方式一 需要包含的 \usepackage[noend]{algpseudocode} \usepackage{algorithmicx,algorithm} 源码 \begin{algorithm}[t] \caption{algorithm caption} %算法的名字 \hspace*{0.02in} {\bf Input:} %算法的输入, \hspace*{0.02in}用来控制位置,同时利用 \\ 进行换行 input parameters A, B, C\\ \hspace*{0

参考: Algorithm tag and page break Latex 算法过长 分页显示方法 1.引用algorithm包: 2.在\begin{document}前加上以下Latex代码: \makeatletter \newenvironment{breakablealgorithm} {% \begin{breakablealgorithm} \begin{center} \refstepcounter{algorithm}% New algorithm \hrule height

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

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}       

需要包含的 \usepackage[noend]{algpseudocode} \usepackage{algorithmicx,algorithm} 源码 \begin{algorithm}[t]\caption{algorithm caption} %算法的名字\hspace*{0.02in} {\bf Input:} %算法的输入, \hspace*{0.02in}用来控制位置,同时利用 \\ 进行换行input parameters A, B, C\\\hspace*{0.02in} {

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

Latex伪代码使用总结 algorithmicx例子 相应代码: \documentclass[11pt]{ctexart} \usepackage[top=2cm, bottom=2cm, left=2cm, right=2cm]{geometry} \usepackage{algorithm} \usepackage{algorithmicx} \usepackage{algpseudocode} \usepackage{amsmath} \floatname{algorithm}{算法}

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

写在前面 目录 问题的提出 生日悖论 利用生日悖论来因数分解 Pollard-rho算法 例题完成进度 1/3 问题的提出 如何快速地找到一个自然数N的两个因数(除自己和1以外)? 首先想到的肯定是传统的试除法 int main(){ int N; cin>>N; ==){ cout<<<<<<endl; ; } ;i<=sqrt(N);i+=){ //这里是一个优化了的试除法,可以直接排除偶数 ){ cout<<i<<&quo

前言 这个问题源自于,我想找一个分布式下的ID生成器. 这个最简单的方案是,数据库自增ID.为啥不用咧?有这么几点原因,一是,会依赖于数据库的具体实现,比如,mysql有自增,oracle没有,得用序列,mongo似乎也没有他自己有个什么ID,sqlserver貌似有自增等等,有些不稳定因素,因为ID生成是业务的核心基础.当然,还有就是性能,自增ID是连续的,它就依赖于数据库自身的锁,所以数据库就有瓶颈.当然了,多台数据库加某种间隔也是可用的,但是,运维维护会很复杂,因为它不是内聚的解决方案.而

参考: Latex报"Missing $ inserted"的解决方法 Latex: "Missing $ inserted" 解决方法 原因一:在文中出现"_",被latex识别为特殊字符. 解决方法:在"_"前加上"",即"_". 原因二:在Latex算法排版时,没有在statement中加入$标识符. 解决方法:\State $your_statement\;$ 2017.12

Linux内存管理伙伴算法 伙伴算法 Linux内核内存管理的任务包括: 遵从CPU的MMU(Memory Management Unit)机制 合理.有效.快速地管理内存 实现内存保护机制 实现虚拟内存 共享 重定位 Linux内核通过伙伴算法来管理物理内存.伙伴系统(Buddy System)在理论上是非常简单的内存分配算法.它的用途主要是尽可能减少外部碎片,同时允许快速分配与回收物理页面.为了减少外部碎片,连续的空闲页面,根据空闲块(由连续的空闲页面组成)大小,组织成不同的链表(或者ord

方式一 需要包含的 \usepackage[noend]{algpseudocode} \usepackage{algorithmicx,algorithm} 源码 \begin{algorithm}[t]\caption{algorithm caption} %算法的名字\hspace*{0.02in} {\bf Input:} %算法的输入, \hspace*{0.02in}用来控制位置,同时利用 \\ 进行换行input parameters A, B, C\\\hspace*{0.02i

SVM--简介 <α∗j<C,可得:          构造决策函数:  5.求最优解         要求解的最优化问题如下:          考虑使用序列最小最优化算法(SMO,sequential minimal optimization) SVM--实现 SVM # -*- coding: utf-8 -*- # Mathieu Blondel, September 2010 # License: BSD 3 clause import numpy as np from numpy

今天继续. C++11新增的关于Non-modifying sequence operations和Modifying sequence operations的算法已经写了.具体信息见之前的博客. 以下開始C++11新增的关于Partitions的算法: Partitions:即分区的意思. 非常多人可能还不熟悉partition,所以先说一说partition算法.须要说明的是这不是C++11新增的内容. 但为了更方便大家理解,还是先写一写std::partition. std::partit

title author date CreateTime categories Latex 论文elsevier,手把手如何用Latex写论文 lindexi 2019-02-13 10:38:20 +0800 2018-2-13 17:23:3 +0800 Latex 这几天在开始写论文,准备发的是elsevier,这个网站的instruction有问题,下载的东西基本上好多的错误,所以我就写博客记录. 关于使用 Latex 的好处请看使用LaTeX写论文 - CSDN博客 在开始的时候需要先

游戏中的AOI(Area of Interest)算法 游戏的AOI算法应该算作游戏的基础核心了,许多逻辑都是因为AOI进出事件驱动的,许多网络同步数据也是因为AOI进出事件产生的.因此,良好的AOI算法和基于AOI算法的优化,是提高游戏性能的关键. 我在实践中所熟知的游戏AOI算法大致有两种,在此做一些总结,顺便梳理一下,打算设计出一套统一的接口封装不同的算法实现(网络上还有些其他算法,因为不熟悉不作记录了).我所记录的这两种算法也算经典了,一个叫做网格法,一个叫做双链表法. 统一接口设计:

背景介绍(学习算法之前需要先了解) 射线与空间内三角形的相交检测是游戏程序设计中一个常见的问题,最典型的应用就是拾取(Picking),本文介绍一个最常见的方法,这个方法也是DirectX中采用的方法,该方法速度快,而且存储空间少.先讲述理论,然后文章末尾给出对应的代码实现与Unity中的显示. 简单而直观的方法是:先判断射线是否与三角形所在的平面相交,如果相交,再判断交点是否在三角形内.但这种方法效率并不高,因为多计算了三角形所在的平面. Möller-Trumbore射线三角相交算法是一种快

1. 幂迭代算法(简称幂法) (1) 占优特征值和占优特征向量 已知方阵\(\bm{A} \in \R^{n \times n}\), \(\bm{A}\)的占优特征值是量级比\(\bm{A}\)所有其他特征值都大的特征值\(\lambda\),若这样的特征值存在,则与\(\lambda\)相关的特征向量我们称为占优特征向量. (2) 特征值的性质 如果一个向量反复与同一个矩阵相乘,那么该向量会被推向该矩阵的主特征向量的方向.如下面这个例子所示: import numpy as np def p

1. 幂迭代算法(简称幂法) (1) 占优特征值和占优特征向量 已知方阵\(\bm{A} \in \R^{n \times n}\), \(\bm{A}\)的占优特征值是比\(\bm{A}\)的其他特征值(的绝对值)都大的特征值\(\lambda\),若这样的特征值存在,则与\(\lambda\)相关的特征向量我们称为占优特征向量. (2) 占优特征值和占优特征向量的性质 如果一个向量反复与同一个矩阵相乘,那么该向量会被推向该矩阵的占优特征向量的方向.如下面这个例子所示: import nump