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搜索关键字:常数    ( 2665个结果
时间复杂度分析
O(1) Temp=i;i=j;j=temp; 分析: 以上三条单个语句的频度均为1,该程序段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。 算法的时间复杂度为常数阶,记作T(n)=O(1)。 这里的1不是1,只是表示一个常数; 如果算法的执行时间不随着问题规模n的增加而增长,即使算法中有上千条语句,其执 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-18 18:41:54    阅读次数:136
CS229 - MachineLearning - 12 强化学习笔记
Ng的机器学习课,课程资源: cs229-课件 网易公开课-视频 问题数学模型: 五元组{S、a、Psa、γ、R},分别对应 {状态、行为、状态s下做出a行为的概率、常数、回报}。 优化目标: 选择一个policy以获得最佳报酬:E[R(s0)+γR(s1)+γ2R(s2)+......],常数γ的 ...
分类:系统相关   时间:2017-11-17 21:09:22    阅读次数:191
poj3177:Redundant Paths——题解
http://poj.org/problem?id=3177 明显要求桥的一道题。 (因为有桥就说明只能从那一条路走,换句话说就是只有一种方法) 求完桥后按照结论(加几条边成双连通图的结论,不会请baidu)就可以输出ans啦! (为此学了一下新的桥的求法……原来的那个常数太大了) ...
分类:其他好文   时间:2017-11-16 20:49:19    阅读次数:123
JS键盘事件
$(window).keydown(function(event){ switch(event.keyCode) { // ... // 不同的按键可以做不同的事情 // 不同的浏览器的keycode不同 // 更多详细信息: http://unixpapa.com/js/key.html // 常 ...
分类:Web程序   时间:2017-11-12 21:54:00    阅读次数:293
HDU3045 Picnic Cows (斜率DP优化)(数形结合)
转自PomeCat: “DP的斜率优化——对不必要的状态量进行抛弃,对不优的状态量进行搁置,使得在常数时间内找到最优解成为可能。斜率优化依靠的是数形结合的思想,通过将每个阶段和状态的答案反映在坐标系上寻找解答的单调性,来在一个单调的答案(下标)队列中O(1)得到最优解。” https://wenku ...
分类:其他好文   时间:2017-11-11 11:40:29    阅读次数:165
第四章
枚举是一组描述性的名称定义一组有限的值,不包含方法对可能的值进行约束枚举是一组指定的常数,对可能的值进行约束枚举使用时直观方便、更易于维护pictureBox控件属性名称 说明image 在空间中显示的图像SizeMode 如何处理图像和控件的大小关系定时器控件 timer定时器控件(timer)的 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-11 11:34:26    阅读次数:104
Windows程序
枚举是一组描述性的名称定义一组有限的值,不包含方法对可能的值进行约束枚举是一组指定的常数,对可能的值进行约束枚举使用时直观方便、更易于维护 pictureBox控件属性名称 说明image 在空间中显示的图像SizeMode 如何处理图像和控件的大小关系 定时器控件 timer定时器控件(timer ...
分类:Windows程序   时间:2017-11-11 11:27:00    阅读次数:263
实现Windows程序的数据更新
枚举是一组描述性的名称定义一组有限的值,不包含方法对可能的值进行约束枚举是一组指定的常数,对可能的值进行约束枚举使用时直观方便、更易于维护 pictureBox控件属性名称 说明image 在空间中显示的图像SizeMode 如何处理图像和控件的大小关系 定时器控件 timer定时器控件(timer ...
分类:Windows程序   时间:2017-11-11 11:17:30    阅读次数:203
实现Windows程序的数据更新
枚举是一组描述性的名称定义一组有限的值,不包含方法对可能的值进行约束枚举是一组指定的常数,对可能的值进行约束枚举使用时直观方便、更易于维护 pictureBox控件属性名称 说明image 在空间中显示的图像SizeMode 如何处理图像和控件的大小关系 定时器控件 timer定时器控件(timer ...
分类:Windows程序   时间:2017-11-10 23:20:18    阅读次数:272
cs231n(一)
1.Nearest Neighbor Classifier 计算未分类数据(图片)与已标记类别的训练数据(training set)的距离(L1,L2等距离),然后返回与训练数据(图片)最小距离的图片所属类别作为此未分类图片的类别。 此分类器对异常数据非常敏感,容易受到噪声的影响,波动大。 2.K ... ...
分类:其他好文   时间:2017-11-08 14:51:06    阅读次数:117
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