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[CortexM0--stm32f0308]CRC简述
问题描述CRC,即循环冗余码校验,是一种对传输/存储数据的完整性进行检查的校验算法。因为在许多地方可能都会用到,所以stm32f0308就将这个算法用一个CRC硬件计算单元实现在了IC中,当有应用要用到CRC时,那么就可以通过软件来控制该硬件单元实现需求。CRC计算单元框图如下: 具体的实现是在IC内部的,这个无法得知,因此只需要知道如何使用即可,而且使用上很简单。将需要进行计算的源数据从Da...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 12:41:36    阅读次数:116
ACM中常用算法----字符串
ACM中常用算法—-字符串ACM中常用的字符串算法不多,主要有以下几种: Hash 字典树 KMP AC自动机 manacher 后缀数组 EX_KMP SAM(后缀自动机) 回文串自动机 下面来分别介绍一下:0. Hash字符串的hash是最简单也最常用的算法,通过某种hash函数将不同的字符串分别对应到不同的数字.进而配合其他数据结构或STL可以做到判重,统计,查询等操作. #### 字符串的h...
分类:编程语言   时间:2015-07-26 12:42:25    阅读次数:297
二叉树各种操作的总结
求二叉树中的节点个数 求二叉树中叶子节点的个数 求二叉树的深度 求二叉树第K层的节点个数 递归遍历前序中序后序 非递归遍历前序中序后序层序 1 前序遍历 2 中序遍历 3 后序遍历 4 层序遍历 将二叉查找树变为有序的双向链表 判断两棵二叉树是否结构相同 判断二叉树是不是平衡二叉树 判断二叉树是否是搜索二叉树 求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点 求二叉树中节点的最大距离 由前序遍历序列和中序遍历序列重建二叉树...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 12:41:58    阅读次数:186
HDU-5310-Souvenir(C++ && 简单数学题)
Souvenir Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) Total Submission(s): 416    Accepted Submission(s): 270 Problem Description Today is the 1st ...
分类:编程语言   时间:2015-07-26 12:41:04    阅读次数:193
ping通windows下虚拟机上的linux系统
直接ping  linux的ip 直接就失败了。 现在我的windows有两个虚拟网卡 接下来让linux使用VMnet8网卡 修改我的linux系统下的lo网卡的ip地址为VMnet8的ip地址 现在ping就可以了 没有什么路由包的缓慢问题,时间非常短。...
分类:Windows程序   时间:2015-07-26 12:43:15    阅读次数:214
(WPF)命令
WPF里已经有了路由事件,为什么还需要命令呢?        因为事件的作用是发布、传播一些消息,消息到达接收者,事件的指令就算完成。至于如何响应事件的消息机智 只负责发送消息,对消息如何处理没有约束。而命令是有约束力的。命令除了可以约束代码,还可以约束步骤逻辑。 如Save命令:先做校验,再保存,最后退出。 命令系统的基本元素: 命令(Command):WPF的命令实际...
分类:Windows程序   时间:2015-07-26 12:41:29    阅读次数:374
maven插件介绍之tomcat7-maven-plugin
tomcat7-maven-plugin插件的pom.xml依赖为: org.apache.tomcat.maven tomcat7-maven-plugin 2.2 一:直接运行webapp项目 org.apache.tomcat.maven tomcat7-maven-plugin 2.2 /taobao 9090 UTF-...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 12:43:04    阅读次数:116
uva1471
这是LIS的变形,题意是求一个序列中去掉某个连续的序列后,能得到的最长连续递增序列的长度。   用DP的解法是:吧这个序列用数组a来记录,再分别用两个数组f记录以i结尾的最长连续递增序列的长度,g[i]记录以i开头的最长连续递增序列。然后像求DP求LIS一样遍历整个序列求出i前面所有小于a[i]的元素中以该元素结尾的最长序列f[j], 那么 dp[i] = g[j] + f[i], 这样时间复杂...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 12:40:15    阅读次数:82
linux设置程序开机启动
网上看到共有三个方法,这里仅介绍最简单一种--修改    /etc/rc.local   文件: 1)在命令行下切到该etc目录下,然后输入命令:  sudo gedit rc.local 2)在rc.local 文件最后一行的   exit 0    前面加上运行程序的绝对路径即可,如图蓝色部分,HelloWorld为程序: 3)保存,退出。重启计算机程序即已经执行 ...
