Wihau

Exp not 000…00 or 111…11Exponent coded as a biased value: E = Exp-BiasSignificand code...

Signed vs. ...

s.if (s.size() > m || s.s.return a.val < b.node[address].cin>>node[address].val>>node[...

nums.pre1.pre2.res.res.ans.if (!res.for (int i=0; i<res.if (i < res.res.res.res.for (i...

int l = s.return s1.distance < s2.cin>>station[i].price>>station[i].station[n].station...

nodes.visit.nodes[a].nodes[b].fill(visit.begin(), visit.depnode.depnode.depnode.cin>>b...

import java.util.Scanner in = new Scanner(System.games[i][j] = in.case 0: System.out.c...

 “无监督学习”的目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集...

 在改变/etc/profile 中的JAVA_HOME之后，使用jdk -version显示的版本并不是我想要的，最后发现系统所设的命令软链接。设置新链接改变优先级也可以...

给定一句英语，要求编写程序，将句中所有单词按颠倒顺序输出。正整数A的“Da(为1位整数)部分”定义为由A中所有Da组成的新整数Pa。例如给定A = 3862767，Da =...

  本实验采用不同激活函数的神经网络对MNIST数据集进行分类，同时探究隐藏层数量对实验结果的影响。实验的隐藏层主要为1层和2层，而激活函数分别为ReLU、Laaky Re...

$0 shell的命令本身(包括完整路径)$1到$9 数字表示shell 的第几个参数$# 传递到脚本的参数个数$* 以一个单字符串显示所有向脚本传递的参数$$ 脚本运行的...

    贝叶斯决策论是在概率框架下实施决策的基本方法。 对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 ...

感知机有两层神经元，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”。感知机只有输出层神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元，可解决...