精华内容
下载资源
问答
  • 字符串归一化
    2019-08-16 15:00:50

    题目描述

    通过键盘输入一串小写字母(a~z)组成的字符串。
    请编写一个字符串归一化程序,统计字符串中相同字符出现的次数,并按字典序输出字符及其出现次数。
    例如字符串"babcc"归一化后为"a1b2c2"

    #include<stdio.h>
    int main()
    {
    	int a[26] = { 0 };
    	char c;
    	while ((c = getchar()) != '\n') //输入字符串
    		a[c - 'a']++;   //计算每一个字符出现的次数
    		int i = 0;
    	while (i<26)
    	{
    		if (a[i] != '\0')
    			printf("%c%d", i + 'a', a[i]);
    		i++;
    	}
    	return 0;
    }
    

    一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分:
    1、栈区(stack)— 由编译器自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等。其
    操作方式类似于数据结构中的栈。
    2、堆区(heap) — 一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回
    收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式倒是类似于链表,呵呵。
    3、全局区(静态区)(static)—,全局变量和静态变量的存储是放在一块的,初始化的
    全局变量和静态变量在一块区域, 未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另
    一块区域。 - 程序结束后由系统释放。
    4、文字常量区 —常量字符串就是放在这里的。 程序结束后由系统释放
    5、程序代码区—存放函数体的二进制代码。

    生长方向:对于堆来讲,生长方向是向上的,也就是向着内存地址增加的方向;对于栈来讲,他的生长方向是向下的,是向着内存地址减小的方向增长。

    更多相关内容
  • java 归一化格式

    千次阅读 2021-03-17 21:21:23
    数据流向图如下 mahout算法分析 输入数据格式 为的matrix矩阵,key为待聚类文本的数字编号,value为待聚类文本的单词向量Vector, Vector的index为单词在字典中的编号, value为TFIDF值。 算法相关参数详解(不包含...

    利用sqoop将数据从MySQL导入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb实现对输入数据进行聚类,并将结果更新到数据库中。数据流向图如下 mahout算法分析 输入数据格式 为的matrix矩阵,key为待聚类文本的数字编号,value为待聚类文本的单词向量Vector, Vector的index为单词在字典中的编号, value为TFIDF值。 算法相关参数详解(不包含hadoop运行参数) 项目中所有参数设置均与mahout-0.9目录下的examples/bin/cluster-reuters.sh的147-172行设置一样,即 $SCOUT cvb -i ${WORK_DIR}/${ROWID_MATRIX_DIR}/matrix -o ${WORK_DIR}/${LDA_DIR} -k 20 -ow -x 20 -dict ${WORK_DIR}/${DICTIONARY_FILES} -dt ${WORK_DIR}/${LDA_TOPICS_DIR} -mt ${WORK_DIR}/${LDA_MODEL_DIR} input -- 输入数据的hdfs路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-matrix-debug/matrix dt -- 文档主题输出路径,保存了每个文档的相应topic的概率,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-topics mt -- model的路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-debug k -- number of topics to learn,这里设置成20 x -- 模型迭代次数,也就是需要多少次迭代来生成最后的Model,默认值20 seed -- Random seed,生成初始readModel时的种子,默认值System.nanoTime() % 10000 dict -- 字典路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-seqdir-sparse-lda/dictionary.file-* a -- Smoothing for document/topic distribution, document/topic分布的平滑系数,默认为1.0E-4 e -- Smoothing for topic/term distribution, topic/term分布的平滑系数,默认为1.0E-4 关于a和e,根据描述,a和e的合适取值为k/50(k为topic数量),但是这个网页还保留着mahout ldatopics的命令介绍,而mahout 0.8,0.9均没有该命令,推测应该是比较陈旧的内容,因此还是根据cluster-reuters.sh中的设置来,也就是采取默认值。 mipd -- 这个参数非常重要,对于每个文档程序是先用RandomSeed来生成一个初始的readModel然后进行mipd次迭代,算出最终的model进行更新,这里选默认值10次 LDA算法程序分析 算法的大致流程如下 1.解析参数与Configuration设置 2.读取Model(第一次运行时没有这个过程) 如果hfds上面已经有部分model,那么程序将读取最后一个model,并以这个model作为初始readModel来继续进行算法迭代,也就是说有类似于断电-重启的机制 3.运行算法迭代(Mapper过程)生成LDA模型 这个过程是最为复杂的阶段,许多地方我也不是很明白,我将尽最大努力进行解释 首先分析Mapper,即CachingCVB0Mapper,顾名思义就是能够缓存的Mapper,表现在其readModel的选取上面,如果目录里面不存在任何model则用RandomSeed初始化一个readModel,否则读取最近的一个model。程序将model划分为readModel和writeModel,这两个都是TopicModel类,并由ModelTrainer来进行调度和管理 CachingCVB0Mapper整个过程如下图所示(清晰大图见附件) 在上面这个整体框架下,mahout程序应用了CVB0 Algorithm来计算LDA模型, 在map过程中通过对向量docTopic和矩阵docTopicModel的反复迭代求解,算出每个document的docTopicModel并且在update writeModel阶段将docTopicModel矩阵进行向量的相加操作,经历完所有的map过程后得到整个corpus的docTopicModel矩阵,最终在cleanup过程中将topic的index作为key,矩阵docTopicModel作为value写入reduce。该过程涉及到的算法如下所示 CVB0算法分析图解(清晰大图见附件) 4.利用生成的LDA模型推导出topic的概率分布 算法总结 可以看出算法本质上面就是bayes公式和EM算法的结合 E过程就是首先假定一个均匀分布且归一化的topic概率分布向量docTopics,利用该值通过贝叶斯公式算出单词 - 主题的概率分布矩阵 docTopicModel(见CVB0算法分析图解中的第一步) M过程就是根据生成的docTopicModel进行CVB0算法分析图解中的2,3,4,5步重新计算得到新的docTopics 然后反复重复 E - M 过程n次,得到收敛后的docTopics和docTopicModel,其中docTopicModel可以用于lda模型的更新,而docTopics就是我们聚类需要的topic概率分布向量 算法后记 几点问题还没有得到解决 1.在mahout中是按照下面的式子计算docTopicModel的 double termTopicLikelihood = (topicTermRow.get(termIndex) + eta) * (topicWeight + alpha)/ (topicSum + eta * numTerms); 疑问就是该式子比贝叶斯公式添加了几个平滑系数项,这样写的理论依据在哪里,来源于哪篇著作或者论文,平滑系数eta和alpha分别是代表什么含义,如何选取这两个系数。 2.CVB0算法分析图解中第2步进行归一化的理论依据,即为什么要进行归一化 3.update writeModel过程中对于topicTermCounts的计算 即为什么要在每次map时候对p(topic | term)进行累加,还没有完全想明白 项目运行环境 hadoop-1.2.1 sqoop-1.4.4 mahout-0.9 关于环境的安装部署请参考相关文章,这里不多加赘述。上面三个软件在我本机的都是部署在/home/hadoop-user/mahout_workspace/目录下。另外自己写的scout项目部署在/home/hadoop-user/scout_workspace/目录下 项目代码 项目代码已经放到Github上有兴趣的同学可以下载下来看下,重点查看bin目录下的脚本文件以及driver,export,analyzer等几个包下的java文件 整个项目架构分析 该项目的初始数据保存在MySQL中, 算法分析需要map/reduce过程以及hdfs文件系统的参与, 最后将结果更新至MySQL,整个过程如图所示

