求平方根问题 概述:本文介绍一个古老但是高效的求平方根的算法及其python实现,分析它为什么可以快速求解,并说明它为何就是牛顿迭代法的特例. 问题:求一个正实数的平方根. 给定正实数 \(m\),如何求其平方根\(\sqrt{m}\)? 你可能记住了一些完全平方数的平方根,比如\(4, 9, 16, 144, 256\)等.那其它数字(比如\(105.6\))的平方根怎么求呢? 实际上,正实数的平方根有很多算法可以求.这里介绍一个最早可能是巴比伦人发现的算法,叫做Heron's algorit

1.新建Windows窗体 2.窗体中添加控件:TextBox(文本框).Button(按钮).和Label(标签) 3.为Button对象添加点击事件代码 点击事件代码设计思路 ①从文本框中获取输入的字符串②将获取的字符串强制转换为文本类型③利用计算平方根的函数sqrt()进行计算④将计算结果输出显示到Label标签的位置 源代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using

题目:任意长度数串,不使用sqrt函数,手工计算平方根?   要求只准用加/减/乘/除四则运算,不准使用power/sqrt等函数.   算法如下: 1.以小数点为中心往两边每2位分隔为一组: 2.然后以组为单位,从左往右扫描计算: 3.先对第一组数,找个N*N最大但不超过第一组数的数N,作为结果R的第1位: 4.然后用第一组数减去N*N的余数,作为下次计算的数首部,将下一组两位往下移构成一个新的待计算数W: 5.将第3步已得结果R乘以20作为除数首部+尾数X,再乘于X,使得结果T最大但不超过待

一.简单总结 其实相似度计算方法也是老生常谈,比如常用的有: 1.常规方法 a.编辑距离 b.Jaccard c.余弦距离 d.曼哈顿距离 e.欧氏距离 f.皮尔逊相关系数 2.语义方法 a.LSA b.Doc2Vec c.DSSM ...... 二.利用熵计算相似度 关于什么是熵.相对熵.交叉熵的概念,网上有很多,这里就不总结了.本篇主要关注工程方面,即怎么用代码实现,参考的论文来自<Content-based relevance estimation on the web using int

更新:我的同事Terry告诉我有一种矩阵运算的方式计算斐波那契数列,更适于并行.他还提供了利用TBB的parallel_reduce模板计算斐波那契数列的代码(在TBB示例代码的基础上修改得来,比原始代码更加简洁易懂).实验结果表明,这种方法在计算的斐波那契数列足够长时,可以提高性能. 矩阵方式计算斐波那契数列的原理: 代码: #include <tbb/task_scheduler_init.h> #include <tbb/blocked_range.h> #include &

1.cocos2dx获取设备语言的方法:CCApplication::sharedApplication()->getCurrentLanguage() 2.cocos2dx 2.1.4支持识别的语言可在ccLanguageType中查看.以下是ccLanguageType的所以枚举语言. kLanguageEnglish = 0, kLanguageChinese, kLanguageFrench, kLanguageItalian, kLanguageGerman, kLanguageSpa

// // Carmack在QUAKE3中使用的计算平方根的函数 // float CarmSqrt(float x){ union{ int intPart; float floatPart; } convertor; union{ int intPart; float floatPart; } convertor2; convertor.floatPart = x; convertor2.floatPart = x; convertor.intPart = ); convertor2.int

目录 方法,接口及并发 方法 接口 并发 信道 结束语 前言: go语言的第四篇文章,主要讲述go语言中的方法,包括指针,结构体,数组,切片,映射,函数闭包等,每个都提供了示例,可直接运行. 方法,接口及并发 方法 方法就是一类带特殊的接收者(struct)参数的函数 通过 结构体.方法 调用 示例: type city struct { name, address string } func (c city) sysCity() { c.name = "帝都" fmt.Println

把做工程过程经常用的内容记录起来,如下内容段是关于C语言多种方法求解字符串编辑距离问题的内容. { if(xbeg > xend) { if(ybeg > yend) return 0; else return yend - ybeg + 1; } if(ybeg > yend) { if(xbeg > xend) return 0; else return xend - xbeg + 1; } if(ptrX[xend] == ptrY[yend]) { return calDi