分类:系统相关   时间:2015-07-26 12:41:22    阅读次数:158
int数组与String数组互相转换和函数互相转换
今天在群里看到一人说起面试挂的一题,题目是Int数组转成String数组。虽然是基础的问题,但却是基础中比较少用到的问题,因此大家工作都没怎么遇到,不会也很正常。在此整理一下,先来个String与Int 互相转换吧 Int转String(举例两种) int num = 2; String st = "" + num;int num = 2; String st = String.valueOf...
分类:编程语言   时间:2015-07-26 12:41:33    阅读次数:136
【面试加分项】java自定义注解之解析注解
我之前的博客中说明过自定义注解的声明今天我们来看看如何对我们自己定义的注解进行解析来实现我们想要的逻辑。...
分类:编程语言   时间:2015-07-26 12:40:00    阅读次数:147
Go Programming Blueprints 读书笔记(谈到了nsq/mgo处理数据持久化,但是业务逻辑不够复杂)
Go Programming Blueprints http.Handle("/", &templateHandler{filename: "chat.html"}); http.Handle静态方法?带参数的函数对象参数? 就是个普通的struct——为何不需要new? go get github.com/gorilla/websocket(方便的包依赖管理...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 12:42:18    阅读次数:143
【机器学习基础】决策树算法
引言在之前的两节博文《混合和装袋》和《自适应提升》中,我们已经有现成的一堆假设g在手中,我们还如何将这些g混合起来,得到更好的分类器。 混合方式可以分为三种情况: 把g看做是同等地位,通过投票或者平均的方式将它们合起来,称为Bagging g是不平等的,有好有坏,一个可行的做法是把g当成是特征的转换,然后丢进线性模型训练就可以了,这称为AdaBoost 如果是不同的条件下,使用不...
分类:编程语言   时间:2015-07-26 12:40:57    阅读次数:172
codeforces 553A Kyoya and Colored Balls
一看就是排列组合啦~ 数字大的球的最后一个一定要放在数字小的球的后面 就是先排最大数的一个放在最后,剩下的任意摆,再将下一个排在最右边,剩下的同款任意摆。。。。。。 (此题要是先预处理C(,)的话肯定是快的,,,,但是codeforces一组一判谁知道呢。。。。) #include #include #include #include #include ...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 12:40:08    阅读次数:101
【机器学习基础】随机森林算法
引入我们回顾一下之前学习的两个算法,Bagging算法中,通过bootstrapping得到不一样的数据,通过这些数据送到一个基本算法之后,得到不同的g,最后对这些g取平均得到G;决策树算法中,通过递归方式建立子树,最终得到一棵完整的树。 这两种算法都有其鲜明的特点,决策树对于不同的数据相对会敏感一些,即其算法的variance很大,而Bagging的特点是通过投票和平均的方式来降低varianc...
分类:编程语言   时间:2015-07-26 12:39:46    阅读次数:1131
Bootstrap全局CSS样式之表单
.form-control——将单独的表单控件赋予一些全局样式,如默认宽度width:100%; .form-group——包裹表单控件,获得最好的排列; .form-inline——将表单设置为内联表单,只适用于视口(viewport)至少在 768px 宽度时; .sr-only——将label标签隐藏; .help-block——用语设置提示文本; .form-horizontal...
分类:Web程序   时间:2015-07-26 12:40:12    阅读次数:167
【机器学习基础】梯度提升决策树
引言上一节中介绍了《随机森林算法》,该算法使用bagging的方式作出一些决策树来,同时在决策树的学习过程中加入了更多的随机因素。该模型可以自动做到验证过程同时还可以进行特征选择。 这一节,我们将决策树和AdaBoost算法结合起来,在AdaBoost中每一轮迭代,都会给数据更新一个权重,利用这个权重,我们学习得到一个g,在这里我们得到一个决策树,最终利用线性组合的方式得到多个决策树组成的G。...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 12:38:46    阅读次数:149
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