转载请说明原出处,谢谢:http://blog.csdn.net/zhuhongshu/article/details/42580877 之前我写的程序使用阴影时,一直是使用codeproject网站上的WndShadow类,并且把它当作单独的模块来使用,后来觉得使用阴影的情况非常多,所以今天就把这个类改写了一下,让他融入到duilib,并且可以直接使用xml来描述阴影,不需要写任何c++代码. 以前的WndShadow类是用算法来计算阴影,灵活性很大,但是缺点就是效果不够理想,所以我另外给他附…

[算法1-排序](.NET源码学习)& LINQ & Lambda 说起排序算法,在日常实际开发中我们基本不在意这些事情,有API不用不是没事找事嘛.但必要的基础还是需要了解掌握. 排序的目的是为了让无序的数据,变得"有序".此处的有序指的是,满足当前使用需求的顺序,除了自带的API,我们还可以自定义比较器对象.使用LINQ语句.Lambda表达式等方式完成排序.本文将逐一介绍十大排序,并着重介绍分析基于C#的LINQ常用语句和Lambda表达式,二者对排序的实现. […

转载请说明原出处,谢谢~~ 前些日子用wke内核封装了duilib的webkit浏览器控件,好多群里朋友私聊我希望可以我公布源码,今天把这个控件的源码和使用demo公布.其实这个控件封装起来没什么难度,我只是按照原来作者的demo,把相应的消息封装成duilib对应的. 在此首先要感谢wke内核的作者BlzFans以及soui2界面库的作者flyhigh,BlzFans精简了webkit内核后封装为wke并公布了源码,flyhigh对wke进行处理让他更容易移植到dui工程中.wke内核10M大…

量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现(C++和python) 原文地址:http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/72830003 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.embo…

题目: 给定一个数组,除了一个数出现1次之外,其余数都出现3次.找出出现一次的数.如:{1, 2, 1, 2, 1, 2, 7}, 找出7. 格式: 第一行输入一个数n,代表数组的长度,接下来一行输入数组A[n],(输入的数组必须满足问题描述的要求),最后输出只出现一次的数. 要求: 你的算法只能是线性时间的复杂度,并且不能使用额外的空间哦- 样例输入 40 0 0 5样例输出 5 源码: #include <stdio.h> #include <math.h> int main(…

[算法大致描述] Aprior算法主要有两个操作,扫描数据库+统计.计算每一阶频繁项集都要扫描一次数据库并且统计出满足支持度的n阶项集. [算法主要步骤] 一.频繁一项集 算法开始第一步,通过扫描数据库,统计出每条记录中出现的每一个单独项并计数,数据库扫描完成,统计结束,根据支持度,选出满足条件的频繁一项集 L1. 二.连接 用 Lk-1自连接得到Ck. 方法,如果Lk-1中的两个元素的前K-2项都相同,只有最后一项不同,则自连接得到Ck中的一个元素.例如L3{(12,13,14),(12,13…

现代的机器学习系统均利用大量的数据,利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练.传统上,最早出现的优化算法是SGD,之后又陆续出现了AdaGrad.RMSprop.ADAM等变体,那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢?本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法,并给出它们的(PyTorch)实现. SGD 算法描述 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)是对传统的梯度下降算法(Gradient Descent,GD)进行的一种改进.在应用GD时,我们…

#coding: utf-8 #!/usr/bin/python import randomimport math #随机生成0~100之间的数值def get_andomNumber(num): lists=[] i=0 while i<num: lists.append(random.randint(0,100)) i+=1 return lists # 选择排序def select_sort(lists): count = len(lists) for i in range(0, coun…

Bert预训练源码 主要代码 地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py:汉字,单词切分,复合词处理,create_pretraning_data中调用 modeling.py: 模型结构 run_pretraing.py: 运行预训练 tokenization.py 作用:句子切分,特殊符号处理. 主要类:BasicTokenizer, Wo…

源代码:QQ群616945527,博客资源…