直接上代码package com.face.test; public class Test { /** * 面试题:递归方法计算n! */ @org.junit.Test public void diGui() { int n = 5;//5 4 3 2 1 System.out.println(Factorial(n)); } private static int Factorial(int n) { if(n==0) return 1; else return n*Factorial(n-1

题目补充: 创建一个接口Shape,其中有抽象方法area,类Circle .Rectangle实现area方法计算其面积并返回. 又有Star实现Shape的area方法,其返回值是0,Star类另有一返回值boolean型方法isStar: 在main方法里创建一个Vector,根据随机数的不同向其中加入Shape的不同子类对象(如是1,生成Circle对象: 如是2,生成Rectangle对象:如是3,生成Star对象).然后将Vector中元素依次取出,判断其是否为Star类.如是返回其

使用如下命令: export LANG="en_US.UTF-8" 可以修改环境变量LANG,修改之后立即生效,当时当系统重新启动时便会又变成原来的语言 另外两种修改语言的方法: 1.配置如下文件: vi /etc/sysconfig/i18n 将原来的配置如: LANG="zh_CN.UTF-8" 修改为 LANG="en_US.UTF-8" 保存之后不会立即生效,而是要重启之后生效. 2.修改CentOS运行环境的默认语言环境变量值: vi

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率(图文详解) Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率   具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章 决策树多元分类UCI Covertype

Eclipse取消汉化以及设置语言的方法 转 https://jingyan.baidu.com/article/11c17a2c2c1939f446e39d13.html Eclipse下载以后都是英文版的,有的时候汉化一下,这样有助于我们学习.但是有的童鞋汉化之后又想用回英文版,下面我教大家如何取消汉化,以及在中英文之间灵活切换的方法. 工具/原料   Eclipse 电脑 方法/步骤  下面我们开始取消汉化. 找到Eclipse的安装路径,用记事本打开eclipse.ini文件.  在文件

用蒙特卡洛方法算pi-基于python和R语言 最近follow了MOOC上一门python课,开始学Python.同时,买来了概率论与数理统计,准备自学一下统计.(因为被鄙视过不是统计专业却想搞数据分析) 有趣的是书里面有一块讲蒲丰投针计算Pi,这是一种随机模拟法,也就是蒙特卡洛法.蒲丰投针之于我太难,暂时没想到怎么用计算机模拟这一过程. python课中,老师也提到用随机模拟法,也就是蒙特卡洛法(MonteCarlo),用计算机模拟几千次实验,计算pi的近似值.好巧. 就拿python课中的

组合类的使用主要涉及到类的构造函数,类的复制构造函数. #include <iostream> #include<cmath> class Point{ public: Point(int a,int b); Point(const Point &p); int getx(); int gety(); private: int x,y; }; Point::Point(int a,int b) { x=a; y=b; } Point::Point(const Point &

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学

------------------------------------------------------------------------------------------------- 实际的计算中我们接触的数据不仅仅是整型,那么C语言程序中只使用int也会带来一些问题. 从一个例子开始: #include <stdio.h> int main() { int a; printf("输入一个数,得到除以3的结果 :"); scanf("%d",

Django的模板是一个简单的文本文件,它可以生成任何文本格式(HTML.XML.CSV等),在本文开始之前先看一个Django模板的例子: 从这个例子中可以看到,模板标签可以是单独出现的,如extends标签:也可以是成对出现的,如block标签和for标签.而模板的主体就是一个HTML结构的文本文件,看到这里我想如果有过ASP, PHP开发经验的人都会感到很亲切,因为它们的语法非常相似,都是嵌入到HTML中的标记语言. 变量Variables 变量的基本用法:{{ variable }},当

数据的分布特征: 分布的集中趋势,反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度(平均数,中位数,四分位数,众数) 分布的离散程度,反应各数据远离其中心值的趋势(极差,四分位差,方差,标准差,离散系数) 分布的形状,反应数据分布的偏斜程度和峰度(偏态系数,峰度系数) ####################### 平均数(均值):一组数据相加后除以数据的个数而得到结果,称为平均数(mean) 中位数:一组数据排序后处于中间位置上的变量值,称为中位数(median) 四分位数:一组数据排序后处于25%(下四