对于有符号的而言:   ①二进制的最高位是符号位: 0表示正数,1表示负数   ②正数的原码,反码,补码都一样   ③负数的反码=它的原码符号位不变,其它位取反(0->1,1->0)   ④负数的补码=它的反码+1   ⑤0的反码,补码都是0   ⑥php没有无符号数,换言之,php中的数都是有符号的   ⑦在计算机运算的时候,都是以补码的方式来运算的. php中有4个位运算,分别是”按位与&.按位或|.按位异或^,按位取反~”,它们的运算规则是:   按位与& : 两位全为1

启动先执行manage.py 中的    app.run() class Flask(_PackageBoundObject): def run(self, host=None, port=None, debug=None, **options): from werkzeug.serving import run_simple try: #run_simple 是werkzeug 提供的方法,会执行第三个参数 self() run_simple(host, port, self, **optio

#include <stdio.h> #define N 8 //这里你要求是8位 int main(int argc, const char * argv[]) { int binary[8];//用于存放最后取得的补码 int a=0;//要处理的数值 int a1=0;//保存a的值 int m=0;//用于存放临时的数值 printf("请输入要转换成二进制补码的数的值:\n"); scanf("%d",&a); a1=a; if (a=

原文:基于Zlib算法的流压缩.字符串压缩源码 Zlib.net官方源码demo中提供了压缩文件的源码算法.处于项目研发的需要,我需要对内存流进行压缩,由于zlib.net并无相关文字帮助只能自己看源码解决.通过对SharpZipLib的demo研究,写出了Zlib.net的流压缩算法. 中间花费了不少的时间,应为通过Stream压缩出来的数据全是空的,呵呵,主要原因就是忽略了ZOutputStream.flush()和ZOutPutStream.close()方法.大家自己看吧.关于字符串压缩

关于java中的数据类型: 1.数据类型的作用是什么? 程序当中有很多数据,每一个数据都是有相关类型的,不同数据类型的数据占用的空间大小不同. 数据类型的作用是指导java虚拟机(JVM)在运行程序的时候给该数据分配多大的内存空间. 2.java中的数据类型包括两种: *基本数据类型 *引用数据类型[后面说] 类.接口.数组...... 3.关于基本数据类型: *基本数据类型包括四大类八小种: 第一类:整数型 byte.short.int.long 第二类:浮点型 float.double 第三

简介 笔者当初为了学习JAVA,收集了很多经典源码,源码难易程度分为初级.中级.高级等,详情看源码列表,需要的可以直接下载! 这些源码反映了那时那景笔者对未来的盲目,对代码的热情.执着,对IT的憧憬.向往!此时此景,笔者只专注Android.Iphone等移动平台开发,看着这些源码心中有万分感慨,写此文章纪念那时那景!   Java 源码包 Applet钢琴模拟程序java源码 2个目标文件,提供基本的音乐编辑功能.编辑音乐软件的朋友,这款实例会对你有所帮助.Calendar万年历 1个目标文件

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Atitit Atitit 图像处理之 Oilpaint油画滤镜 水彩画 源码实现 1.1. 具体原理参考1 2. 水彩画滤镜算法如下:1 2.1. 这个其实就是灰度层次降低维度的过程.2 2.2. 模板半径Radius用来调节水彩画的水彩程度.即是颜色的降低维度的过程2 1.1. 具体原理参考 Atitit 图像处理之仿油画效果 Oilpaint油画滤镜 水彩画 漫画滤镜 v2 2. 水彩画滤镜算法如下: 灰度,离散化(聚类).. 灰度层次N就是水彩画最多使用的颜色明暗层次,一般7种一下为好

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似.虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度.对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索.特征矢量生成.特征矢量匹配.目标锁定等工作,这样SIFT算法就很难适应这种需求了.SURF借鉴了S

上一篇文章 SURF算法与源码分析.上 中主要分析的是SURF特征点定位的算法原理与相关OpenCV中的源码分析,这篇文章接着上篇文章对已经定位到的SURF特征点进行特征描述.这一步至关重要,这是SURF特征点匹配的基础.总体来说算法思路和SIFT相似,只是每一步都做了不同程度的近似与简化,提高了效率. 1. SURF特征点方向分配 为了保证特征矢量具有旋转不变性,与SIFT特征一样,需要对每个特征点分配一个主方向.为些,我们需要以特征点为中心,以$6s$($s = 1.2 *L /9$为特征点

