LaTeX 写作: 算法代码排版 --latex2e范例总结 latex2e 宏包的使用范例: \usepackage[ruled]{algorithm2e}                                     %算法排版样式1 \usepackage[ruled,vlined]{algorithm2e}                          %算法排版样式2 \usepackage[linesnumbered,boxed]{algorithm2e}       

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

转自MD5算法步骤详解 之前要写一个MD5程序,但是从网络上看到的资料基本上一样,只是讲了一个大概.经过我自己的实践,我决定写一个心得,给需要实现MD5,但又不要求很高深的编程知识的童鞋参考.不多说了,直接进入正题. MD5算法是什么,MD5的历史由来等等我都不介绍了,想要了解的童鞋直接百度吧,见谅~~我们直接讲算法步骤.我的事例是对一个字符串进行MD5加密,没有实现对文件的MD5加密,大家看了这个事例之后应该自己能抛砖引玉了.如果想参考完整代码,可以进此查看:http://blog.csdn.

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

php实现栈的压入.弹出序列(**)(算法步骤)(画图) 一.总结 1.算法步骤:一定要把算法步骤写下来,要不然太浪费时间了,尤其是思维不清晰的时候,尤其是题目有难度的时候,不然的话也非常容易出现低级错误2.画图,把算法步骤画出来 二.php实现栈的压入.弹出序列 题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序.假设压入栈的所有数字均不相等.例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5

自定义新命令\reffig如下:\newcommand{\reffig}[1]{Figure \ref{#1}}在需要引用图片的时候,用\reffig代替\ref,就可以自动在图号前面输出"Figure"了.在Latex正文里引用图片时就能自动加上Figure,比如\ref{fig:figues_1.png}....\label{fig:figures_1.png},生产pdf后自动输出Figure 1.1

这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下.突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力.[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁.而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便. 但其实用标量计算推导也有一定的好处,比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的. 前向传播过程:多层Logistic回归 记号约定: $L$:神经网络的层数.输入层不算. $n^l$:第

#增加modules modules模块式基础,好像一切都得从modules开始,想下面这样一个简单的login module就建好了 把这个module login 拖到具体的test case上 点开 这个login step, 提案右边的值就行了 然后F6 跑下这个恶SearchContinent这个用例 跑通过了以后, 觉得这个 login可能经常会用到 然后就创建个Library Library 一般跟用例并列 folder下面添加过的就不能再添加了,只能添加一次Library 从te

Visual Studio 中添加引用的操作: 在“解决方案资源管理器”中,先右击项目图标,在弹出菜单选择“添加引用...” 然后在弹出的窗口中选择所要添加的选项,点击确定就可以了. 原文:http://keleyi.com/a/bjac/rh2ouu5w.htm

1.如何使连续的参考文献能够中间用破折号连起来?比如[6,7,8,9]变成[6-9]? 方法:在文档开始前加上下面的语句命令 \usepackage[numbers,sort&compress]{natbib} 不但可以压缩参考文献标号,还可以进行排序,即无论正文里面的顺序怎样,显示出来都是先后顺序. 在elsevier模板中,natbib包已经默认引用了,无需重新引用,改一下natbib的选项即可,设置方法如下: \biboptions{numbers,sort&compress} 以下

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}

在等式/图/定理等后面加\label{name} 正文引用方法:等式使用 \eqref{name},非等式引用可使用\ref{name}.

直接上步骤: 1.通过命令,进入到当前项目所在目录 2.输入以下命令npm install vue-resource --save 3.安装完毕后,在main.js中导入,如下: import VueResource from 'vue-resource' Vue.use(VueResource) 这样就可以了

The Iterative Closest Point (ICP) is an algorithm employed to match two surface representations, such as points clouds or polygon meshes.       Method 1 Optimal transformation:   R represented by Euler angles (3 degrees of freedom)                  

study from : https://jingyan.baidu.com/article/925f8cb8bce1f0c0dce0564f.html 寻找文献 谷歌学术 from: https://x.glgoo.top/scholar?hl=zh-CN&as_sdt=0%2C5&q=&btnG= 其它地方 https://bbs.pinggu.org/thread-4765887-1-1.html

在计算机科学当中,论文当中经常需要排版算法.相信大家在读论文中也看见了很多排版精美的算法.本文就通过示例来简要介绍一下 algorithms 束的用法.该束主要提供了两个宏包,包含两种进行算法排版的环境,algorithm 和 algorithmic . 这两个宏包是被设计成同时一起使用的,但也可以根据用户的特殊需要分开使用.其中 algorithm 宏包主要是为算法提供一个浮动体环境,也就是说,在 LaTeX 中算法和图像,表一样,都是浮动体.algorithmic 宏包主要是用来完成算法的描

Breaseman算法绘制直线算法公式推导|步骤|程序 BreaseMan算法优点: (1)不必计算直线的斜率,因此不用做除法: (2)不用浮点数,只用整数: (3)制作整数的加减乘除,和乘2操作,乘2操作可以直接用移位运算来处理: (4)BresenMan算法的运算速度非常快. 明白了数学原理,我们很快能确定算法步骤: 1. 输入线段的起点和终点. 2. 判断线段的斜率是否存在(即起点和终点的x坐标是否相同),若相同,即斜率不存在, 只需计算y方向的单位步进(△Y+1次),x方向的坐标保持不变

TeXstudio 编写Latex论文的若干问题解决方案总结       问题1: 如何安装TeXstudio 以及 Texstudio当中的中文字体使用问题.   一.如何安装TeXstudio 很多人推荐使用TexStudio.注意,texstudio是一个latex编译器,而非latex的软件实体.正如rstudio和r的关系.因此,先要安装latex软件,之后才能使用TexStudio.   1. 到这里下载并安装MikTex:http://miktex.org/ 或者TexLive20

四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维

主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原

http://www.cnblogs.com/baiboy/category/723479.html 记下来,有空去看 随笔分类 - Algorithm   [项目总结]自然语言处理在现实生活中运用 摘要: 摘要:自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘,近来一直是研究的热点.很多人相想数据挖掘,或者自然语言处理,就有一种莫名的距离感.其实,走进去你会发现它的美,它在现实生活中解决难题的应用之美,跟它相结合的数学之美,还有它与统计学的自然融合.语言只是一种实现工具,真正难度的是模型的理解和对模型的