ng-repeat 手写树

2024-10-19

angular 嵌套实现树结构 ng-repeat ng-include

效果图 ang.html <!doctype html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title><script src="angular.min.js"></script><script src="ang.js">

手写AVL 树（下）

上一篇手写AVL树上实现了AVL树的插入和查询上代码: 头文件:AVL.h #include <iostream> template<typename T1,typename T2> struct Tree { Tree* leftChild; Tree* rightChild; Tree* father; T1 key; T2 value; int leftHeight; int rightHeight; }; template<typename T1,typename

一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的

为sproto手写了一个python parser

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp

学习OpenCV——SVM 手写数字检测

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训

dfs手写栈模板

在竞赛中如果系统栈很小的话,过深的递归会让栈溢出,这个时候我们就要自己手写栈,将递归转化成手工栈. 方法其实也很简单. 基本思路上,我们就是用栈不断的pop,push.但是何时push,何时pop呢? 在<算法导论>上对深度优先遍历树的讲解中,在深度遍历中,会对每个节点进行染色,白色为没有被访问过:灰色为被访问过,但是该节点的所有子树还没有完成访问:黑色,节点被访问过,而且该节点的所有子树都被完全的访问. 所以,我们就通过颜色标记来进行判断了. 整体的框架如下: memset(vis,,siz

AI应用开发实战 - 手写算式计算器

扩展手写数字识别应用识别并计算简单手写数学表达式主要知识点了解MNIST数据集了解如何扩展数据集实现手写算式计算器简介本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例.本文的应用是基于前文"手写识别应用入门"中的基础应用进行扩展实现的.本文将通过这一案例,展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程,以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程.并且本文将演示如何利用Visual Studio Tools for AI进行批量推理,以便利用底

学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系法律法规规章条例国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别讯飞科大语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化每日心灵鸡汤值班发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gat

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简单HOG+SVM mnist手写数字分类

使用工具 :VS2013 + OpenCV 3.1 数据集:minst 训练数据:60000张测试数据:10000张输出模型:HOG_SVM_DATA.xml 数据准备 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test s

SVM学习笔记（二）----手写数字识别

引言上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题,它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类,处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间,从而变成线性可分的,但是运算却是在低维空间运行的.考虑到数据中可能存在噪音,还引入了松弛变量. 理论是抽象的,问题是具体的.站在岸上学不会游泳,光看着梨子不可能知道梨子的滋味.本篇博客就是用SVM分类算法解决一个经典的机器学习问题--手写数字识别.体会一下SVM算法的具体过程,理理它的一般性的思路. 问题的提出人类视觉系统是世界上众多的奇迹之一.看

React深入 - 手写redux api

简介: 手写实现redux基础api createStore( )和store相关方法 api回顾: createStore(reducer, [preloadedState], enhancer) 创建一个 Redux store 来以存放应用中所有的 state reducer (Function): 接收两个参数,当前的 state 树/要处理的 action,返回新的 state 树 preloadedState: 初始时的 state enhancer (Function): stor

如何手写一款KOA的中间件来实现断点续传

本文实现的断点续传只是我对断点续传的一个理解.其中有很多不完善的地方,仅仅是记录了一个我对断点续传一个实现过程.大家应该也会发现我用的都是一些H5的api,老得浏览器不会支持,以及我并未将跨域考虑入内,还有一些可能出现的一场等-巴啦啦.(怎么感觉这么多问题???笑-) 本文参考仓库:点我这几天在认认真真地学习KOA框架,了解它的原理以及KOA中间件的实现方法.在研究KOA如何处理上传的表单数据的时候,我灵光一闪,这是不是可以用于断点续传? 断点续传并不是服务器端一端的自high,他还需要前端的

