原创 ts知識鏈接
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原创 基於BP神經網絡的數據分類
轉自:基於BP神經網絡的數據分類,保存在此以學習。 BP(Back Propagation)網絡是1986年由Rumelhart和McCelland爲首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡,是目前應用最廣泛
原创 Java中static關鍵詞的作用
Java中的static關鍵字解析 static關鍵字是很多朋友在編寫代碼和閱讀代碼時碰到的比較難以理解的一個關鍵字,也是各大公司的面試官喜歡在面試時問到的知識點之一。下面就先講述一下static關鍵字的用法和平常容易
原创 重載overload與重寫override的區別
轉自:重載overload與重寫override的區別 重寫只存在於子類與父類中,重載存在於一個類中。 具體區別如下: 一、重寫(override) override是重寫(覆蓋)了一個方法,以實現不同的功能。一般是用於子類在繼
原创 穩定排序與不穩定排序
首先,排序算法的穩定性大家應該都知道,通俗地講就是能保證排序前2個相等的數其在序列的前後位置順序和排序後它們兩個的前後位置順序相同。在簡單形式化一下,如果Ai = Aj,Ai原來在位置前,排序後Ai還是要在Aj位置前。
原创 編譯原理4種文法類型
1956年,Chomsky建立形式語言的描述。通過對產生式的施加不同的限制,Chomsky把文法分爲4種類型 首先定義一個產生式 α→β 0型文法定義: 0型文法(PSG): α∈(VN∪VT)* ,且至少含一個VN
原创 matlab神經網絡newff函數的用法
轉自:matlab神經網絡newff函數的用法,保存在此以學習。 設[P,T]是訓練樣本,[X,Y]是測試樣本; net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立網絡 q=sim(net,p); e=q-T;
原创 BP神經網絡-- C語言實現 下
轉自:BP神經網絡-- C語言實現 下,保存在此以學習。 上一篇 C語言實現上 中介紹了程序實現時定義的一些數據結構、程序執行的流程以及 程序的基本骨架(詳情見 C語言實現上)。留下了兩個關鍵函數computO(i) 和 backU
原创 堆和棧的區別(轉過無數次的文章)
轉自:堆和棧的區別,保存在此以學習。 一、預備知識—程序的內存分配 一個由C/C++編譯的程序佔用的內存分爲以下幾個部分 1、棧區(stack)— 由編譯器自動分配釋放 ,存放函數的參數值,局部變量的值等。其
原创 BP神經網絡
轉自:BP神經網絡,保存在此以學習。 今天來講BP神經網絡,神經網絡在機器學習中應用比較廣泛,比如函數逼近,模式識別,分類,數據壓縮,數據 挖掘等領域。接下來介紹BP神經網絡的原理及實現。 Contents 1
原创 布隆過濾器
轉自:談談布隆過濾器,保存在此以學習。 之前就閱讀過數學之美,知道有這麼個基礎的算法,可是因爲不常用到也就沒當回事,最近重新看到它覺得很高大上,就想來mark下 設計初衷: (Bloom Filter)是由布隆(Burton Ho
原创 C語言中memset函數詳解
轉自:C語言中memset函數詳解,保存在此以學習。 功 能: 將s所指向的某一塊內存中的每個字節的內容全部設置爲ch指定的ASCII值, 塊的大小由第三個參數指定,這個函數通常爲新申請的內存做初始化工作 用 法: voi
原创 BP神經網絡
轉自:BP神經網絡,保存在此以學習。 BP(Back Propagation)網絡是1986年由Rumelhart和McCelland爲首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡,是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。
原创 linux中fork()函數詳解(原創!!實例講解)
linux中fork()函數詳解(原創!!實例講解) (轉載) 一、fork入門知識 一個進程,包括代碼、數據和分配給進程的資源。fork()函數通過系統調用創建一個與原來進程幾乎完全相同的進程, 也就是兩個
原创 BP神經網絡-- 基本模型
轉自:BP神經網絡-- 基本模型,保存在此以學習。 BP 神經網絡中的 BP 爲 Back Propagation 的簡寫,最早它是由Rumelhart、McCelland等科學家於 1986 年提出來的,Rumelhart 並在N