knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是边测试边训练建立分类模型. 算法的一般描述过程如下: 1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.这个距离可以是欧氏距离,余弦距离等. 2.然后取出距离小于设定的距离阈值的点.这些点即为根据阈值环绕在测试样本最邻

[空文件测试](认为空文件行数为0) [基本测试] [大小写测试] 可以看出abcd同类型的词出现了三次,而单词树中存储的是ABCd,满足大小写要求. [复杂文件测试] 前三项数据比较接近,但是单词和词组统计的个数稍有差异,因此导致了排名的差异. [性能分析] 使用助教提供的数据集,在Release条件下跑出的时间大概七八十秒.说明平衡二叉树在大量数据的查找具有不错的性能. 程序运行指标如下: 主函数运行情况分析: 可以看出词组平衡树的插入,单文件信息获取以及同词组类型判断这三个函数占用的时间比

测试样例之间输出空行,if(t>0) cout<<endl; 这样出最后一组测试样例之外,其它么每组测试样例之后都会输出一个空行. dp[i]表示以a[i]结尾的最大值,则:dp[i]=max(dp[i]+a[i],a[i]) 解释: 以a[i]结尾的最大值,要么是以a[i-1]为结尾的最大值+a[i],要么是a[i]自己本身,就是说,要么是连同之前的 构成一个多项的字串,要么自己单独作为一个字串,不会有其他的可能了. 状态规划的对状态的要求是:当前状态只与之前的状态有关,而且不影响下一

YOLOv4 资源环境配置和测试样例效果 基本环境:cuda=10.0,cudnn>=7.0, opencv>=2.4 一.下载yolov4 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 二.编译 1.  # cd到darknet目录下 2.  make 3.  或者 make -j8 三.测试 1.  ./darknet 2.  若出现下图,则说明编译成功: 生成上述视频的命令: ./darknet.exe detector demo .

1032 挖掘机技术哪家强(20)(20 分) 为了用事实说明挖掘机技术到底哪家强,PAT组织了一场挖掘机技能大赛.现请你根据比赛结果统计出技术最强的那个学校. 输入格式: 输入在第1行给出不超过10^5^的正整数N,即参赛人数.随后N行,每行给出一位参赛者的信息和成绩,包括其所代表的学校的编号(从1开始连续编号).及其比赛成绩(百分制),中间以空格分隔. 输出格式: 在一行中给出总得分最高的学校的编号.及其总分,中间以空格分隔.题目保证答案唯一,没有并列. 输入样例: 6 3 65 2 80

1024 科学计数法 (20)(20 分) 科学计数法是科学家用来表示很大或很小的数字的一种方便的方法,其满足正则表达式[+-][1-9]"."[0-9]+E[+-][0-9]+,即数字的整数部分只有1位,小数部分至少有1位,该数字及其指数部分的正负号即使对正数也必定明确给出. 现以科学计数法的格式给出实数A,请编写程序按普通数字表示法输出A,并保证所有有效位都被保留. 输入格式: 每个输入包含1个测试用例,即一个以科学计数法表示的实数A.该数字的存储长度不超过9999字节,且其指数的

1. 获取jfrog 仓库地址 sonar的地址 jenkins的地址. 本次例子的地址为: jenkins地址:http://10.24.101.99:8080/ artifactory地址: http://10.24.101.99:8081/artifactory sonar的地址:http://10.10.9.36:9000/sonar自己一会儿安装一个 2. 进行配置,首先在 系统管理-系统设置 中增加sonar的服务器的地址 如图示: 服务器session的值为: ffb8d267e6

Demo.java package com.java; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Random; /** * 随机生成从2000到2018每天一个随机四位数,用于MapReduce计算每年最大值测试 * * @

不同标准下的C语言常量范围的默认类型的检测 一.C90与C99标准下的不同常量范围的默认类型     C90标准下对不同常量范围默认类型的检测实现及运行结果: C99标准下对不同范围默认类型的检测实现及运行结果:     结论 在C90的标准下: 2147483648被计算机认为带符号数,而2147483647则作为无符号数与之进行运算. 根据计算机中C语言的规则,如果去运算中既有无符号的数又有有符号的整数,将两个数据均当作无符号数处理. 2147483648无符号表示为100...0(31个0

转载自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8152390 1.问题描述 做关系抽取就是要从产品评论中抽取出描述产品特征项的target短语以及修饰该target的opinion短语,在opinion mining里面属于很重要的task,很多DM.NLP相关的paper在做这方面的工作.基本的思路是: (1)从sentence的parse tree(比如stanford parser)中选取候选target结点和候选opinion结点,然

1,加速传感器可以监听到x,y,z三个方向的加速度,使用步骤如下: (1)实例化CMMotionManager类 (2)向CMMotionManager的accelerometerUpdateInterval属性中设置通知间隔时间值. (3)使用NSOperationQueue.currentQueue()建立一个监听队列. (4)使用startAccelerometerUpdatesToQueue方法更新监听队列,并设置回调函数用于接受加速度通知.在回调函数中使用accelerometerDa

参考官网 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use 0前期配置 参看博文最后. 1配置过程 1.1下载VS2015工程 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows 1.2 打开工程 然后启动vs,打开build\darknet\darknet.

# init DROP TABLE IF EXISTS students; DROP TABLE IF EXISTS class; # 创建测试用的班级表 CREATE TABLE class ( class_id VARCHAR(10) PRIMARY KEY, stu_cnt INT(32) DEFAULT 0 ); # 创建测试用的学生表 CREATE TABLE students ( id INT(32) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, clas

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是 像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类 过程.它是边測试边训练建立分类模型. 算法的一般描写叙述步骤例如以下: 1.首先计算每一个測试样本点到其它每一个点的距离. 这个距离能够是欧氏距离,余弦距离等. 2. 然后取出距离小于设定的距离阈值的点. 这些点即为依

之前一文<c++的性能, c#的产能?!鱼和熊掌可以兼得,.NET NATIVE初窥> 获得很多朋友支持和鼓励,也更让我坚定做这项技术的推广者,希望能让更多的朋友了解这项技术,于是先从官方信息的翻译开始做起. 此系列系小九的学堂原创翻译,翻译自微软官方开发向导,一共分为六个主题.本文是第三个主题:.NET Native部署测试及样例. 向导文链接:<C++的性能C#的产能?! - .Net Native 系列:开发向导> [小九的学堂,致力于以平凡的语言描述不平凡的技术.如要转载,

处理多演示样例学习(MIL)特征(matlab) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/27206325 多演示样例学习(MIL)的特征(features)包括, "演示样例编号+视频编号+标签+特征"的形式; 须要组成多演示样例学习特定包的形式, 每个元胞是一个多演示样例包, 后面一位是标签, 即"特征包+标签"的形式; 代码: %author @ C.L.Wang %time @ 20

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