分母不能为0 对于int 类型,如果分母为0,在程序运行时,会报错. 而对于float 类型,如果分母为0,则不会报错,而是会返回一个infinity(无穷大),也就是NAN. 因为除一个无穷小的数,返回一个无穷大的值. 对于百分比的运算,因为一般在计算时,都会转成float,要注意这个坑. 示例 float percent = (float) current/ (float)total; 正确示例 float percent = 1; if(total>0){ percent = (float

很水的题,但要注意的是必须处理分母为0的情况 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; ; ],e[maxn][maxn]; int r,c; int main(){ while(scanf("%d%d",&r,&c)!=EOF){ memset(e,,sizeof e); ;i<=r;i++) ;j<=c;j++) scanf(],&p[i][j][],&p[i][j][]);

这是 meelo 原创的 IEEEXtreme极限编程大赛题解 Xtreme 10.0 - Counting Molecules 题目来源 第10届IEEE极限编程大赛 https://www.hackerrank.com/contests/ieeextreme-challenges/challenges/counting-molecules Your task is to count the number of molecules in a cup of soda which contains

不用相当的独立功夫,不论在哪个严重的问题上都不能找出真理:谁怕用功夫,谁就无法找到真理. —— 列宁 本文主要介绍损失函数.优化器.反向传播.链式求导法则.激活函数.批归一化. 1 经典损失函数 1.1交叉熵损失函数——分类 (1)熵(Entropy) 变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.log以2为底! H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n) (2)交叉熵(Cr

    一.概念 “词频-逆向文件频率”(TF-IDF)是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法,它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度. 词语由t表示,文档由d表示,语料库由D表示.词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数.文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数.如果我们只使用词频来衡量重要性,很容易过度强调在文档中经常出现,却没有太多实际信息的词语,比如“a”,“the”以及“of”.如果一个词语经常出现在语料库中,意味着它并不能很好的对文档进行区分.TF-IDF就是在数

Bug 前端 主页.登录.注册.导航 bug说明 修复方法 修复结果 导航栏有时不显示用户姓名 修改用户信息的获取逻辑与存储方式 成功 展示词图界面导航栏居右失败 在组件中增加自适应相关设置 成功 用户名不符合限制却能成功注册 修复表单有效性检查的错误逻辑 成功 表单输入不符合限制时,可以使用回车发送表单 在回车事件绑定的方法中增加有效性检查 成功 密码符合要求后重复输入为空即可注册 修复了表单检查规则,使其初值不再为 undefined 成功 页面刷新后词图名称丢失 监听页面 unload 事

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字

在前一篇中介绍了用HMM做中文分词,对于未登录词(out-of-vocabulary, OOV)有良好的识别效果,但是缺点也十分明显--对于词典中的(in-vocabulary, IV)词却未能很好地识别.主要是因为,HMM本质上是一个Bigram的语法模型,未能深层次地考虑上下文(context).对于此,本文将介绍更为复杂的二阶HMM以及开源实现. 1. 前言 n-gram语法模型 n-gram语法模型用来:在已知前面\(n-1\)个词\(w_1, \cdots, w_{n-1}\)的情况下

1.LEN 函数:返回数据的长度 ') 返回:8 2.ASCII函数:返回字符串最左边的ascii值 SELECT ASCII('abc') 返回:97 3.LEFT函数:从左边开始截取指定长度的字符串 ) 返回:abc 4.RIGHT函数:从右边开始截取指定长度的字符串 ) 返回:ABC 5.ISNULL函数:判断字段查询结果是否为空,为空的话返回指定的值 ) FROM [manager_deal_ticket] 6.NULLIF(exp1,exp2)函数:如果exp1等于exp2则返回NUL

--------------------------------------------------------------- 本文使用方法:所有题目,只需要把标题输入lintcode就能找到.主要是简单的剖析思路以及不能bug-free的具体细节原因. ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------- 第九周:图和搜索. ---

