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搜索关键字:打分    ( 437个结果
beta版本复审
C++team复审 小组 优点 缺点 打分 MyGod小组 MyGod团队开发了一个让武汉大学的学生能够方便地了解校内二手物品交易信息,并进行相应的交易的安卓app。出发点不错,有创新点。使用了一下他们的产品,能在两周做成这样还是蛮厉害的。1、创新点不错,有实用性价值。 2、基本解决了原计划解决的问 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-13 19:56:05    阅读次数:94
【十一】找出一组数组中最大值、最大值的角标、最小值、最小值的角标及平均数
需求:现有一组评委打分的数据。 代码: 结果: 在做题过程中遇到的错点: 第52行值的比较,写成了($arr[$i]!=$arr[$a]) && ($arr[$i]!=$arr[$b]),当然这样执行结果也是对的。对下标进行比较更方便快捷 第52行运算符,写成了||。之后一直在纠结怎么4个数他都算进 ...
分类:编程语言   时间:2017-11-11 16:50:54    阅读次数:365
SID Filtering中文版bug
距离老王上次发布共享权限迁移系列文章已经过去将近一年了,当时写的文件服务器迁移系列文章,看似完美,但其实对于老王来说我只能给自己打80分,为什么呢,因为最后在测试SIDFiltering的时候我没做出来效果,在心里始终是个遗憾,一直想把这个遗憾给补上,后来给补上了,SIDFi..
分类:其他好文   时间:2017-10-29 11:18:03    阅读次数:196
lucene 的评分机制
lucene 的评分机制 elasticsearch是基于lucene的,所以他的评分机制也是基于lucene的。评分就是我们搜索的短语和索引中每篇文档的相关度打分。如果没有干预评分算法的时候,每次查询,lucene会基于一个评分算法来计算所有文档和搜索语句的相关评分。使用lucene的评分机制基本 ...
分类:Web程序   时间:2017-10-11 18:04:15    阅读次数:215
2017.10.1解题报告
预计分数:60+50+0=110 实际分数:60+81+0=144 全场rank13?全校rank1?貌似题很难啊23333 T1: https://www.luogu.org/problem/show?pid=T11834 一道比noipT2还难的题,考场上果断打60分暴力走人 正解:对于字符a进 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-02 18:21:34    阅读次数:212
Git 在团队中的最佳实践--如何正确使用Git Flow
我们已经从SVN 切换到Git很多年了,现在几乎所有的项目都在使用Github管理, 本篇文章讲一下为什么使用Git, 以及如何在团队中正确使用。 Git的优点 Git的优点很多,但是这里只列出我认为非常突出的几点。 由于是分布式,所有本地库包含了远程库的所有内容。 优秀的分支模型,打分支以及合并分 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-02 10:09:02    阅读次数:140
四则运算程序
题目1.除了整数以外,还要支持真分数的四则运算,真分数的运算,例如:1/6 + 1/8 = 7/24 2.运算符为 +, ?, ×, ÷ 3.并且要求能处理用户的输入,并判断对错,打分统计正确率。 4.要求能处理用户输入的真分数, 如 1/2, 5/12 等 5.使用 -n 参数控制生成题目的个数, ...
分类:其他好文   时间:2017-09-30 10:16:00    阅读次数:198
Ramdom Walk with Restart
从一个节点开始,在每一步游走时有两个选择:移动到一个随机选择的邻点或者跳回起点。该算法通过反复探究一个网络的总体结构去估计两个节点之间的亲和程度。 随机游走过程反复迭代直到走遍所有节点,此时得到的概率向量包含所有节点与起点的亲和力打分。 算法描述: P0是每个节点的初始概率值向量,pk在第k步时的值 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-29 09:54:25    阅读次数:140
第一次作业
需求分析: 1.真分数的分子不能大于分母的数,且分母不能为0,还要考虑计算结果的化简和判断问题。2.因为本程序自动生成的是小学生运算题目,因此不能出现负数运算。3.让程序能够接受用户输入的答案,并判定对错,最后给出总共对的数量对其进行打分并给出正确率。4.能够随机生成整数与真分数四则运算,能用参数控 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-24 12:52:22    阅读次数:129
推荐系统(recommender systems):均值归一化(mean normalization)
均值归一化可以让算法运行得更好。 现在考虑这样一个情况:一个用户对所有的电影都没有评分,即上图所示 的Eve用户。现在我们要学习特征向量(假设n=2) 以及用户5的向量θ(5),因为用户Eve没有对任何电影打分,所以前面的一项为0,只有后面正则化的项,所以影响θ取值的只有后面的θ的正则化的项。所以要 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-19 22:52:27    阅读次数:225
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