var__LocalDataCities={list:{"010":["北京","BEIJING"],"010010010":["东城区","DONGCHENG"],"010010020":["西城区","XICHENG"],"010010030":["朝阳区","CHAOYANG"],"010010050":["海淀...

问题描述：计算X^N.算法思想：如果N是偶数，我们有X^N=X^(N/2)×X^(N/2)，如果N是奇数，则X^N=X^(N-1)/2×X^(N-1)/2×X。算法描述：longintPow(longintX,unsignedintN){if(N==0)return1;if(N==1)returnX;if(IsEven...

欧几里德算法：欧几里德算法又称辗转相除法，用于计算两个正整数a，b的最大公约数(Thegreatestcommondivisor)。其计算原理依赖于下面的定理：定理：gcd(a,b)=gcd(b,amodb)(a>b且amodb不为0)证明：a可以表示成a=kb+r，则r=amodb假设d是a,b的一个公约数，则...

问题描述：给定一个整数X和整数A0，A1，...，A（N-1），后者已经预先排序并在内存中，求使得Ai=X的下标，如果X不在数据中，则返回i=-1.算法描述：intBinarySearch(constElementTypeA[],ElementTypeX,intN){intLow,Mid,High;Low=0;High...

对于这个算法，很多书上只是说一下思路，没有具体的实现。我在这里举个例子吧以4bit（计算方便一点，和16bit是一样的）做检验和来验证。建设原始数据为1100，1010，0000（校验位）那么把他们按照4bit一组进行按位取反相加。1100取反0011，1010取反是0101，0011加上0101是1000，填入到校验...

1、逻辑或“||”运算符格式：command1||command2执行命令时，先执行command1，如果command1执行成功，则跳过命令command2，执行后面的内容；如果command1执行失败才会执行command2.用法示例：（1）下面是一个读取邮件的例子：[zhu@localhost~]$mail-f/...

 http://fenghuangwanghui.blog.163.com/blog/static/131807008201111307544377/一、磁盘调度主要思想设备的动态分配算法与进程调度相似，也是基于一定的分配策略的。常用的分配策略有先请求先分配、优先级高者先分配等策略。在多道程序系统中，低效率通...

取得一个包含匹配的元素集合中每一个元素的所有唯一同辈元素的元素集合,用于筛选同辈元素的表达式$("#pageList").click(function(){$(this).parent("li").addClass("active");$(this).parent("li").siblings("li").remove...

functionget_rand($proArr){$result='';//概率数组的总概率精度$proSum=array_sum($proArr);//概率数组循环foreach($proArras$key=>$proCur){$randNum=mt_rand(1,$proSum);if($randNum&l...

1、比如我是写在根目录的：   2、点击跳转到没权限的路由(因为没权限，该路由找不到，显示空白页)：3、路由守卫如下：router.beforeEach((to,from,next)=>{consthasToken=getToken();//console.log(hasToken)...

我们可以把这个正则表达式分成几段：/ 是这个正则表达式的头部the 是我们想要匹配的模式/ 是这个正则表达式的尾部g 代表着 global(全局)，意味着返回所有的匹配而不仅仅是第一个。i 代表着忽略大小写，意思是当我们寻找匹配的字符串的时候忽略掉字母的大小写...

functionreverseString(str){2//第一步，使用split()方法，返回一个新数组3//varsplitString="hello".split("");45varsplitString=str.split("");//将字符串拆分67//返回一个新数组["h","e","l","l","o"]...

上篇博客是每个li里只有仅仅一个div去更改其颜色，但是若是我们遇到每个li里有多个及不同数量的div，而每个div要匹配数组里的颜色，并且依次递增循环，那么就要用到for循环以及清楚了解this指向当前元素是哪一个然后再给其匹配数组中的颜色。这些话有点绕口，那我们来看代码，先来看看布局：1<style>2...

EM算法理解的九层境界EM就是E+MEM是一种局部下限构造K-Means是一种HardEM算法从EM到广义EM广义EM的一个特例是VBEM广义EM的另一个特例是WS算法广义EM的再一个特例是Gibbs抽样算法WS算法是VAE和GAN组合的简化版KL距离的统一第一层境界，EM算法就是E期望+M最大化最经典的例子就是抛3个...

SMOTE（SyntheticMinorityOversamplingTechnique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SM...