环路复杂度用来定量度量程序的逻辑复杂度.以McCabe方法来表示. 在程序控制流程图中,节点是程序中代码的最小单元,边代表节点间的程序流.一个有e条边和n个节点的流程图F,可以用下述3种方法中的任何一种来计算环形复杂度.(1)流图中的区域数等于环形复杂度.(2)流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数.(3)流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目. 环路复杂度越高,程序中的控制路径越复杂.

我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法. 通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > , Kr>=,Ka>=) 其中,q是字符串1和字符串2中都存在的单词的总数,s是字符串1中存在,字符串2中不存在的单词总数,r是字符串2

首发:个人博客,更新&纠错&回复 演示地址在这里,代码在这里. 一个dota玩家与英雄契合度的计算器(查看效果),包括两部分代码: 1.python的scrapy爬虫,总体思路是page->model->result,从网页中提取数据,组成有意义的数据结构,再拿这数据结构做点什么. 在这个项目中,爬虫的用处是从游久网dota数据库上抓取dota英雄和物品的数据和照片存到本地磁盘,数据存为json格式,方便在网页应用中直接使用. 2.网页应用,使用dota英雄数据.自己编写的小伙

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

在<机器学习---文本特征提取之词袋模型(Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words)>一文中,我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离,了解到各个文本之间的相似程度.当然,还有其他很多相似度度量方式,比如说余弦相似度. 在<皮尔逊相关系数与余弦相似度(Pearson Correlation Coefficient & Cosine Similarity)>一文中简要地介绍了余弦相似度.因此这里,我们比较一下欧氏

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花

应用场景 DNA分析: 将DNA的一级序列如β-球蛋白基因的第一个外显子(Exon)转化为分子“结构图”,然后由所得“结构图”提取图的不变量,如分子连接性指数．以图的不变量作为自变量,再由相似度计算公式或距离公式进行相似度计算,其相似度的大小显示不同物种间亲缘关系的远近程度,运用这种方法对人.猴及鼠等8个物种的β-球蛋白基因的第一个外显子的相似度进行计算,所得结果与生物学中的进化树符合得较好. 拼字检查:将每个词与词典中的词条比较,英文单词往往需要做词干提取等规范化处理,如果一个词在词典中不存在

Mahout本身提供了很多的相似度计算方法,如PCC,COS等.但是当需要验证自己想出来的相似度计算公式是否是好的,这时候需要自己实现相似度类.研究了Mahout-core-0.9.jar的源码后,自己实现了一篇论文上面的相似度公式.: 论文题目:An effective collaborative filtering algorithm based on user preference clustering 具体公式如下: 实现过程:具体实现参考了LogLikeHoodSimilarity类的

原文地址:http://www.2cto.com/kf/201202/121170.html 我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法.通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > 0 , Kr>=0,Ka>=0)其中,q是字

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zz-boy/p/3648878.html 更多精彩文章在:http://www.cnblogs.com/zz-boy/ 最近看了Google在 WWW2007上发表的Scaling Up All Pairs Similarity Search,觉得还不错,分享一下作者的思路. 在基于用户协同过滤方法的推荐系统中,用户相似度的计算是最终推荐的基础步骤:用户向量是用户的行为向量,其每一维度是物品,值是用户对该物品的喜爱程度,这种场景尤其

作业1——多项式运算 基于度量和类图分析设计 先看Metrics插件做出的复杂度分析: 乍一看没有红色报警,其实是因为选中某一行时会自动将该行改为黑色,无论之前是红色还是蓝色emmm 真正展开第一行时,惨不忍睹: 为什么圈复杂度这样大?先看看类图: [当时的设计思路]有个poly类,既是poly的数据结构(系数和幂指数的数组),又是其方法载体(能够实现加减.打印自身信息):还有一个负责统筹规划的计算者类,能够分析输入的字符串.进行多项式运算.打印错误信息. [如今看来需要做的改动] (1)把分析

