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POJ 3984 迷宫问题
Description定义一个二维数组:int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0,};它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 22:53:33    阅读次数:275
用PHP添加购物商品
1 ExecSQL($sqls,$conn);23 if(!empty($shopcont[0]['shopping'])){ //shopping为三维数组,用empty判断商品是否为空24 $arr = explode('@',$shopcont[0]...
分类:Web程序   时间:2014-07-22 22:52:34    阅读次数:216
第三章学习小结—-转
【学习目标】01掌握一维数组的声明和使用方法(OK)02掌握二维数组的声明和使用方法(OK)03掌握字符串的声明、赋值、比较和连接方法(连接很少用)04熟悉字符的ASCII码和ctype.h中的字符函数05正确认识++、+=等能修改变量的运算符(OK)06学会用编译选项-Wall获得更多的警告信息(...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 00:38:36    阅读次数:338
int *a[] 与(int *)a【5】的区别
*a[5]是指针数组可以指向5个值(*a)[5]是一个指针,但这个指针只能指向包含5个元素的一维数组 a是一个数组,每个元素都是个指针。b是一个指针,指向一个数组1.int*a[5]:指针数组。本质是数组。sizeof(a)=20。sizeof计算数组的大小。5个int型即为20.sizeof(.....
分类:其他好文   时间:2014-07-21 11:16:16    阅读次数:259
由里向外的螺旋矩阵
输出N阶螺旋矩阵,如N=5时17 16 15 14 1318 5 4 3 1219 6 1 2 1120 7 8 9 1021 22 23 24 25思路如下:从二维数组的第(N-1,N-1)个元素开始,分别对矩阵最外层的四条边进行赋值操作,起始值是N*N,依次递减。 1 #includ...
分类:其他好文   时间:2014-07-21 00:35:38    阅读次数:228
JAVA数组的定义及用法
数组是有序数据的集合,数组中的每一个元素具有同样的数组名和下标来唯一地确定数组中的元素。1. 一维数组1.1 一维数组的定义type arrayName[];type[] arrayName;当中类型(type)能够为Java中随意的数据类型,包含简单类型组合类型,数组名arrayName为一个合法...
分类:编程语言   时间:2014-07-20 22:33:41    阅读次数:324
POJ3264Balanced Lineup(最基础的线段树)
采用一维数组建树。(因为一维数组建的是完全二叉树,时间上比用孩子节点指针建树慢,不过基本可以忽略=-=) #include #include #include using namespace std; const int INF = 0xffffff0; int minV=INF; int maxV=-INF; struct Node { int L,R; int minV,ma...
分类:其他好文   时间:2014-07-20 22:28:44    阅读次数:216
[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记5之__特征选取
1,引言 有关模式识别的一个主要问题是维数灾难。我们将在第7章看到维数很容易变得很大。     降低维数的必要性有几方面的原因。计算复杂度是一个方面。另一个有关分类器的泛化性能。     因此,本章的主要任务是:在尽可能保留特征的分类判别信息前提下,来选择重要的和维数少的特征量。这个过程被称作特征选择或者特征降维。     定量描述来讲,选择的特征应该使得类内距离减小,类间距离增大。...
分类:其他好文   时间:2014-07-20 10:14:09    阅读次数:207
POJ 3984:迷宫问题(BFS+路径记录)
迷宫问题 Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 7560   Accepted: 4426 Description 定义一个二维数组:  int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1,...
分类:其他好文   时间:2014-07-19 23:48:39    阅读次数:365
文本分类之情感分析– 去除低信息量的特征
当你的分类模型有数百个或数千个特征,由于是文本分类的情况下,许多(如果不是大多数)的特点是低信息量的,这是一个不错的选择。这些特征对所有类都是通用的,因此在分类过程中作出很小贡献。个别是无害的,但汇总的话,低信息量的特征会降低性能。 通过消除噪声数据给你的模型清晰度,这样就去除了低信息量特征。它可以把你从过拟合和维数灾难中救出来。当你只使用更高的信息特征,可以提高性能,同时也降低了模型的大小...
分类:其他好文   时间:2014-07-19 11:22:54    阅读次数:507
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