作为一个面向对象编程的程序员对于 下面的一句一定非常熟悉: try { // 代码块 } catch(Exception e) { // 异常处理 } finally { // 清理工作 } 就是面向对象中最最常见的异常处理程序,而且甚至我们会莫名其妙的被编译器要求加上这个模块,甚至我们自己也不知道捕捉到异常该怎么处理... 为什么要有异常 其实这个问题不用多说,程序员都知道,简单总结为一句话:就是为了增强程序健壮性呗,比如下面的代码: Class DenominatorZeroExceptio

1. TF-IDF简介 TF-IDF(Term Frequency/Inverse Document Frequency)是信息检索领域非常重要的搜索词重要性度量:用以衡量一个关键词\(w\)对于查询(Query,可看作文档)所能提供的信息.词频(Term Frequency, TF)表示关键词\(w\)在文档\(D_i\)中出现的频率: \[ TF_{w,D_i}= \frac {count(w)} {\left| D_i \right|} \] 其中,\(count(w)\)为关键词\(w\

Reinforcement Learning 对于控制决策问题的解决思路:设计一个回报函数(reward function),如果learning agent(如上面的四足机器人.象棋AI程序)在决定一步后,获得了较好的结果,那么我们给agent一些回报(比如回报函数结果为正),得到较差的结果,那么回报函数为负.比如,四足机器人,如果他向前走了一步(接近目标),那么回报函数为正,后退为负.如果我们能够对每一步进行评价,得到相应的回报函数,那么就好办了,我们只需要找到一条回报值最大的路径(每步的回

本题要求编写程序,计算2个有理数的和.差.积.商. 输入格式: 输入在一行中按照"a1/b1 a2/b2"的格式给出两个分数形式的有理数,其中分子和分母全是整型范围内的整数,负号只可能出现在分子前,分母不为0. 输出格式: 分别在4行中按照"有理数1 运算符 有理数2 = 结果"的格式顺序输出2个有理数的和.差.积.商.注意输出的每个有理数必须是该有理数的最简形式"k a/b",其中k是整数部分,a/b是最简分数部分:若为负数,则须加括号:若除法

下面深入浅出讲一下Butterworth原理及其代码编写. 1. 首先考虑一个归一化的低通滤波器(截止频率是1),其幅度公式如下: 当n->∞时,得到一个理想的低通滤波反馈: ω<1时,增益为1:ω>1时,增益为1:ω=1时,增益为0.707.如下图所示:   将s=jω带入上式得: 根据以下三个公式 a. ,这里取σ=0 b. c. 拉普拉斯变换在虚轴s=jω上的性质:    可以得到: 因此极点(分母为0的解)为: 根据和得到: 因此可以求得极点在单位圆上: 如果k从0开始的话,上式

"求线段交点"是一种非常基础的几何计算, 在很多游戏中都会被使用到. 下面我就现学现卖的把最近才学会的一些"求线段交点"的算法说一说, 希望对大家有所帮助. 本文讲的内容都很初级, 主要是面向和我一样的初学者, 所以请各位算法帝们轻拍啊 嘎嘎 引用 已知线段1(a,b) 和线段2(c,d) ,其中a b c d为端点, 求线段交点p .(平行或共线视作不相交) =============================== 算法一: 求两条线段所在直线的交点, 再判

一.概述 错误与异常概念 异常也是对象, 基于Exception类.内置异常 异常处理.流程 try/except/else  处理python或你触发的异常 try/fianlly   不管有没有异常,执行清理动作 raise         手动触发异常 assert 自定义异常类 二.错误与异常的概念 错误: 代码运行前的问题是错误,异常:代码运行后的问题为异常,通常来说错误是指语法错误,代码没有真正的开始执行就已经错误,异常是语法正确但程序的逻辑出现问题导致错误. Python用异常对象

斜率优化.注意要判分母为0的情况.dp数组可以滚一维. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define maxn 100500 #define inf 0x7f7f7f7f7f7f7f7fLL using namespace std; ,r=,dp[][maxn],g[maxn],ans=; double ks(long long x,long

tornadomeet 前景检测算法_4(opencv自带GMM) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接),在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法,但效果不是很好,下面来体验下opencv自带2个gmm算法. opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/