基于vue手写tree插件那点事

目录 iview提供的控件手写控件手写控件扩展手写控件总结 # 加入战队微信公众号主题 Tree树形控件在前端开发中必不可少,对于数据的展示现在网站大都采取树形展示.因为大数据全部展示出来对于用户来说是不友好的.今天我们自己手写一个Tree插件. iview提供的控件 iview已经很成熟了,如果说我写的控件和iview提供的控件谁更好,那肯定是选择iview , 手写控件只是为了更好的了解vue父子组件之间的通信的. 请读者还是不要拿我的控件和iview或者其他第三方的去对比.下面我

一个手写的Vue放大镜，复制即可使用

一个手写的vue放大镜组件使用less,请确保已安装loader 本组件为放大镜组件,传参列表为: width: 必传,设置放大镜的宽高(正方形),放大区域等同,放大倍数为2倍 picList:必传,传入图片列表使用示例: script: import mirror from 'xx/mirror' export default { components:{ mirror }, data(){ return { width:300, picList:[ xxxxxx, xxxxxx ], }

阿里第二轮面试：手写Java二叉树

阿里面试现在很多公司在招聘开发岗位的时候,都会事先在招聘信息中注明面试者应当具备的知识技能,而且在面试的过程中,有部分对于技能掌握程度有严格要求的公司还会要求面试者手写代码,这个环节很考验面试者的基础功底和实力! 这不,前些天一个朋友去阿里面试的时候,在二面过程中就被要求使用Java实现二叉树,王二Dog由于没有准备这方面的知识,没有答上来,然后就让回家等通知了. 所以有利用给王二Dog讲解二叉树的机会,我整体梳理了下二叉树常见的面试点,发出来供大家一起交流学习.希望对你的面试有所帮助. 二叉

C基础带你手写 redis adlist 双向链表

引言 - 导航栏目有些朋友可能对 redis 充满着数不尽的求知欲, 也许是 redis 属于工作, 交流(面试)的大头戏, 不得不 ... 而自己当下对于 redis 只是停留在会用层面, 细节层面几乎没有涉猎. 为了更快的融于大家, 这里尝试抛砖引玉. 先带大家手写个 redis 中最简单的数据结构, adlist 双向链表. 让我们一起对 redis 有个初步的认知. 本文会从下面几个标题展开解读(吐槽), 欢迎交流和指正. 1. redis adlist 解析 2. redis c

c++后台开发面试常见知识点总结（六）算法手写

链表倒转 leetcode-206 连续子数组最大和问题(和最大的连续子序列的和) leetcode-53 输出字符串中最长的回文子串长度? leetcode-5 一个字符串,求最长无重复子串的长度? leetcode-3 最长递增子序列 leetcode-300 反转一个字符串......(手写代码) leetcode-344 数组中存在一个大于n/2次的数,如何以最优方法查找它?LeetCode 169 \ 229 一个字符串中{} [ ] ()匹配问题 LeetCo

几道JS代码手写面试题

几道JS代码手写面试题 (1) 高阶段函数实现AOP(面向切面编程) Function.prototype.before = function (beforefn) { let _self = this; // 缓存原函数的引用 return function () { // 代理函数 beforefn.apply(this, arguments); // 执行前置函数 return _self.apply(thi

手写MyBatis流程

MyBatis 手写MyBatis流程架构流程图封装数据封装到Configuration中 1.封装全局配置文件,包含数据库连接信息和mappers信息 2.封装*mapper.xml映射文件封装操作:Builder类 Builder类用来操作配置文件(全局配置文件和mapper映射文件),将配置数据封装到类中. XmlConfigBuilder 提供parse方法将dataSource信息封装到Configuration XmlMapperBuilder 提供parse方法将mappe

OpenCV-Python 使用OCR手写数据集运行KNN | 五十四

目标在本章中我们将使用我们在kNN上的知识来构建基本的OCR应用程序. 我们将尝试使用OpenCV自带的数字和字母数据集. 手写数字的OCR 我们的目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序.为此,我们需要一些train_data和test_data.OpenCV带有一个图片digits.png(在文件夹opencv/samples/data/中),其中包含5000个手写数字(每个数字500个).每个数字都是20x20的图像.因此,我们的第一步是将图像分割成5000个不同的数字.对于每个数字,

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