暴力直接上代码,主要是用了vector来实现,有些方法比較费时,不太好,请各位大神斧正.这是个人的作业,  这是代码下载页http://download.csdn.net/detail/l631068264/7644569   里面还有多级反馈队列进程调度的MFC版 #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <stdio.h> #include <stdlib

当5台memcache服务器中有一台宕机时的命中率实验. 一.php实现代码 1. config.php $server = array( "A" => array("host" => "127.0.0.1", "port" => 11211), "B" => array("host" => "127.0.0.1", "port

准备工作: ① 配置文件 config.php ② 封装 Memcached 类 hash.class.php,包含普通哈希算法(取模)和一致性哈希算法 ③ 初始化 Memcached 节点信息 init.php ④ 减少 Memcached 节点 down.php ⑤ 统计命中率 statistics.php ⑥ 使用 Highcharts(4.1.9) js 图表库来展示减少节点后两种算法命中率的变化 1. 配置文件 config.php <?php /* Memcached 配置文件 */

时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

考虑下述页面走向: 1,2,3,4,2,1,5,6,2,1,2,3,7,6,3,2,1,2,3,6 当内存块数量分别为3时,试问FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数各是多少? 答:缺页定义为所有内存块最初都是空的,所以第一次用到的页面都产生一次缺页. FIFO法: 因为FIFO表示先进先出,它们的执行流程是这样的,如果该值在内存块中,则内存块的值不变:如果该值不在内存块,则将该值放入出栈口地址.当内存块数量为3时,FIFO的演示图如下图所示,其中蓝色标记表示将被替换的单元(也即出栈口

降噪是音频图像算法中的必不可少的. 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化. 图像算法和音频算法 都有其共通点. 图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 音频一般是一维数据为主,单声道波长. 处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理. 只是处理时候数据参考系维度不一而已. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中

前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到两个算法,一个是静音检测,一个是音频增益. 增益其实没什么好说的,类似于数据归一化拉伸的做法. 静音检

说起红眼算法,这个话题非常古老了. 百度百科上的描述: "红眼"一般是指在人物摄影时,当闪光灯照射到人眼的时候,瞳孔放大而产生的视网膜泛红现象. 由于红眼现象的程度是根据拍摄对象色素的深浅决定的,如果拍摄对象的眼睛颜色较深,红眼现象便不会特别明显. "红眼"也指传染性结膜炎. 近些年好像没有看到摄影会出现这样的情况,毕竟科技发展迅速. 记得最早看到红眼移除算法是在ACDSee 这个看图软件的编辑功能区. 当然,当时ACDSee 也没有能力做到自动去红眼,也需要进行手

FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数 转载  由于要考计算机四级网络,这里遇到了问题,就搜了一些资料来解疑. 考虑下述页面走向: 1,2,3,4,2,1,5,6,2,1,2,3,7,6,3,2,1,2,3,6 当内存块数量分别为3时,试问FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数各是多少? 答:缺页定义为所有内存块最初都是空的,所以第一次用到的页面都产生一次缺页. 当内存块数量为3时: 发生缺页中断的次数为16. 在FIFO算法中,先进入内存的页面被先换出.当页6要调入时,内存

转自:https://www.cnblogs.com/cpuimage/p/8908551.html 前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到

圆环,扇形控件基本算法一种实现 - 代码库 - CocoaChina_让移动开发更简单   ////  CircleCore.h//  Quartz////  Created by 仙人掌 on 12-11-5.//  Copyright (c) 2012年 仙人掌. All rights reserved.// #import #define ToRad( degree ) ( degree * M_PI / 180 ) #define ToDeg( rad )    ( rad / M_PI

具体knn算法概念参考knn代码python实现上面是参考<机器学习实战>的代码,和knn的思想 # _*_ encoding=utf8 _*_ import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 导入手写体识别的数据mnist = input_data.read_data_sets("../data", one_hot=T

目录 第二章:排序算法 及其他 Java代码实现 插入排序 归并排序 选择排序算法 冒泡排序 查找算法 习题 2.3.7 第二章:排序算法 及其他 Java代码实现 --算法导论(Introduction to Algorithms, Third Edition) 插入排序 //打印输出数组模块 public class PrintArrays { public static void printA(int []A) { for (int aInput : A) { System.out.pri

A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法.算法中的距离估算值与实际值越接近,最终搜索速度越快.--来自百度百科. 我在网上看了不少关于A*寻路的文章,基本都能看懂.但是大多数文章中没有代码实现,或者是一些我不会的某些语言,还有的代码注释太少了而且太长,我看着看着就看不下去了.所以我就自己写了A*算法寻路的C++代码. A*寻路 A*寻路算法详解推荐阅读博文链接:http://www.cppblog.com/mythit/archiv

背景就不介绍了,REINFORCE算法和AC算法是强化学习中基于策略这类的基础算法,这两个算法的算法描述(伪代码)参见Sutton的reinforcement introduction(2nd). AC算法可以看做是在REINFORCE算法基础上扩展的,所以这里我们主要讨论REINFORCE算法中算法描述和实际代码设计中的一些区别,当然这也适用于AC算法: 1.  时序折扣项为什么在实际代码中不加入  REINFORCE算法中是需要对状态动作对出现在episode内的顺序进行折扣加权的,即 γt

项目需要看了种子填充算法,改进了算法主要去除面积小的部分.种子填充算法分为两种,简单的和基于扫描线的方法,简单的算法如下描述(笔者针对的是二值图像): (1)从上到下,从左到有,依次扫描每个像素: (2)遇到一个非零数值压栈,并置原图像像素点值为0,面积初始化为1:否则,处理完毕. (3)对栈非空查找,如果非空弹出栈顶,检测4领域或8领域,如果非空压栈,并置原图像像素点为0,标示不在处理此点,面积加1:如果为空,停止: (4)判断面积是否大于给定阈值,小于的删掉,大于的把得到的所有像素点保存到目

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

sdut 2140 图结构练习——判断给定图是否存在合法拓扑序列 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述  给定一个有向图,判断该有向图是否存在一个合法的拓扑序列. 输入  输入包含多组,每组格式如下. 第一行包含两个整数n,m,分别代表该有向图的顶点数和边数.(n<=10) 后面m行每行两个整数a b,表示从a到b有一条有向边.   输出  若给定有向图存在合法拓扑序列,则输出YES:否则输出NO.   示例输入 1