环路复杂度用来定量度量程序的逻辑复杂度.以McCabe方法来表示. 在程序控制流程图中,节点是程序中代码的最小单元,边代表节点间的程序流.一个有e条边和n个节点的流程图F,可以用下述3种方法中的任何一种来计算环形复杂度.(1)流图中的区域数等于环形复杂度.(2)流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数.(3)流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目. 环路复杂度越高,程序中的控制路径越复杂.

ylbtech-职位-IT:软件设计师 软件设计师是指能根据软件开发项目管理和软件工程的要求,按照系统总体设计规格说明书进行软件设计,编写程序设计规格说明书等相应的文档的实用性人才.还能够组织和指导程序员编写.调试程序,并对软件进行优化和集成测试,开发出符合系统总体设计要求的高质量软件:具有工程师的实际工作能力和业务水平.   1. 相关考试返回顶部 软件设计师考试属于全国计算机技术与软件专业技术资格考试(简称计算机软件资格考试)中的一个中级考试.考试不设学历与资历条件,也不论年龄和专业,考生可

技术背景 本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用.量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识. 随机数的应用 在上一篇介绍量子态模拟采样的算法中,我们就使用到了随机数,随机数在各种蒙特卡洛方法与数值计算中,扮演着非常重要的角色.在金融领域,随机数则是在加密算法中扮演重要角色,其风险在于,如果随机数可被预测,那么恶意用户就可以利用这一特点,破解对称加密甚至是非对称加密的算法(非对称加密如RSA算法的私钥的挑选其实也有可能使用到随机数)

目录 前言 复杂度 分析方法 大 O 复杂度表示法 例子-评估累加和的各种算法执行效率 算法 1(for 循环): 算法 2(嵌套 for 循环): 大 O 表示 时间复杂度分析 关注执行最多的一段代码 加法规则 乘法规则 常见时间复杂度 常量阶 O(1) 对数阶 O(logn).O(nlogn) 多参数阶 O(m+n).O(m*n) 空间复杂度分析 小结 前言 本笔记主要记录如何分析.统计算法的执行效率和资源消耗. 必须学会分析复杂度分析. 李柱明博客:https://www.cnblogs.

hopcroft法的复杂度,他们说是nlogn,可是都没有严格的证明.难得找到一篇讲的详细点的论文,却又啰里啰唆的,不过那篇论文里面采用的是颜色树这个结构,有点意思. 前面的那个算法是n的平方复杂度,虽然这个复杂度计算都是建立在一些操作为单位时间操作的基础上.可是这些被认为的单位时间操作在我的实现中却有着平方复杂度,情何以堪,万恶的理论计算机科学家. hopcroft实现的代码,太长了,还没写完.不过核心的子集分割已经完成了,剩下的就是分配节点及重新构建邻接表.明天再说吧. #include "

http://www.cnblogs.com/bangerlee/archive/2011/09/18/2178172.html 引言 我们提倡编写功能单一.结构清晰.接口简单的函数,因为过于复杂的函数会给我们带来很多问题:加深其他开发人员理解代码的难度:不方便测试人员对其编写测试用例:容易隐藏错误:出现问题难以定位……怎样的函数算是复杂的函数?哪些代码散发着“臭味”?除了依靠经验丰富的程序员的敏锐嗅觉,我们还可以通过工具,对我们的函数和代码进行度量. 不像一位严格苛刻的代码检视人员,代码度量工

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.http://www.cnblogs.com/tsec/p/8413537.html 0. 导读 TXT基本原理篇介绍了TXT安全度量的基本概念,包括静态度量和动态度量.只有确保度量是真实的.准确的和受保护的,度量代码和配置才有意义.那么构成"安全"度量需要定义信任链(Chain of Trust),并确保:1. 度量是基于硬件的:2. 度量是免受篡改受保护的.对TXT而言,信任根(Root of Trust)就是CPU,信任根是启动

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 之前介绍了DSSM算法,它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度,本文用CNN的结构对数据进行降维. 2. CNN-DSSM CNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度 2.1 CNN-DSSM架构 CNN-DSSM的架构图如下: 输入:\(Query\)是代表用户输入,\(document\)是数据库中的文档. wor