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

在我们的现实生活中,许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析,比如常见的电力网络.航空网络.交通网络.计算机网络以及社交网络等等.复杂网络不仅是一种数据的表现形式,它同样也是一种科学研究的手段.复杂网络方面的研究目前受到了广泛的关注和研究,尤其是随着各种在线社交平台的蓬勃发展,各领域对于在线社交网络的研究也越来越火.研究生期间,本人的研究方向也是一直与复杂网络打交道,现在马上就要毕业了,写一篇博文简单介绍一下复杂网络特点以及一些有关复杂网络研究内容的介绍,希望感兴趣的博友可以一起讨论,一起学

__builtin_popcount(i); __builtin_popcountll(i) ;//计算i的二进制表示中1的个数 int a[M] , b[M] ; memcpy(a+i , b+j , sizeof(int)*s) ; //把b数组中[j , j+s-1]这段复制到a数组中[i , i+s-1]; copy(a , a+ , b) ;//把a[0~5]复制到 b里 //http://blog.chinaunix.net/uid-26284412-id-3189214.html这

1. 引言 上一节<css知多少(5)——选择器>最后提到,选择器类型过多将导致一些问题,是什么问题呢?咱们直接举例子说明. 上图中,css中的两个选择器都是针对<span>的,而且两个设置的颜色不一样,这里的<span>到底听从谁的命令? 上面还是比较简单的,下面在来一个复杂的: 上图中的<li>该显示成什么颜色呢? 2. 特指度 要解决以上问题,我们需要引入一个概念——特指度(specificity).特指度表示一个css选择器表达式的重要程度,可以通过

1. 引言 上一节<css知多少(5)--选择器>最后提到,选择器类型过多将导致一些问题,是什么问题呢?咱们直接举例子说明. 上图中,css中的两个选择器都是针对<span>的,而且两个设置的颜色不一样,这里的<span>到底听从谁的命令? 上面还是比较简单的,下面在来一个复杂的: 上图中的<li>该显示成什么颜色呢? 2. 特指度 要解决以上问题,我们需要引入一个概念--特指度(specificity).特指度表示一个css选择器表达式的重要程度,可以通过

1.  已知一个递归算法的算法复杂度计算公式为T(n) = T(n/2) + n,则T(n)的算法复杂度为多少? 解:O(n) T(n) = T(n/2) + n = T(n/4) + n/2 + n = T(n/8) + n/4 + n/2 + n ......  =T(1) + ... + n/16 + n/8 + n/4 + n/2 + n 当n取很大值时,T(n)就趋向于n 有一个通用公式: 详细推导点这里. 2.  小组赛,每个小组有5支队伍,互相之间打单循环赛,胜一场3分,平一场1分

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从开源项目学习 C 语言基本的编码规则 每个项目都有自己的风格指南:一组有关怎样为那个项目编码约定.一些经理选择基本的编码规则,另一些经理则更偏好非常高级的规则,对许多项目而言则没有特定的编码规则,项目中的每个开发者使用他自己的风格. 所有代码都保持一致风格的大型库,更容易让人理解. 有许多资源是关于能让人采取的更好的编码规则的,我们可以通过以下方式学到好的编码规则: 阅读书或杂志 浏览网站 与同事交流 参加培训 另一个更有趣的方法是通过研究一个成熟的知名开源项目来得知其开发者是怎样编写代码的.

归并排序的核心思想是 Divide-and-Conquer 算法,即将要解决的size为n的问题,分成a个size为n/b的子问题,这些子问题的结果经过O(n^d)的时间复杂度合并,即可解决最初的问题.所以,这一类的算法,复杂度计算公式为 T(n) = a*T(n/b) + O(n^b). 经过几天的努力,终于将归并排序用C语言实现了出来: mergesort.h: #define BUFF_SIZE 3 typedef struct _array { int length; int activ