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (三),这个写了三篇,基本都是写QR分解,然后矩阵进过处理得到U或者M的过程,但是还是没有讲出个所以然来.mahout官网上说其是根据这篇文献得来的Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize,本来我是想

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with ALS-WR这个算法中的那个QR分析,真心是太复杂了.以至于国庆后面三天基本都是在郁闷中过来的,想着自己的矩阵学的是有多差呀...后来算法验证弄懂之后才发觉,尼玛,java太坑爹了吧,矩阵求个逆,有那么复杂么!!! 下面来开始验证:首先应该获得了两个变量分别是Ai和Vi,如果这两个变量不知道是啥东西,可

Random Java中的Random类生成的是伪随机数,使用的是48-bit的种子,然后调用一个linear congruential formula线性同余方程(Donald Knuth的编程艺术的3.2.1节) 如果两个Random实例使用相同的种子,并且调用同样的函数,那么生成的sequence是相同的 也可以调用Math.random()生成随机数 Random实例是线程安全的,但是并发使用Random实例会影响效率,可以考虑使用ThreadLocalRandom变量. Random实

FP-Growth是一种常被用来进行关联分析,挖掘频繁项的算法.与Aprior算法相比,FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据,减少了扫描事务数据库的次数,通过递归地生成条件FP-tree来挖掘频繁项.参考资料[1]详细分析了这一过程.事实上,面对大数据量时,FP-Growth算法生成的FP-tree非常大,无法放入内存,挖掘到的频繁项也可能有指数多个.本文将分析如何并行化FP-Growth算法以及Mahout中并行化FP-Growth算法的源码. 1. 并行化FP-Growth 并行

A------------------------------------------------------------------------------------ 题目链接:http://202.197.224.59/OnlineJudge2/index.php/problem/read/id/1260 题解:随机 n 个数把矩阵补全成 n × n 的.那么就是要算伴随矩阵的第一行,也就是逆矩阵的第一列,高斯消元即可. 源码:(Q神写的高斯消元,先贴一下诶,待补) #include<cs

本文具体分析以太坊的共识算法之一:实现了POW的以太坊共识引擎ethash. 关键字:ethash,共识算法,pow,Dagger Hashimoto,ASIC,struct{},nonce,FNV hash,位运算,epoch Ethash 前面我们分析了以太坊挖矿的源码,挖了一个共识引擎的坑,研究了DAG有向无环图的算法,这些都是本文要研究的Ethash的基础.Ethash是目前以太坊基于POW工作量证明的一个共识引擎(也叫挖矿算法).它的前身是Dagger Hashimoto算法. Dag

一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结6大基础算法.java版强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步:1.思想2.图示3.源码4.性能分析 1.1 时间复杂度 算法的运行时间,在这里主要考量:比较和交换的成本. 常见的时间复杂度排序:常数阶O(1)<对数阶O( )<线性阶O(n)<线性对数阶O(nlog2n)<平方阶O(n^2)<立方阶O(n^3)<指数阶O(2^n) 1.2 空间复杂度

前言 lodash受欢迎的一个原因,是其优异的计算性能.而其性能能有这么突出的表现,很大部分就来源于其使用的算法--惰性求值. 本文将讲述lodash源码中,惰性求值的原理和实现. 一.惰性求值的原理分析 惰性求值(Lazy Evaluation),又译为惰性计算.懒惰求值,也称为传需求调用(call-by-need),是计算机编程中的一个概念,它的目的是要最小化计算机要做的工作. 惰性求值中的参数直到需要时才会进行计算.这种程序实际上是从末尾开始反向执行的.它会判断自己需要返回什么,并继续向后

原文:http://blog.csdn.net/lming_08/article/details/19432877 MarchingCubes算法简介 MarchingCubes(移动立方体)算法是目前三围数据场等值面生成中最常用的方法.它实际上是一个分而治之的方法,把等值面的抽取分布于每个体素中进行.对于每个被处理的体素,以三角面片逼近其内部的等值面片.每个体素是一个小立方体,构造三角面片的处理过程对每个体素都“扫描”一遍,就好像一个处理器在这些体素上移动一样,由此得名移动立方体算法. MC算

最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指正. 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示. 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值.从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小.而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该位置对应的导数大于0),w = w – a 就能够让 w 的值减小,循环求导更新w直到 J(w) 取得最小值.如果