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q

余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小.相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上. 与欧几里德距离类似,基于余弦相似度的计算方法也是把用户的喜好作为n-维坐标系中的一个点,通过连接这个点与坐标系的原点构成一条直线(向量),两个用户之间的相似度值就是两条直线(向量)间夹角的余弦值.因为连接代表用户评分的点与原点的直线都会相交于原点,夹角越小代表两个用户越相似,夹角越大代表两个用户的相似度越小.同时在三角系数中,角的余弦值是在[-1,

转载自: https://blog.csdn.net/zh_geo/article/details/52954145 VS2012 -> Analyze -> Calculate code metrics feature. 代码度量(Code Metrics)是用来测量专业标准的软件特性. 在某些方面,它提供了量化的有用反馈给开发者. 查看代码度量值很简单:在项目或解决方案上按右键,选择"Calculate Code Metrics". 以下是一些类似的结果: 结果窗口中有

题目出处:http://codeforces.com/problemset/problem/893/B 题目大意:找到一个数在二进制下,最大的以k个连续的1和k-1个连续的0组成的数字作为因子 #include<iostream> using namespace std; int main(){//逆向&打表法(检查出答案就在k为1-8之间形成的数) int n,table,ans; cin>>n; ;i<;i++){ table = ((<<i)-) *

说明 由于周五放假,我们团队部分队员回家和外出,所以这一次的Scrum Meeting我们推迟到周日晚上,在周末的这段时间内队员对自己做的任务在周日晚汇报给我. 周末完成任务以及周一计划任务 姓名 周末已完成任务 时间 明日计划完成任务 估计用时 董元财 Java Web服务器基本完成 10h 服务器完善 4h 胡亚坤 用户之间的通讯方式及通讯界面的实现 3h 用户之间的通讯方式及通讯界面的实现 2h 刘猛 无 0h 聊天页实现 2h 马汉虎 白盒测试(一)(2) 8h junit测试 2h 益

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:00:49 我今天讲PRML的第十二章,连续隐变量.既然有连续隐变量,一定也有离散隐变量,那么离散隐变量是什么?我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型.它有一个K维二值隐变量z,不仅只能取0-1两个值,而且K维中只能有1维为1.其他维必须为0,表示我们观察到的x属于K类中的哪一类.显然,这里的隐变量z就是个离散隐变量.不过我们容易想到,隐变量未必像kmeans或GMM这种聚类算法那样,非此

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从开源项目学习 C 语言基本的编码规则 每个项目都有自己的风格指南:一组有关怎样为那个项目编码约定.一些经理选择基本的编码规则,另一些经理则更偏好非常高级的规则,对许多项目而言则没有特定的编码规则,项目中的每个开发者使用他自己的风格. 所有代码都保持一致风格的大型库,更容易让人理解. 有许多资源是关于能让人采取的更好的编码规则的,我们可以通过以下方式学到好的编码规则: 阅读书或杂志 浏览网站 与同事交流 参加培训 另一个更有趣的方法是通过研究一个成熟的知名开源项目来得知其开发者是怎样编写代码的.

   随着deep learning的火爆,神经网络(NN)被大家广泛研究使用.但是大部分RD对BP在NN中本质不甚清楚,对于为什这么使用以及国外大牛们是什么原因会想到用dropout/sigmoid/ReLU/change learnRate/momentum/ASGD/vanishment等问题等呢.要想了解国外大牛的思考过程,需要学习到BP在NN中的本质问题,其中涉及到NN训练对于判决边界如何形成?ASGD为什么尤其在NN中效果比二阶信息效果好?如何选择激活函数合适?为何语音识别中误差函数

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+

DotNet基础 URL特殊字符转义 摘要: URL中一些字符的特殊含义,基本编码规则如下: 1.空格换成加号(+) 2.正斜杠(/)分隔目录和子目录 3.问号(?)分隔URL和查询 4.百分号(%)制定特殊字符 5.#号指定书签 6.&号分隔参数 如果需要在URL中用到,需要将这些特殊字符换成相应的十六进制的值 字符 URL编码值 空格 %20 " %22 # %23 % %25 & %26 ( %28 ) %29 + %2B , %2C / %2F : %3A ; %3B &