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文章/答案/技术大牛

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kalifaの日々

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C语言中static，const和static const 的区别

在第一次调用test（）时，如果static int b没有被我赋初值，也会被默认赋值成0。然后执行自增运算，所以输出1。第二次调用test（）时如果是普通的变量，则会被重新分配内存，但static类型的变量上次执行test函数之后没有被释放，而是保存在全局变量区，所以继续加一变成2。

2018-08-03

3.7K0

机器学习CS229：lesson1&exercise1

一边打开MATLAB练习题目一“给出身高与年龄的线性关系”，一边看了第一课。按顺序依次实现了三种最小二乘法求拟合曲线的算法。算法一、批量梯度下降 J(θ)是向量θ决定的一个面，在这个面上梯度下降找到最低点，这个点对应的θ作为参数的直线使J(θ)最小。每往下走一步更新一次θ的值，每次往下走都要用所有训练样本算一次J(θ)。当m的值巨大时，这种方法非常慢。算法二、随机梯度下降每次更新θ值的时候选择一个训练样本。优点是比批量梯度下降快很多，缺点是不能准确到达最低点，需要小心调参数（在这个问题里是alpha

2018-04-28

6020

机器学习CS229：lesson2&exercise4

这是一个分类学习问题，已知80名学生两次考试的成绩和他们是否被大学录取。要求预测学生能否被大学录取。解决方法是用批梯度上升的方法求使得极大似然函数最大的theta。使用MATLAB编程，代码如下： %ex4 %x score y goto college %batch theta=[0;0;0]; counter=1000; J=zeros(counter,1) alpha=0.0001; for num=1:counter for j_num=1:m J(num)=J(num)+(1/

2018-04-28

5020

机器学习CS229：朴素贝叶斯&exercise6

用朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类器，解题代码如下 numTrainDocs = 700; numTokens = 2500; M = dlmread('F:\machine\ex6DataPrepared\train-features.txt', ' '); spmatrix = sparse(M(:,1), M(:,2), M(:,3), numTrainDocs, numTokens); train_matrix = full(spmatrix); y = dlmread('F:\machin

2018-04-28

5910

Intel寄存器名称解释及用途，%eax%ebx等都是什么意思

参考资料：https://www.swansontec.com/sregisters.html x86家族的CPU都有8个通用寄存器，每一个寄存器的名字都是一组单词的缩写。就连这四个分别叫做%eax，%ebx，%ecx，%edx的寄存器，尽管看似是随意按照abcd的字母排序的，其实这a，b，c，d也分别是四个单词的缩写。 %——百分号表示这是一个寄存器。末尾的x或许是register的缩写？（这句是我猜的） e表示extend 意思是扩展到了32位。因为以前的intel寄存器都是16位的，它们的名字

2018-04-28

6.8K0

GCJ 2008Round1AA 菜鸟踩坑（C++）

踩到的坑：不同于POJ，GCJ有两个测试用例的文档，供你在本地得到输出，我开始的时候下载文档之后直接把文档中的数据复制出来，运行代码时贴上去，也就是，从标准输入流里读了数据。我发现一次需要向.exe里粘贴太多数据的情况下，数据可能粘贴不全。正确操作应该是：直接在源码里写读写文件的代码，否则可能因为复制粘贴出错导致程序出错。该题的大测试用例中，内积用32位的int放不下，粗略算来内积最大能达到2的43次方，所以我用long long类型存放结果。开辟大数组的时候最好把数组放在全局变量区，这样可防止栈溢出

2018-04-26

5530

快速排序（quick sort）C++实现

每次选一个轴pivot（我选数组的第一个元素arr[p]），遍历其余数组元素使得比arr[p]大的数都在arr[p]的右边，比arr[p]小的数都在arr[p]的左边，然后递归处理arr[p]的左边和arr[p]的右边。注意：快排不稳定时间复杂度nlogn，空间复杂度logn 可运行代码： #include <iostream> #include <vector> #include <unistd.h> using namespace std; int quickSort(vector<int> &

2018-04-26

6170

MATLAB学习笔记

who whos format long format short format bank format rat pi i exp() log() log10() sqrt() sin() asin() x = [1;2;3;4;5]; y = exp(x) C = [A;B] C = [A,B] linspace(a,b,n) logspace(a,b,n) %特征化向量 dot(a,b) sqrt(dot(a,a)) cross(a,b) %a,b必须是三维的 %两个矩阵对应位置的元素相乘 A .* B

2018-04-26

5030

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