头文件: #include  <algorithm> 二分查找的函数有 3 个: 参考:C++ lower_bound 和upper_bound lower_bound(起始地址,结束地址,要查找的数值) 返回的是数值 第一个 出现的位置. upper_bound(起始地址,结束地址,要查找的数值) 返回的是数值 最后一个 出现的位置. binary_search(起始地址,结束地址,要查找的数值)  返回的是是否存在这么一个数,是一个bool值. 1  函数lower_bound()  参考

为什么你用不好Numpy的random函数? 在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下. import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array np.random.rand(4,

最近一直忙于实习以及毕业设计的事情,所以上周阅读源码之后本周就一直没有进展.今天在写完开题报告之后又抽空看了一眼Underscore源码,发现上次没有看明白的一个函数忽然就豁然开朗了,于是赶紧写下了这篇笔记. 关于如何绑定函数this指向,一直是JavaScript中的高频话题,面试时考官也喜欢问如何绑定函数this的指向,以及如何试现一个bind函数,今天我们就从Underscore源码来学习如何实现一个bind函数. 预备知识 在学习源码之前,我们最好先了解一下函数中this的指向,我在这个

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分

; not allowed before ELSE ElSE前不允许有“;” <clause> clause not allowed in OLE automation section 在OLE自动区段不允许“<clause>”子句 <name> is not a type identifier <name>不是类型标识符 <name> not previously declared as a PROPERTY <name>前面没有说

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引入 统计推断的核心任务,是观察到一些X(可见变量戒可观察变量)之后计算隐变量Z的后验分布p(Z|X),以及在这个后验分布下计算我们所需要的函数的期望.比如,讲EM时,我们曾计算过对数似然函数在隐变量后验分布下的期望(公式9.30),作为EM中的E步. 但我们都知道,求期望要用到求和戒积分运算,很多情况下,计算它们往往不那么简单. 首先,我们积分所涉及的分布可能很复杂,不像混合高斯做EM时每步迭代都有解析解:其次,我们要积分的变量空间可能维度很高,这样就把我们做数值积分的路给堵死了.因为这两个原

若还未在项目中添加cplex的引用,可以参阅上一篇文章.本文主要介绍利用C#求解线性规划的步骤,对线性规划模型进行数据填充的两种方法,以及一些cplex函数的功能和用法.包括以下几个步骤: 描述 先花时间理清问题.明确决策变量及其取值范围,目标函数,约束条件,已知的数据.后面代码的编写也是沿着这个思路,先理清问题后面的工作会更有效率.以如下问题为例: 先建立数学模型:令:i产品在j机器上加工的小时数为xij决策变量:x11,x12,x21,x22目标函数:Min(z)=50x11+70x12+5

一.文件系统测试工具简介 1.LTP 参考网站:http://oss.sgi.com/projects/ltp/ LTP(Linux Test Project)是由SGI和IBM联合发起的项目,提供一套验证Linux系统可靠性.健壮性.稳定性的测试套件,也可用来进行POSIX兼容测试和功 能性测试.LTP提供了2000多个测试工具,可以根据需要自行进行定制.同时,LTP还是一个优秀的自动化测试框架,基于它通过设计测试用例和测试工具 可以实现更多功能的测试自动化. 稳定性测试相关参考: 基于LTP

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

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PFN相关宏说明: /* kernel/include/linux/pfn.h */ PFN : Page Frame Number(物理页帧) /* * PFN_ALIGN:返回地址x所在那一页帧的下一页帧的起始地址. * 例如:PFN_ALIGN(0x00000800) = 0x00001000 : PFN_ALIGN(0x00001800) = 0x00002000; * 理解:假如我们认为一页大小是0x0f,那么当前地址是0x08,如何通过0x08获得0x10呢? 0x08 + (0x1

';' not allowed before 'ELSE' → ElSE前不允许有";" " clause not allowed in OLE automation section → 在OLE自动区段不允许""子句 " is not a type identifier → 不是类型标识符 " not previously declared as a PROPERTY → 前面没有说明PROPERTY 'GOTO ' leads in

昨天边参考es5-shim边自己实现Function.prototype.bind,发现有不少以前忽视了的地方,这里就作为一个小总结吧. 一.Function.prototype.bind的作用 其实它就是用来静态绑定函数执行上下文的this属性,并且不随函数的调用方式而变化. 示例: test('Function.prototype.bind', function(){ function orig(){ return this.x; }; var bound = orig.bind({x: '

Logistic 回归 通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign 假设 (Hypothesis):$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx)$$ $$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$$ 其中g(z)称为sigmoid函数,其函数图象如下图所示,可以看出预测值$y$的取值范围是(0, 1),这样对于 $h_\theta(x) \geq 0.5$, 模

理解了this指针后,我们再来看看一些很容易误用this指针的情况. 示例1——内联式绑定Dom元素的事件处理函数 <script type="text/javascript"> function sayHi(){ alert("当前点击的元素是" + this.tagName); } script> <input id="btnTest" type="button" value="点击我&q

引言 在之前的代码中,要连接的WIFI信息都已写死在代码里,这显然不能适应我们的需求.所以需要想个办法让用户可以配置这些信息. WIFI工作模式 NodeMCU支持STATION,SOFTAP,STATIONAP,NULLMODE四种模式. 设置WIFI模式 wifi.setmode() wifi.STATION 当设备需要连接到WIFI路由器时使用.常在访问Internet时使用. wifi.SOFTAP 当设备需要作为热点时使用.在此模式下你的设备会创建一个本地局域网,并出现在WIFI列表.

0.小叙闲言 1.本章整体结构 2.书中例子 例2.1 主要是使用函数imadjust,来熟悉一下灰度处理,体验一把 >> imread('myimage.jpg'); >> f=imread('myimage.jpg'); >> g1 = imadjust(f, [ ], [ ]); >> imshow(g1); >> imshow(f); >> g2 = imadjust(f, [ ]); >> figure;imsh

若H的断点为k,即k个数据点不能被H给shatter,那么k+1个数据点也不能被H给shatter,即k+1也是H的断点. 如果给定的样本数N是大于等于k的,易得mH(N)<2N,且随着N的增大,小得越来越多. 当断点为k时,记最大可能的成长函数mH(N)为bound函数,记为B(N,k).------只和N.k有关 注意比较,发现bound函数比起成长函数消除了H. 如果无断点,自然没有B(N,k)什么事: 如果断点为k, 那么mH(N)是给定H下,可能的最大假设类数: B(N,k)是不限H下

若H的断点为k,即k个数据点不能被H给shatter,那么k+1个数据点也不能被H给shatter,即k+1也是H的断点. 如果给定的样本数N是大于等于k的,易得mH(N)<2N,且随着N的增大,小得越来越多. 当断点为k时,记最大可能的成长函数mH(N)为bound函数,记为B(N,k).------只和N.k有关. 注意比较,发现bound函数比起成长函数消除了H. 如果无断点,自然没有B(N,k)什么事: 如果断点为k, 那么mH(N)是给定H下,可能的最大假设类数: B(N,k)是不限H