Hello World 题目 [题目描述] 输出“Hello World!”(不输出“”). [输入格式] 啥都没有. [输出格式] Hello World! [数据规模] 输出就行了,管那么多干什么. 解析 相信这道题是大部分程序猿入门的第一道题,是不是充满了回忆? 现在,本蒟蒻就来仔细的解释一下这道题目怎么做(其实我是来水一篇博客的). 这里我给出两种版本的代码(因为我只会C(C++)语言的两种输出): 详细解释一下,关于头文件(#include开头的), <iostream> 是标准的输

本文参考博客:https://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/26/3045672.html 原生的中值滤波是基于排序算法的,这样的算法复杂度基本在O(r2)左右,当滤波半径较大时,排序算法就显得很慢.对此有多种改进算法,这里介绍经典 的Huang算法与O(1)算法,两者都是基于记忆性的算法,只是后者记性更强. 排序算法明显的一个不足之处就是无记忆性.当核向右移动一列后,只是核的最左和最右列数据发生了变化,中间不变的数据应当被存储起来,而排序算

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

MxNet有了亚马逊站台之后,声势大涨,加之接口多样化,又支持R语言所以一定要学一下.而且作为R语言的fans,为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ ------------------------------ 一.MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能.       1. Windows/Mac用户--只能CPU训练 可以通过下面的代码安装预编译的版本.这个版本会每周进行预编译,不过为了保证兼容性,只能使用

R语言的最大数值 在R语言里面,所能计算的最大数值可以用下面的方法获得: ###R可计算最大数值 .Machine 在编程的时候注意不要超过这个数值.当然,普通情况下也不可能超过的. R语言的最大精度 R语言的舍入误差要比python好不少,但是也还是有的. ###最小非零整数 2^-1074 ###最大数 2^1023 ###机器误差 2^-52 + 1 - 1 2^-53 + 1 - 1 ###比较两个数字 all.equal(2^-12 + 1,2^-13 + 1,tolerance =

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

谁再管这玩意叫树状数组套主席树我跟谁急 明明就是树状数组的每个结点维护一棵动态开结点的权值线段树而已 好吧,其实只有一个指针,指向该结点的权值线段树的当前结点 每次查询之前,要让指针指向根结点 不同结点的权值线段树之间毫无关联 可以看这个:http://blog.csdn.net/popoqqq/article/details/40108669?utm_source=tuicool #include<cstdio> #include<algorithm> using namespa

一个板子. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define N 100001 struct Data { int v,p; }t[N]; bool cmp(const Data &a,const Data &b) { return a.v<b.v; } int T[N<<2],op[N],a[N],n,ma[N],e; void Update(int p,int v

  P值是论文中最常用的一个统计学指标,可是其误用.解释错误的现象却很常见.因此,很有必要说明p值的意义.用法及常见错误.   P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小.P值越小,越有理由认为对比事物间存在差异.例如,P<0.05,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%,或者说,别人在同样的条件下重复同样的研究,得出相反结论的可能性不足5%.P>0.05称“不显著”:P<=0.05称“显著”,P<=0.01称“非常显著”.   由于常用“显著”来表示P值大小,所

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

1.Kolmogorov-Smirnov正态性检验 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法,若两者间的差距很小,则推论该样本取自某特定分布族或两个观测值分布相同 使用函数:ks.test()在默认安装的stats包中 说明:ks.test有四个参数,第一个参数x为观测值向量,第二个参数y为第二观测值向量或者累计分布函数或者一个真正的累积分布函数,如pnorm(正态分布函数,一般做正态检测的时候直接输入pnorm),只对连续CD

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

#include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <stack> #include <cstring> using namespace std; char Precede(char a, char b) { //判断运算符优先级 int i, j; ][] = { {' ','+','-','*','/','(',')','='}, {'+','>','>',

Shiny-cheatsheet 作者:周彦通 1.安装 install.packages("shinydashboard")  2.基础知识 仪表盘有三个部分:标题.侧边栏,身体.下面是最最小的仪表面板页面的UI: # ui.R #library(shinydashboard) dashboardPage( dashboardHeader(), dashboardSidebar(), dashboardBody()) 通过shinyApp()函数可以快速查看R控制台: # app.R

#include "led.h" #include "delay.h" #include "key.h" #include "sys.h" #include "lcd.h" #include "usart.h" #include "adc.h" #include "stdio.h" int main(void) { u16 adcx,adcy,ad

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

因子(factor)是R语言中比较特殊的一个类型, 它是一个用于存储类别的类型,因子的行为有时像字符串,有时像整数.因子也是一个向量,每个元素都是字符类型.因子具有因子水平(Levels),用于限制因子的元素的取值范围,R强制:因子的元素只能从因子水平中取值,这意味着,因子的每个元素要么是因子水平中的字符,要么是缺失值,这是因子的约束. 一,创建因子 通常情况下,系统在创建数据框变量时会隐式创建因子,这是因为R自动把文本类型默认为类别数据,并转换为因子. 例如,创建一个数据框变量,通过class

BZOJ_2161_布娃娃_权值线段树 Description 小时候的雨荨非常听话,是父母眼中的好孩子.在学校是老师的左右手,同学的好榜样.后来她成为艾利斯顿第二 代考神,这和小时候培养的良好素质是分不开的.雨荨的妈妈也为有这么一个懂事的女儿感到高兴.一次期末考试 ,雨荨不知道第多少次,再次考了全年级第一名.雨荨的妈妈看到女儿100分的成绩单时,脸上又泛起了幸福的笑 容,作为奖励,她给雨荨买了n个布娃娃.细心的雨荨发现,第i个布娃娃有一个耐心值P[i]以及一个魅力值C[i], 并且还有能够忍受

在android开发过程中,编写java代码中的常量过一般情况下,我们是定义在string.xml这个文件中.这样修改起来也很方便,而且做国际化也很简单. 这个string.xml的值会被R文件映射,所以可以看到R文件全是定义为int类型,就像是一个地址指引一样. 获取string.xml文件里面的值有几个不同的地方. 1. 在AndroidManifest.xml与layout等xml文件里: android:text="@string/resource_name" 2.在activ

USArrests是R附带的一个数据集,现在我们需要创建一个factor向量urbancat,如果UrbanPop列的某个值在中位数之上,就把urbancat对应位置的值设为1,否则设为0. 这种数据处理任务实在太简单了,一个for循环就能搞定.首先,我们计算一下UrbanPop的中位数: urbanPop.median <- median(USArrests$UrbanPop) 然后,用rep函数初始化一个等长的urbancat向量: urbancat <- rep(x = 0, times

这一章节将如何对 R 对象中的值进行选取,R 的符号规则有两种方式进行查询: 第一种记号体系:索引查询索引语法:deck[ , ](使用中括号)其中[ , ] 为索引,其中含有两个索引参数,用 "," 分隔 在 R 中,有六种方式创建并使用索引,分别为: 正整数索引 负整数索引 零 空格 逻辑值 名称 第二种记号体系: $ 和 [[]] 构建索引 正整数索引 格式: deck[1, c(1,2,3)]语法:索引从 1 开始 负整数索引 格式:deck[-(2:52), 1:3]功能:返