排序算法均为内部排序. 下图为排序算法体系结构图: 常见的分类算法还可以根据排序方式分为两大类:比较排序和非比较排序.本文中前七种算法都是比较排序,非比较排序有三种,分别为: 1)计数排序(Count Sort)(复杂度O(n+k)(其中k是待排序的n个数字中最大值),参见<计数排序-Counting Sort>) 2)基数排序(

页面置换算法是什么?我们看一下百度百科对页面置换算法给出的定义:在地址映射过程中,若在页面中发现所要访问的页面不在内存中,则产生缺页中断.当发生缺页中断时,如果操作系统内存中没有空闲页面,则操作系统必须在内存中选择一个页面将其移出内存,以便为即将调入的页面让出空间.而用来选择淘汰哪一页的规则叫做页面置换算法.好了,说到底,页面置换算法就是因为操作系统的内部不够,在调入新的页面时如何取代哪个页面的问题.常见的页面置换算法有如下图所示几种: 上述的随机替换我们很容易理解,就是操作系统随机挑选的一个被

从一个序列里面选择第k大的数在没有学习算法导论之前我想最通用的想法是给这个数组排序,然后按照排序结果返回第k大的数值.如果使用排序方法来做的话时间复杂度肯定至少为O(nlgn). 问题是从序列中选择第k大的数完全没有必要来排序,可以采用分治法的思想解决这个问题.Randomize select 算法的期望时间复杂度可以达到O(n),这正是这个算法的迷人之处.具体的算法分析可以在<算法导论>这本书里查看. 贴出伪代码: RANDOMIZED-SELECT(A, p, r, i) if p = r

2.3 示例:手写识别系统 2.3 .1 准备数据:将图像转换为测试向量 训练样本:trainingDigits 2000个例子,每个数字大约200个样本 测试数据:testDigits 大约900个 为使用前面两个例子的分类器,我们需要先把图像格式转换为一个向量.将32x32二进制图像矩阵转换为1x1024的向量. 2.3.2 测试算法:使用k-近邻算法识别手写数字

给定训练数据样本和标签,对于某测试的一个样本数据,选择距离其最近的k个训练样本,这k个训练样本中所属类别最多的类即为该测试样本的预测标签.简称kNN.通常k是不大于20的整数,这里的距离一般是欧式距离. 2:python代码 2.1 kNN概述 2.1.1:准备:使用python导入数据 2.2.1:实施kNN算法 代码讲解: (a)tile函数 tile(inX, i),扩展长度:tile(inX, (i,j)) ;i是扩展个数,j是扩展长度. (b) python代码路径,需要导入os文件,

Rosenblatt于1958年发布的感知器算法,算是机器学习鼻祖级别的算法.其算法着眼于最简单的情况,即使用单个神经元.单层网络进行监督学习(目标结果已知),并且输入数据线性可分.我们可以用该算法来解决and 和 or的问题. 在讨论神经元的数学模型时,我们将单个神经元抽象为下图的信号流图形式.输入向量为x,权重向量为w,w0一路为bias,这里不再赘述.     而本文算讲的算法,其解决的实际问题是,在知道输入向量x,和输出向量y的情况下,求解感知器的权重向量w以及bias.在几何上,我们可

迪克斯拉特算法: 1.找出代价最小的节点,即可在最短时间内到达的节点: 2.更新节点的邻居的开销: 3.重复这个过程,直到图中的每个节点都这样做了: 4.计算最终路径. ''' 迪克斯特拉算法: 1.以字典的方式更新图,包括权重 2.创建开销字典,关键在于起点临近的点开销为实际数值,其他点为暂时未到达,开销为无穷,随后更新 3.创建父节点列表保存每个点的父节点,以便记录走过的路径 ''' from queue import LifoQueue graph = {} graph['start']

MD5算法实现: 输入:不定长度信息(要加密的信息) 输出:固定长度128-bits.由四个32位分组组成,将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值. 基本方式为:求余.取余.调整长度.与链接变量进行循环运算.得出结果. 流程图: 1.填充 在MD5算法中,首先需要对输入信息进行填充,使其位长对512求余的结果等于448,并且填充必须进行,即使其位长对512求余的结果等于448. 因此,信息的位长(Bits Length)将被扩展至N*512+448,N为一个非负整数,N可以是零.填充的