W1

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（二）

4.实例     将3维空间上的球体样本点投影到二维上，W1相比W2能够获得更好的分离效果。          
ncztc·2013-05-24 13:00

哈夫曼编码、哈夫曼树构建、哈夫曼树Java实现

树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...
a564663276·2013-05-20 21:00

哈夫曼树的代码实现

通常记做WPL=W1*L1+W2*L2+...+Wn*Ln。例如：节点ABCDE的权值分别为：1，2，4，5，6。对于图1，WPL=4*3+2*3+1*3+5*3+6*1=42。
cqnuztq·2013-05-13 10:00

easyui tab 的使用

表格中每个人的信息后都有一个显示详细信息按钮，当点击显示详细按钮时：functionpersonQuery(index,id){  //这里的index可以忽略，id是该人信息的id值if(index==1){$('#w1
刘立喜·2013-05-11 08:17

java 浮点数转换问题

Doubled1=Double.parseDouble("0.58")*100; Integerw1=d1.intValue();  System.out.println(w1);//57 Doubled2
simon_1·2013-05-10 17:00

poj 3411

控制三次就可以，数据水，两次就能ac     #include #include #include intn,m,max; intvis[11]; structed { intx,y,z,w1
aixiaoling1314·2013-05-08 10:00

解读赫夫曼树编码的问题

构造赫夫曼树的方法：（1）根据给定的n个权值{w1,w2,w3......}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,T3,T4......}，其中
·2013-05-07 11:20

Logistic回归

在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm. 当测试样本集中的测试数据来到
wangran51·2013-05-06 22:00

Logistic回归

在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.当测试样本集中的测试数据来到时，这一
vergilwang·2013-05-06 22:00

快捷键的难题

1.窗口队列：w1,w2,……wi……wn,(1 usingnamespacestd; voidswap(int&a,int&b){ b^=a
zzran·2013-05-05 10:00

哈夫曼树

WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln) 带权路径长度最小的称为哈夫曼树。 算法描述如下（1）初始化：给定的n个权值{W1,W2,...,W
zhx6044·2013-04-18 14:00

CxImage 相关知识

CxImageimg1,img2,img3;inth1,w1,h2,w2,h3,w3,bpp;img1.Load("F:\\1.jpg");img2.Load("F:\\2.jpg");h
Augusdi·2013-04-13 00:11

CxImage 相关知识

CxImageimg1,img2,img3; inth1,w1,h2,w2,h3,w3,bpp; img1.Load("F:\\1.jpg"); img2.Load("F:\
Augusdi·2013-04-13 00:00

用otsu算法进行图像阈值化

类间方差的算法为：  M=w1*w2*[u1-u2]^2  其中w1和w2分别是两个类别的比重，即像素个数。u1
tobacco5648·2013-04-11 14:00

20130408-[转]贴片钽电容的封装、尺寸和标识

贴片钽电容的封装、尺寸CodeEIACodeL±0.20(0.008)W+0.20(0.008)-0.10(0.004)H+0.20(0.008)-0.10(0.004)W1±0.20(0.008)A+
sy_lixiang·2013-04-08 17:00

用来探测局域网中哪些主机能ping通

${siteip}"        ping -c1 -W1 ${site} &> /dev/null        if [ "$?" 
lrm929·2013-04-08 13:18

系统建模与系统学习

 系统建模可以选取神经网络、支持矢量机等系统结构作为系统函数 V=(v1,v2,...,vn)=V(w1,w2,...,wn,x1,x2,...,xn),  其中(w1,w2,
caodaoxi·2013-03-28 13:00

广度优先搜索算法

算法主要思想：首先访问起始顶点v，然后选取与v邻接的全部顶点w1，w2……wn进行访问，再依次访问与w1，w2……wn邻接的全部顶点（已经访问过的除外），以此类推，直到所有顶点都被访问为止。
prstaxy·2013-03-27 21:00

python统计文本文件的字数

/统计文本文件的字数，从当前目录下的file.txt取文件#-*-coding:GBK-*- importstring importsys reload(sys) defcompareItems((w1
andych008·2013-03-05 17:00

