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题目 1676: 算法2-8~2-11：链表的基本操作
题意：根据题意，意思就是实现插入，删除，展示，以及得到元素，并判断是否删除加入成功以及表内元素是否为空。
40900发布于 2021-03-04 - 来自专栏刷题笔记
2-8 符号配对 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101175098 2-8 符号配对 (20 分) 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对
1.1K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-8 R语言基础 日期与时间
> x2 <- Sys.Date() > class(x2) [1] "Date"
56210发布于 2020-09-16 - 来自专栏雪碧君终将成长
C++程序设计 习题2-8
#include <iostream> using namespace std; int main() { char c1,c2,c3,c4,c5; c1='C', c2='h', c3='i', c4='n', c5='a'; c1+=4, c2+=4, c3+=4, c4+=4, c5+=4; cout << c1 << c2 << c3 << c4 << c5 << endl; return 0; } 这里可以考虑将某个特定数字改写为常量、或变量
39250编辑于 2023-02-15 - 来自专栏IT技术圈
练习2-8 计算摄氏温度 (10分)
给定一个华氏温度F，本题要求编写程序，计算对应的摄氏温度C。计算公式：C=5×(F−32)/9。题目保证输入与输出均在整型范围内。
1.3K20发布于 2021-02-24 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-8)
代码清单2-8 Type Find(Type* ID, int N) { Type candidate; int nTimes, i; for(i = nTimes =
23050编辑于 2022-11-30 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习2-8 计算摄氏温度
练习2-8 计算摄氏温度 给定一个华氏温度F，本题要求编写程序，计算对应的摄氏温度C。计算公式：C=5×(F−32)/9。题目保证输入与输出均在整型范围内。
2.8K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏机器学习与统计学
基础统计学
Ai学习的老章 长期跟踪关注统计学、机器学习算法、深度学习、人工智能、大模型技术与行业发展动态，日更精选技术文章。回复机器学习有惊喜资料。 用帕累托图展示空难原因 图2-8展示了基于表2-3的帕累托图。图 2-8 和表 2-3 使用了相同的数据，但图 2-8 能让读者更加鲜明地看到，飞行员失误是空难的最重要原因。 另外，图 2-8 并没有严格遵循长条高度从左到右依次递减的要求，而是将“其他原因”的组放置在图的最右边起到可视化的效果。 概率在统计学中的角色 概率在假设检验中起到了关键作用。 经典计算法：假设某彩票游戏的规则是从1~60 个数字中选择 6 个不同的数字，且每种组合出现的概率都是相等的。现在需要确定中头奖的概率。 解答：使用相对频数法，计算如下： 因为两种结果（空难与没有空难）的可能性是不等的，所以不能使用经典计算法。在没有历史数据的情况下，可以使用主观估计法。 用百分比表示概率？
42810编辑于 2025-06-15 - 来自专栏OpenCV与AI深度学习
趣味应用 | 用OpenCV自动给图片添加彩虹特效---平淡的生活需要技术的点缀
col/2-8+100,row*4/5-8), 180, 0, 180, Scalar(255,0,0), 5); ellipse(img, Point(col/2,row*4/5), Size(col/2- 2+100,row*4/5-8*2), 180, 0, 180, Scalar(255,255,0), 5); ellipse(img, Point(col/2,row*4/5), Size(col/2- 8*3+100,row*4/5-8*3), 180, 0, 180, Scalar(0,255,0), 5); ellipse(img, Point(col/2,row*4/5), Size(col/2- 4+100,row*4/5-8*4), 180, 0, 180, Scalar(0,255,255), 5); ellipse(img, Point(col/2,row*4/5), Size(col/2- 5+100,row*4/5-8*5), 180, 0, 180, Scalar(0,128,255), 5); ellipse(img, Point(col/2,row*4/5), Size(col/2-
62210发布于 2021-12-01 - 来自专栏咸鱼学Python
Python爬虫进阶必备 | X博密码算法扣取+如何去扣取一个完整的逆向案例
图1-1 X博登陆密码解析与讲解如何扣取一个加密算法 aHR0cHM6Ly93d3cud2VpYm8uY29tL2xvZ2luLnBocA== 用 Chrome 浏览器抓包相信大家都会，前面抓包我们跳过 图2-6 我们现在已经找齐了全部的参数，接下来需要切换到 webstorm 中调试出我们整体的加密算法。 直接粘贴 789 - 791 行的代码到编辑框中补全成下面这样。 可以直接在页面中搜索 var sinaSSOEncoder 结果就只有一个【图2-8】 ? 图2-8 接下来复制 sinaSSOEncoder的全部内容到编辑器中，第1048-1981行。 图2-11 总结 这次主要把如何扣一个简单的加密算法做了讲解，这里包含了基础的JS知识，或许看不明白为什么是复制的是这些代码而不是其他的。 这里我的建议是可以适当补充一些JS基础语法的知识。 等到下次有类似的加密算法时，你可以试着自己做出判断复制扣取哪些，这样学的更快。 JS逆向学习的文章每一篇都是很简单的案例，希望看完可以自己动手扣一遍。
