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2-4 快速乘法 模板
适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {
56610发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-4 感知机权重向量的更新
图片 图片 References： a.白话机器学习的数学》
1.4K40编辑于 2022-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-4 另类堆栈 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中，另有一种方法是将Top
88330发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-4 线性表之双链表
2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上，每个结点多了一个指针域prior，用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next，用于存储其直接后继的地址。 ?
65620发布于 2019-07-02 - 来自专栏Hank’s Blog
2-4 R语言基础 列表
> l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"
63420发布于 2020-09-16 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
「什么是哈温平衡？」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」
5.7K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏刷题笔记
【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)
2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生，形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好，形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏HelloCode开发者学习平台
iOS开发者多线程学习之旅
说到锁，我们再来看看苹果爸爸的给出干货Synchronization Costs and Performance
56910发布于 2019-01-23 - 来自专栏嵌入式音视频
【Airplay】WWDC学习_苹果开发者大会
PHPicker 现在在带有 macOS Ventura 的 Mac 以及带有 watchOS 9 的手表上 更新您的 Mac 和 Watch App 以访问照片 而不提示用户 访问所有照片 Web开发者的创新
1.4K10编辑于 2023-04-07 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)
代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:
21620编辑于 2022-11-30 - 来自专栏PD快充协议
讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案
XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC，凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性，正悄然改变着便携式设备的充电格局，重新定义人们的充电体验。 它的出现，为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案，不仅满足了当下消费者对快速充电的需求，也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。
65110编辑于 2025-11-12 - 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。
3.2K30发布于 2021-07-14 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（十三）
在我们实际使用支持向量机（SVM）之前，我先简要介绍一下SVM是什么。 基本SVM是一个二元分类器，它通过选取代表数据点之间最大间隔的超平面将数据集分成2部分。 SVM采用所谓的“校正率”值。 如果没有完美分割，校正速率允许拾取仍然在该误差率内分裂的超平面。因此，即使在线上存在一些点时，校正速率也允许超平面拟合。 这意味着我们不能为每个案例提出“标准”纠正率。 然而，当数据中没有重叠时，较低的值应该比较高的值更好。
82210发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（八）
这种数据操作技巧在机器学习领域是非常常见的。 找到正确的尺度需要一些洞察力。 我们将要研究的下一个特征是主题发生的频率和时间范围。如果主题出现得更多，它可能具有更高的重要性。
81220发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（二）
Learning methods 在机器学习领域有两种主要的学习方式，即监督学习和无监督学习。 当您想在您的应用程序中使用机器学习时，需要简要说明下，因为选择正确的机器学习方法和算法是一个重要但有时也是一个繁琐的过程。 Classification 在监督学习领域内的分类问题相对简单。给定一组标签，以及一些已经接收到正确标签的数据，我们希望能够预测尚未标记的新数据的标签。 Unsupervised learning 与监督相反的是使用无监督学习，您不能预先准确地知道输出。应用无监督学习的想法是在数据集中找到隐藏的底层结构。 无监督学习的另一个例子是K均值聚类。 K均值聚类背后的想法是在数据集中查找集合，以便以后可以将这些集合用于诸如监督学习的目的。
63220发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（十二）
此代码加载DJI数据，并将其添加到已经包含我们自己的股票市场指数的图形上。但是，当我们执行这段代码时，结果如下。
64220发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（六）
Practicalexamples 在本节中，我们为您介绍一组在实际环境中的机器学习算法。 这些例子的想法是让你开始使用机器学习算法，而不深入解释底层算法。 绘制数据背后的想法是验证K-NN是否是针对该特定数据集的拟合机器学习算法。 在这种情况下，数据如下： ? 考虑到使用K-NN算法是适合这个问题的选择，让我们继续实际的机器学习部分。对于此，GUI是开源的，因为它没有真正添加任何值。回忆一下机器学习的全局概念，在机器学习中有两个关键部分：预测和验证。 这就是为什么有一个足够大和代表性的数据集是一个良好的机器学习应用程序的关键。然而，当意识到这个问题，你可以不断根据新的数据和已知正确的分类不断更新你的模型。 让我们回顾一下我们迄今为止做了什么。
72020发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（七）
与每个机器学习实现一样，第一步是加载训练数据。然而在这个例子中，我们直接进入机器学习中。在KNN的例子中，我们有下载和上传速度作为功能。 我们没有将它们称为特征，因为它们是唯一可用的属性。 或者机器学习的完成是运行在完整的Hadoop集群上的，但解释这个将超出本博客的范围。
71210发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（九）
这些格式对于绘制数据和反馈到机器学习算法是有好处的。让我们先看看数据是什么样子。 为此，我们使用以下代码绘制数据。 让您意识到这种可能性可能有助于您找到数据中的集合，这可以提高机器学习应用程序的性能。现在我们已经看到了数据，看到确实我们可以想出一个线性回归线来拟合这些数据。
90410发布于 2018-08-06
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