从摄像头中检测人脸

#-*-coding:cp936-*- importcv2.cvascv cv.NamedWindow("W1",cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE) cv.NamedWindow("W2"
jkhere·2013-03-02 15:00

检测视频文件中的人脸

#-*-coding:cp936-*- importcv2.cvascv cv.NamedWindow("W1",cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)#这个窗口播放原视频 cv.NamedWindow
jkhere·2013-03-02 15:00

哈夫曼树和哈夫曼编码

n个权值分别设为w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：(1)将w1、w2、…，wn看成是有n棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；(2)在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并
smsmn·2013-02-21 15:00

FFFFFE70解决方法

今天华为W1到手，但是激活却碰到这个问题，而且连接上WIFI无法正常上网。解决方法：重置手机。
felomeng·2013-01-23 21:00

sprintf 用法(sprintf_s)

constchar*format[,argument]...)注意这里的buffer指针指向的是格式化字符后写入的首地址；sprintf使用实例： //crt_sprintf.c //compilewith:/W1
IvanLJF·2013-01-17 10:00

【Android随记】-- 不同分辨率下字体自适应大小

方法1、通过计算比例来动态设置字体大小//w2 实际屏幕宽度 //w1 默认视图宽度 float rate = (float) w2/w1; //20为默认大小 通过乘以比例算出当前字体大小 paint.setTextSize
包灬子·2013-01-15 15:54

【Android随记】-- 不同分辨率下字体自适应大小

方法1、通过计算比例来动态设置字体大小 //w2 实际屏幕宽度  //w1 默认视图宽度  float rate = (float) w2/w1;  //20为默认大小 通过乘以比例算出当前字体大小
包灬子·2013-01-15 15:54

偶极子天线参数优化记录

两个脚，没有弯曲，微带线臂长L1=64MM,L2=63.4MM,L3=10MM(巴伦底长),L4=12MM,W1=3MM,W2=3MM(这两个为臂宽)，W3=3mm巴伦底宽)，在922.25M频点处，s11
j_akill·2013-01-15 11:00

ATLIFACE.H

FilecreatedbyMIDLcompilerversion5.01.0164*/ /*atFriNov3013:38:382001 */ /*Compilersettingsforatliface.idl: Os(OptLev=s),W1
jianxia_wzx·2013-01-09 10:00

OTSU算法对图像二值化

1.OTSU算法原理简介对于一幅图像，设当前景与背景的分割阈值为t时，前景点占图像比例为w0，均值为u0，背景点占图像比例为w1，均值为u1。则整个图像的均值为u=w0*u0+w1*u1。
WuHaibing_CVer·2013-01-06 17:00

最优二叉树&&哈夫曼编码

结点的权值：在一些应用中，赋予树中结点的一个有某种意义的实数、结点的带权路径长度：结点到树根之间的路径长度与该结点上权的乘积树的带权路径长度(wpl)：定义为树中所有结点的带权路径长度之和最优二叉树在权为w1
zinss26914·2013-01-04 11:00

opencv for python 之人脸识别

此代码由网上参考多人代码而写成，仅供大家互相学习参考importcv2.cvascvcv.NamedWindow("W1",cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)//找到设备对象foriinrange
cHikerstruggle·2013-01-02 18:00

Linux mysql root 提权

* uid=500(raptor) gid=500(raptor) groups=500(raptor) * $ gcc -g -c raptor_udf.c * $ gcc -g -shared -W1
gzh0222·2012-12-30 17:00

视点矩阵

对于一个坐标系统，其原点位置O1，三个基坐标U1，V1，W1，则该坐标系下的点P（x1，y1，z1），实际P=x1*U1+y1*V1+z1*W1+O1对于另外一个一个坐标系统，其原点位置O2，三个基坐标
qq960885333·2012-12-28 16:00

法克packrec（重整思路。。）

如图，不同模式对应的最小面积如下：设w1,w2,w3,w4表示4个方块的横长，h1,h2,h3,h4表示4个方块的纵长。w,h表示最小。
pucca6·2012-12-21 14:00

