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搜索关键字:非迭代    ( 10个结果
java 常用算法
选择排序,复杂度O(n²) 冒泡排序 复杂度 O(nlogn) 二分法查询-非迭代 ...
分类:编程语言   时间:2019-06-06 19:01:26    阅读次数:107
第三周——小小大佬带飞队
姓名 学号 杨浩政(组长) 3116004705 谢创敏 3116004478 钟伟 3116004711 李奕柱 3116004691 一、需求&原型改进 1. 原型改进 图片数据区域坐标添加进文件 数据单字分割 二、系统设计 三、Alpha任务分配计划 优先实现 1. 验单图像分类(非迭代) 2 ...
分类:其他好文   时间:2018-10-27 11:59:12    阅读次数:131
传统软件过程模型
传统软件过程模型 本文章将简单介绍现有的五种模型:瀑布模型,增量模型,V模型,原型法,螺旋模型。 1.瀑布模型:线性,非迭代。在概念、启动、分析、设计、建造、测试、实施和维护的阶段,进度被视为稳定地向下流动(如瀑布)。易于使用,但在事实改变后代价高昂。 2.增量模型:非迭代。产品的设计、实现和测试的 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-17 13:33:31    阅读次数:190
详解生成器、迭代器
1.迭代要搞清楚什么关于迭代器,生成器,可迭代对象,前提是我们要理解何为迭代。第一,迭代需要重复进行某一操作第二,本次迭代的要依赖上一次的结果继续往下做,如果中途有任何停顿,都不能算是迭代.下面来看看几个例子,你就会更能理解迭代的含义。#example1 #非迭代count=0..
分类:其他好文   时间:2017-07-25 15:57:17    阅读次数:107
python 3 迭代器与生成器
当yield 返回迭代器之后,后面再return 非迭代器的值的话, return返回的值使用迭代器(for a in f)不能找到,next会报类型错误。 ...
分类:编程语言   时间:2016-10-20 00:05:50    阅读次数:209
线性判别分析(LDA)算法总结
LDA也称Fisher线性判别法,它是一种非迭代的分类算法。算法的主要思想将特征空间中的样本投影到该空间的一条直线上以实现从高维到一维的数据压缩。显然这样的投影有很多方向,而LDA算法就是寻找一个最佳投影方向来使样本的类内距离最小而类间距离最大。投影方向:1、投影后不同..
分类:编程语言   时间:2015-09-29 01:25:06    阅读次数:289
数据结构基础 背包问题(一) 之 非递归解
【问题描述】 “背包题目”的基本描述是:有一个背包,能盛放的物品总重量为S,设有N件物品,其重量分别为w1,w2,…,wn,希望从N件物品中选择若干物品,所选物品的重量之和恰能放进该背包,即所选物品的重量之和即是S。递归和非递归解法都能,试非递归算法求得“背包题目”的一组解 【算法分析】 1.此程序是得到问题的所有解; 2.本题只对背包有重量约束; 3...
分类:其他好文   时间:2015-08-02 16:51:00    阅读次数:115
7th
。。安软件的时候故障重启,之前写的丢失了,不补了,续着写。dict.iter* 方法iteritems(),iterkeys(),itervalues()与它们对应的非迭代方法一样,不同的是它们返回一个迭代子(iterator),而不是一个列表。这里返回的iterator不可以直接使用,我们可以通过...
分类:其他好文   时间:2015-05-01 19:51:39    阅读次数:131
多变量线性回归时使用梯度下降(Gradient Descent)求最小值的注意事项
梯度下降是回归问题中求cost function最小值的有效方法,对大数据量的训练集而言,其效果要好于非迭代的normal equation方法。 在将其用于多变量回归时,有两个问题要注意,否则会导致收敛速度小,甚至无法收敛。1. 特征均一化(Feature Scaling) 当特征量多时,...
分类:其他好文   时间:2014-11-08 16:35:06    阅读次数:135
Mapreduce执行过程分析(基于Hadoop2.4)——(一)
1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得。下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况。 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN、贝叶斯分类等。注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不...
分类:其他好文   时间:2014-07-12 21:31:22    阅读次数:296
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