C++ STL中的vector的内存分配与释放http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/09/12/2674004.html 1.vector的内存增长 vector其中一个特点:内存空间只会增长,不会减小,援引C++ Primer:为了支持快速的随机访问,vector容器的元素以连续方式存放,每一个元素都紧挨着前一个元素存储.设想一下,当vector添加一个元素时,为了满足连续存放这个特性,都需要重新分配空间.拷贝元素.撤销旧空间,这样性能

看过JDK源码,现在自己想实现一个vector. 最开始的时候,我大概构想了一下怎么设计,一种是设置一个指针数组来存放对象,这样修改的时候可以不用大量的元素复制,但后来仔细想了想,它需要设置一个额外的位示图显示对应位置的元素情况,不划算,所以最终也是采取了JDK源码的设计思路.即,数组初始长度设置为10,以后快溢出之前将数组扩容为原先的1.5倍. #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; class Ve

LRU 是 Least Recently Used 的缩写,即最近最少使用.作为一种经典的缓存策略,它的基本思想是长期不被使用的数据,在未来被用到的几率也不大,所以当新的数据进来时我们可以优先把这些数据替换掉. 一.基本要求 固定大小:限制内存使用. 快速访问:缓存插入和查找操作应该很快,最好是 O(1) 时间. 在达到内存限制的情况下替换条目:缓存应该具有有效的算法来在内存已满时驱逐条目. 二.数据结构 下面提供两种实现方式,并完成相关代码. 2.1 Map 在 Javascript 中,Ma

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 Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个

目录 Java多线程之一线程及其基本使用 Java多线程之二(Synchronized) Java多线程之三volatile与等待通知机制示例 线程池 什么是线程池 线程池一种线程使用模式,线程池会维护多个线程,等待着分配可并发执行的任务,当有任务需要线程执行时,从线程池中分配线程给该任务而不用主动的创建线程. 线程池的好处 如果在我们平时如果需要用到线程时,我们一般是这样做的:创建线程(T1),使用创建的线程来执行任务(T2),任务执行完成后销毁当前线程(T3),这三个阶段是必须要有的. 而如

一.问题描述 手写数字被存储在EXCEL表格中,行表示一个数字的标签和该数字的像素值,有多少行就有多少个样本. 一共42000个样本 二.KNN KNN最邻近规则,主要应用领域是对未知事物的识别,即判断未知事物属于哪一类,判断思想是,基于欧几里得定理,判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近

引言 - 导航栏目 有些朋友可能对 redis 充满着数不尽的求知欲, 也许是 redis 属于工作, 交流(面试)的大头戏, 不得不 ... 而自己当下对于 redis 只是停留在会用层面, 细节层面几乎没有涉猎. 为了更快的融于大 家, 这里尝试抛砖引玉. 先带大家手写个 redis 中最简单的数据结构, adlist 双向链表. 让我们一 起对 redis 有个初步的认知. 本文会从下面几个标题展开解读(吐槽), 欢迎交流和指正. 1. redis adlist 解析 2. redis c

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn Github:https://github.com/fuzhengwei/CodeGuide/wiki 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 人看手机,机器学习! 正好是2020年,看到这张图还是蛮有意思的.以前小时候总会看到一些科技电影,讲到机器人会怎样怎样,但没想到人似乎被娱乐化的东西,搞成了低头族.大肚子! 当意识到这一点时,其实非常怀念小时候.放假的早上跑出去,喊上三五个伙伴,要不下河摸摸鱼.弹弹玻璃球.打打p

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

摘要:从手写线程池开始,逐步的分析这些代码在Java的线程池中是如何实现的. 本文分享自华为云社区<手写线程池,对照学习ThreadPoolExecutor线程池实现原理!>,作者:小傅哥. 谢飞机,小记!,上次吃亏在线程上,这可能一次坑掉两次吗! 谢飞机:你问吧,我准备好了!!! 面试官:嗯,线程池状态是如何设计存储的? 谢飞机:这!下一个,下一个! 面试官:Worker 的实现类,为什么不使用 ReentrantLock 来实现呢,而是自己继承AQS? 谢飞机:我-! 面试官:那你简述下,

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2012/07/17/ClownFish.html 阅读目录 开始 ClownFish是什么? 比手写代码还快的执行速度 简单,一个调用完成你要的全部功能 方便,你需要的代码已经准备好了 定义数据实体类型不再是费力的体力劳动 通用,可以非常简单地实现对多种数据库的支持 灵活,SQL语句放在哪里随便你 XmlCommand是什么? 可监控,图形的工具会告诉你每个数据访问的细节 关于示例代码 最近花了二个月的业余时间重写了

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

何为手写公式,很简单,就是在网页上可以写出数学公式,并能够生成Latex格式的字符串.废话不多说,直接走正题. 一.首先大家可以先去官网了解一下myscript这个插件 官方网站:https://dev.myscript.com/ 二.在去它的github上看一下这个项目 GitHub:https://github.com/MyScript/myscript-math-web 三.根据github上的介绍,要下载其插件首先你需要用到这个命令: bower install myscript-mat

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

[文章标题]: 纯手工编写的PE可执行程序 [文章作者]: Kinney [作者邮箱]: mohen_ng@sina.cn [下载地址]: 自己搜索下载 [使用工具]: C32 [操作平台]: win 7 [作者声明]: 只是感兴趣,没有其他目的.失误之处敬请诸位大侠赐教! ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的

opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取代码与识别代码中使用一样的代码. 3,训练时的输入数据主要为两个矩阵,一个矩阵保存所有样本的特征数据,每一行一个图像,另一个矩阵保存每个样本所属的类别,比如 1.0代表A,2.0代表B,0代表空白. 4,所有样本分别保存在5个文件夹中(一个是空白,四个字母ABCD),用批处理生成一个文本文件包括所有

上一篇文章中,我们介绍了Promise的基本使用,在这篇文章中,我们试着自己来写一个Promise,主要是学习Promise的内部机制,学习它的编程思想. !!!备注:本文写的不好,仅供自己学习之用,具体的实现过程建议看下面的参考文章.所以本文没有发布到博客园首页和其他地方 Promise API分析 正常使用方法 我们来看一个正常的使用: var p=new Promise(function(resolve,rejcet){ setTimeout(function(){ if(true){ r

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会