背包问题--完全背包 详解以及实现

wumuzi520/article/details/7014830#reply完全背包是在N种物品中选取若干件（同一种物品可多次选取）放在空间为V的背包里，每种物品的体积为C1，C2，…，Cn，与之相对应的价值为W1
miao6664659·2012-12-10 19:00

背包问题 01背包详解及其实现 空间压缩技术 对应于背包九讲之一

blog.csdn.net/wumuzi520/article/details/701455901背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为C1，C2，…，Cn，与之相对应的价值为W1
miao6664659·2012-12-06 15:00

数据挖掘十大经典算法学习之Adaboost自适应增强学习算法

训练数据集D为{(x1,y1,w1),(x2,y2,w2),…,(xn,yn,wn)}。xi是输入向量，
vshadow·2012-11-26 22:51

数据挖掘十大经典算法学习之Adaboost自适应增强学习算法

训练数据集D为{(x1,y1,w1),(x2,y2,w2),…,(xn,yn,wn)}。xi是输入向量，
vshadow·2012-11-26 22:00

数组综合应用题

题目如下： 1.有数组如下：[code=php] $w0=array(0,1,2,3,4,5,6); $w1=array("Monday","Tuesday"
webcode·2012-11-21 17:00

TLD特征选择

本文转自http://blog.csdn.net/muzi198783/article/details/7349640现在，我们来找最适合跟踪的三个参数，W1，W2，W3。
gxiaob·2012-11-21 15:00

哈夫曼树构造算法的正确性证明

n个权值分别设为w1,w2,…,wn,则哈夫曼树的构造规则为：(1)将w1,w2,…,wn看成是有n棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；(2)在森林中选
cnn237111·2012-11-06 19:00

哈夫曼树构造算法的正确性证明

n个权值分别设为w1,w2,…,wn,则哈夫曼树的构造规则为：(1)将w1,w2,…,wn看成是有n棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；(2)在森林中选出两个根结点
cnn237111·2012-11-06 19:00

Logistic Regression--逻辑回归 分析

在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm. 当测试样本集中的测试数据来到时，这一组权值按照与测试数据线性加和的方式，求出
windshg·2012-11-01 10:00

统计语言模型-1

如果S表示一连串特定顺序排列的词w1，w2，…，wn，S在文本中出现的可能性，于是P(S)可展开为：P(S)==P（w1,w2,w3,……,wn）根据条件概率：P(S)==P（w1,w2,w3,……,wn
longjing1113·2012-10-31 16:00

c++哈夫曼树(简单创建，与遍历)

/*给定n个带权的节点，如何构造一棵n个带有给定权值的叶节点的二叉树，使其带全路径长度WPL最小，构造最优树算法如下.哈夫曼算法：1.将n个权值分别为w1,w2,w3,....wn-1，wn的节点按权值递增排序
●杨毅·2012-10-24 20:22

隐马尔可夫模型

原文：数学之美系列一--统计语言模型，数学之美系列三--隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用1.马尔可夫模型的假设如果S表示一连串特定顺序排列的词w1，
huangxy10·2012-10-19 20:00

[置顶] 用01背包解决石子归并问题

   题目：有一堆石头质量分别为W1,W2,W3...WN.(W＜＝100000)现在需要你将石头合并为两堆，使两堆质量的差为最小。   这道题目可以用01背包问题来解决。
w397090770·2012-09-28 16:00

1 背包问题

/*一个旅行者有一个最多能用M公斤的背包，现在有N件物品，它们的重量分别是W1，W2，...,Wn,它们的价值分别为P1,P2,...,Pn.若每种物品只有一件求旅行者能获得最大总价值。
jwdstef·2012-09-25 22:00

《机器学习》 梯度下降

此时我们遇到的问题就是如何确定w0和w1这两个参数，即w=（w0，w1）这个向量。既然是拟合，则拟合效果可以用误差函数：E（w）=∑[h（x）-y]^2/2来衡量。其中w是权重二维向量
wuyanyi·2012-09-21 17:00

01背包（递推）

#include #include usingnamespacestd; constintmaxn=1000; intv[maxn]; intw[maxn]; intn=0,W1=0; intF[maxn
wangwenhao00·2012-09-17 23:00
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