方法一：利用全局变量/注意，该方法虽然可以实现有多个返回值的函数，但是由于全局变量不能保证值的正确性（因为其作用域是全局，所以程序范围内都可以修改它的值，如果出现错误将非常难以发现），并且全局变量增加了程序间模块的耦合，所以该方法要慎用。方法二：使用数组指针/注意，该方法适用于多个返回值的数据类型一致的情况。方法三：使...

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...

准备源文件如下：/*test.c*/#include<stdio.h>#include"phello.h"#include"pword.h"intmain(){ phello(); pword(); return0;}/*phello.c*/#include<stdio....

 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...

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...

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"]...

Android开发使用kotlin编写的泛型模式的MVP框架。已经运用在多个真实的项目里面了。简洁简单好用。GitHub地址：https://github.com/yongfengnice/MvpKotlin ...

Vue编写的todolist小例子本篇博客主要包含一个内容：1.第一个内容：使用Vue编写todolist例子，包含的主要知识是v-model，v-for，el表达式，以及Vue中使用methods。闲话少叙，直奔主题。1.第一个内容使用input中的v-model绑定data中的inputValue，然后button...

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...

本章全部来自于李航的《统计学》以及他的博客和自己试验。仅供个人复习使用。Boosting算法通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类性能。我们以AdaBoost为例。  它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再...

人工神经网络什么是人工神经网络？我们先从他的结构谈起说明：通常一个神经网络由一个inputlayer，多个hiddenlayer和一个outputlayer构成。图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer，及神经元之间的权重添加少量隐层获得浅层神经网络SNN；隐层很...