94010发布于 2019-09-09 - 来自专栏后端技术探索
新模型预测新冠疫情数据（连续8日准确）
点击图可放大↑↑↑ 预测记录 截止日期 病例 预测 实际 误差 2-9 确诊死亡治愈 399739013302 401719083281 -0.49%-074%+0.64 2-8 确诊死亡治愈 380988312601 5.73% 2-5 确诊死亡治愈 282185651203 280185631153 +0.71%+0.36%+4.33% 特别声明： 所有数据来源都是国家卫健委官网 所有分析方法都是世界学术界公认的算法 目的仅为验证算法的准确性和科学研究 95%置信区间意味着存在5%预测失误可能 结果不得用于造谣等任何其他目的
1.6K20发布于 2020-02-25 - 来自专栏FPGA技术江湖
三维空间降噪装置
经ANC算法处理输出的次级信号需通过D/A转换后连接至功放以驱动次级扬声器在误差传感器范围内产生次级噪声。 软件初始化流程如图 2-8(a)所示， 中断处理（降噪）如图 2-8(b)所示。 图 2-8 软件流程 设计演示 1. 次级通道离线辨识 首先进行次级通道离线辨识实验，然后分别选用单频、多频和实际噪声进行降噪实验，评估降噪装置的降噪效果，并通过声压计实时监测环境噪声水平。 ，参考信号与输出信号的差值就是误差信号，经LMS算法调节后系统很快收敛，用示波器观察到误差信号减小了大约10 倍，如图5-1 所示。 在本次实验的基础上，还需要更多的研究空间中声场环境，并且对 ANC算法提出更高的要求。
57800编辑于 2025-02-19 AP5101C是一种LED降压恒流型的线性调光驱动芯片
AP5101C 有四种封装方式： ESOP8、DFN2*2-8、PDFN3.3*3.3-8、PDFN5*6-8。 ◆恒流精度高：±5% Vin ◆电压：6-100V ◆内置过温保护 ◆内置MOS可做2A，也可在外置MOS做3A ◆低压差：700MV@2A(当输入11.7V时，输出11V时，可做2A电流，DFN2*2-
57810编辑于 2024-07-02- 来自专栏技术分享
【算法】----BF算法&KMP算法
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。 在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。 答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
58110编辑于 2024-06-18 - 来自专栏Java后端技术栈
为什么不能用CPU而用GPU挖矿？
另外，CPU根本不擅长于进行并行运算，一次最多就执行十几个任务，这个和显卡拥有数以千计的流处理器差太远了，显卡高太多了，因此大家慢慢针对显卡开发出对应的挖矿算法进行挖矿。 ? 以BTC为例，它最基本的算法原理就是，把已有的10分钟内的所有交易作为一个输入，加上一个随机数，当10分钟内所有交易记录加上你的这个随机数计算出一个SHA256的hash。 里面几乎都是整数运算，这个根本就像是为显卡特别打造一样，显卡非常适合这种无脑性算法，流处理器数目越多约占优势。 相比较CPU可怜的2-8线程和长度惊人的控制判断和调度分支，GPU可以轻易的进行数百个线程的整数计算并发（无需任何判断的无脑暴力破解乃是A卡的强项）。 不过像第二代虚拟货币（比如说是ETH、ZEC这种）由于吸取了前辈们被爆算法的经验，在挖掘算法上做了更加特别优化，防止出现无脑的运算，对于显存要求特别高，因此可以有效抵抗矿机的入侵。
3.5K10发布于 2018-08-09 - 来自专栏Ms08067安全实验室
最新Docker搭建DVWA和SQLi-LABS漏洞练习平台
第一次登录平台后，需要单击“Create/Reset Database”按钮创建数据库，然后单击“login”按钮重新登录，之后就可以测试平台里的漏洞了，如图2-8所示。 图2-8 搭建SQLi-LABS SQLi-LABS是一个学习SQL注入的开源平台，共有75种不同类型的注入，GitHub仓库为Audi-1/sqli-labs。
2.6K20编辑于 2023-08-18 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
1.9K60发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】Adaboost 算法
小编邀请您，先思考： 1 Adaboost算法的原理是什么 ？ 2 Adaboost算法如何实现？ 是一个加法模型，而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了，什么是加法模型，什么又是前向分步算法呢？ 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面，咱们来具体看下前向分步算法的算法流程： 输入：训练数据集 ? 损失函数： ? 基函数集： ? 输出：加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后，我们说Adaboost 还有另外一种理解，即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。 前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?
2.5K140发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】SVD算法
2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？ 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石 本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。
2K121发布于 2018-03-27 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
1K10编辑于 2022-05-09
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