/* 题目：一球从100米高度自由落下，每次落地后反跳回原高度的一半；再落下，求它在 第10次落地时，共经过多少米？第10次反弹多高？*/ import java.util.*; public class Class10 { public static void main(String[] args) { int h0 = 100; int h = 0; int ht = 0; int dh = 0;
继《分享数百个 HT 工业互联网 2D 3D 可视化应用案例》2018 篇，图扑软件定义 2018 为国内工业互联网可视化的元年后，2019 年里我们与各行业客户进行了更深度合作，拓展了 HT for Web 在更多新领域的应用，图扑软件作为在工业可视化领域的一线重度参与者，我们觉得有必要将该话题作为系
过拟合和欠拟合 接下来，我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟
Class13-循环神经网络进阶 1.1 引入 1.1.1 Recurrent Neural Network, RNN 用于处理带有‘时序性’的数据，数据中一个unit与其前后unit有关. RNN网络结构： 从上式可以看到：Ht−1H_{t-1}Ht−1为t−1t-1t−1时刻的隐藏层输入，XtX_tXt为t时刻的输入。 比较神经网络（NN）的公式：$HW
前言 2019 年 VR, AR, XR, 5G, 工业互联网等名词频繁出现在我们的视野中，信息的分享与虚实的结合已经成为大势所趋，5G 是新一代信息通信技术升级的重要方向，工业互联网是制造业转型升级的发展趋势。本文所讲的 VR 是机械制造业与设备的又一次交流，当技术新星遇上制造潮流，无疑
霍夫曼编译码的Matlab代码实现霍夫曼编码的简介霍夫曼编码的原理霍夫曼Tree的构建霍夫曼编码霍夫曼编码Matlab代码实现霍夫曼译码注意！！！霍夫曼编译码是建立在同一个霍夫曼Tree下的。 霍夫曼编码的简介 哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可
RNN原理 循环神经网络：处理序列模型，权值共享。 h[t] = fw(h[t-1], x[t]) #fw is some function with parameters W h[t] = tanh(W[h,h]*h[t-1] + W[x,h]*x[t]) #to be specific y[t] = W[h,y]*h[t] Sequence to Sequence 模型示意图 语言模型示意图 RNN实战
在此祝大家新年快乐，新的一年守住头发，不断进步！ 哈夫曼树一、哈夫曼树基本概念二、哈夫曼树的构造算法三、哈夫曼构造算法的实现四、哈夫曼编码五、哈夫曼编码的算法实现 一、哈夫曼树基本概念 （1）路径：从树中的一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径 （2）路径
与传统的前向神经网络和卷积神经网络不同，递归神经网络(RNN)是一种擅长处理文本、时间序列、股票市场等序列数据的模型。主要介绍了循环神经网络中RNN、LSTM、GRU几个重要模型的发展过程和结构差异，并详细推导了RNN梯度爆炸和梯度消失的原因。 1.循环神经网络的背景 前
补充Sales_data没有体现出的其他类特性 Screen.h 1 #include <string> 2 #include <iostream> 3 4 class Screen { 5 public: 6 typedef std::string::size_type pos; 7 #if defined(IN_CLASS_INITS) && defined(DEFAULT_FCNS) 8 Screen() = default
前言 自 2011 年我国城镇化率首次突破 50% 以来，《新型城镇化发展规划》将智慧城市列为我国城市发展的三大目标之一，并提出到 2020 年，建成一批特色鲜明的智慧城市。截至现今，全国 95% 的副省级以上城市、76% 的地级以上城市，总计约 500 多个城市提出或在建智慧城市。 基于这样的背景，本
为了实现一个基于HTML5的场景小游戏，我采用了HT for Web来实现，短短200行代码，我就能实现用“第一人称”来操作前进后退上下左右，并且实现了碰撞检测。先来看下实现的效果： http://hightopo.com/guide/gui...或者http://v.youku.com/v_show/id_...视频中出现的帧的问题是我屏幕录制器
前言 智慧楼宇和人们的生活息息相关，楼宇智能化程度的提高，会极大程度的改善人们的生活品质，在当前工业互联网大背景下受到很大关注。目前智慧楼宇可视化监控的主要优点包括: 智慧化 -- 智慧楼宇是一个生态系统，像人一样拥有感知能力、自我判断能力以及控制能力。 绿色化 -- 绿色建筑
