编程实践

#include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<stdlib.h> struct AvlNode; typedef struct AvlNode *Position; typedef struct A

多项式加法运算 采用不带头结点的单向链表，按照指数递减的顺序排列各项 struct PolyNode{ int coef;//系数 int expon;//指数 struct PolyNode *link;//指向下一个结点的指针 }; typedef struct PolyNo

求最大子列和 给定个整数的序列，求函数 算法一 int MaxSubseqSum1(int A[], int N) {/三重嵌套循环，时间复杂度是O(N^3)/ int This

计算给定多项式在给定点处的值 方法1 (f(x)=a_0+a_1x+cdots+a_{n-1}x^{n-1}+a_nx^n) double f_1(int n, double a[], double x) { int i; double p = a[0]; for (i = 1;

去噪自动编码器 强制自动编码器学习有用特征的另一种方法是向其输入中添加噪声，训练它来恢复原始的无噪声输入。这个想法自1980年代开始就存在（在Yann LeCun 1987年的硕士论文中提到过）。在2008年的论文中，Pascal Vincent等人表明自动编码器也可以用于特征提

拟牛顿法（Python实现） 使用拟牛顿法（BFGS和DFP），分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf d

共轭梯度法（Python实现） 使用共轭梯度法，分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf def gfun(

重用预训练的嵌入 TensorFlow Hub项目可以轻松地在自己的模型中重用经过预训练的模型组件。这些模型组件称为模块。只需要浏览TF Hub储存库，就能找到需要的，然后将代码示例复制到下项目中，该模块将连同其预先训练的权重一起自动下载并包含在模型中： # 在情感分析模型中使用

情感分析 如果MNIST是计算机视觉的“hello world”，那么IMDB评论数据集就是自然语言处理的“hello world”：它提取了来自著名的互联网电影数据库的50000条英文电影评论（其中25000条用于训练，25000条用于测试），每条评论的简单二元目标值表明了该评

用户定义的可调用类型 不仅Python函数是真正的对象，任何Python对象都可以表现得像函数。为此，只需要实现方法__call__ # 调用BingoCage实例，从打乱的列表中取出一个元素 import random class BingoCage: def init