前言 摘要：2D 的俄罗斯方块已经被人玩烂了，突发奇想就做了个 3D 的游戏机，用来玩俄罗斯方块。。。实现的基本想法是先在 2D 上实现俄罗斯方块小游戏，然后使用 3D 建模功能创建一个 3D 街机模型，最后将 2D 小游戏贴到 3D 模型上。（ps：最后拓展部分实现将视频与3D模型的结合） http://www.hi
(本文中 dataModel = dm = 数据容器， gv = graphView = g2d = 2D 视图) 初始化项目 使用 vue-cli 生成项目。生成注意以下几个问题 1. 建议手动配置 Manually select features 2. 勾选 Router 3. 配置设置 Indedicated config files 4. 项目初始化完成后增加 vue.config.js
又一张图片，还单纯吗思路一：jpg改宽高，FFC0开头是固定的宽高所在段，进入winhex直接查找FF 很奇怪的是没有APP0段，即FF E0 1 0000-0001：FF D8（文件头） 2 3 0002-0013：APP0段（JFIF应用数据块）其中： 4 0002-0003：FF E0（段标记） 5 0004-0005：00 10（段长度＝16字节） 6 0006-000A：4A 46 4
添加注释版本： /* cout<<i<<endl<<" 结点 | data | weight | lchild | rchild | parent "<<endl; for(int i=1;i<=m;++i) { cout<<i<<" | "<<HT[i].data<<" | "<<HT[i].weight<<
本人免费整理了Java高级资料，涵盖了Java、Redis、MongoDB、MySQL、Zookeeper、Spring Cloud、Dubbo高并发分布式等教程，一共30G，需要自己领取。 传送门：https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 一、概述 二、数据类型STRING LIST SET HASH ZSET 三、数据结构字典 跳
我是看着数据结构(清华大学那本) 这两页说明了编码方式的重要性 我想说的是书上，没说清楚，代码有些实现的细节自己搞了 代码 #include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N = 1e3 + 10;bool vis[N];typedef struct{ int weight; int parent, lchild, rchild;}HT
字典相对于数组，链表来说，是一种较高层次的数据结构，像我们的汉语字典一样，可以通过拼音或偏旁唯一确定一个汉字，在程序里我们管每一个映射关系叫做一个键值对，很多个键值对放在一起就构成了我们的字典结构。 有很多高级的字典结构实现，例如我们 Java 中的 HashMap 底层实现，根据键的 Hash
1 package test; 2 3 import java.util.HashMap; 4 import java.util.Hashtable; 5 6 public class MapDemo { 7 public static void main(String[] args) { 8 /*Map - 映射 9 * 1.是java中映射的顶级接口10 * 2.Map是一个容器，这个容器
前言 摘要：2D 的俄罗斯方块已经被人玩烂了，突发奇想就做了个 3D 的游戏机，用来玩俄罗斯方块。。。实现的基本想法是先在 2D 上实现俄罗斯方块小游戏，然后使用 3D 建模功能创建一个 3D 街机模型，最后将 2D 小游戏贴到 3D 模型上。（ps：最后拓展部分实现将视频与3D模型的结合） http://www.hi
很多优秀的程序员和技术人员喜欢写技术文章和技术博客，通过这样的方式分享传播知识和经验，扩大自己的知名度和影响力，吸引粉丝关注，甚至有些技术博主还通过写文章来获取广告收入，很多优秀的博主还通过这种方法获得了出版书的机会以及工作机会。因此，写技术文章是一件非常值得投入的
1.长短期记忆网络LSTM LSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为，而不是需要努力学习的东西！ 所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。在标准的RNN中，这个重复模块具有非常简单的结构，例
Redis一、概述Redis 是速度非常快的非关系型（NoSQL）内存键值数据库，可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。Redis 支持很多特性，例如将内存中的数据持久化到硬盘中，使用复制来扩展读性能，使用分片来扩