    “答案来源于网络,供您参考”

    展开全文
  • 对图片进行归一化处理,并将每个像素点的BGR保存在txt文件里 版本:python3.8 运行:PyCharm2019 下面开始详细讲解喽: 第一步: 分别批量重命名文件夹中的图片名称,并将.bmp格式的图片修改为.jpg格式。 下图是从...
  • 请编写一个字符串归一化程序,统计字符串中相同字符出现的次数,并按字典序输出字符及其出现次数。 例如字符串"babcc"归一化后为"a1b2c2" 算法思路: 遍历字符串,将字符与出现的个数存在一个dict里面,然后再结合...

    Day5 牛客

    本题目来自快手2019年秋招算法A卷。
    通过键盘输入一串小写字母(a~z)组成的字符串。
    请编写一个字符串归一化程序,统计字符串中相同字符出现的次数,并按字典序输出字符及其出现次数。
    例如字符串"babcc"归一化后为"a1b2c2"

    在这里插入图片描述

    算法思路:

    遍历字符串,将字符与出现的个数存在一个dict里面,然后再结合创建的dict的长度 和存放26个字母的s字符串去做比较,从小到大依次输出。算法思想较为简单,但感觉空间复杂度有点高啊,新开辟了dict,字母表s 和存放字符串的stra

    import sys
    try:
        dicta={}
        s='abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
        line = sys.stdin.readline().strip()
        if line=='':
            print('')
        for i in range(len(line)):
            if line[i] in dicta:
                dicta[line[i]]=dicta[line[i]]+1
            else:
                dicta[line[i]]=1
        k=26
        j=len(dicta)
        i=0
        stra=''
        while k and j:
            if s[i] in dicta:
                stra=stra+s[i]+str(dicta[s[i]])
                j-=1
            k-=1 
            i+=1
        print(stra)        
    except:
        pass
    

    通过了!!!

    在这里插入图片描述

    然后尝试将报错的测试样例放入本地,运行:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在本地运行通过,,,,

    总结:
    一定要记得输出

    展开全文
  • 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的...

    数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法:

    一、min-max标准化(Min-Max Normalization)

    也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下:

    clip_image002

    其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。

    二、Z-score标准化方法

    这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,转化函数为:

    clip_image004

    其中clip_image006为所有样本数据的均值,clip_image008为所有样本数据的标准差。

    参考文献:

    http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/data-normalization/

    展开全文
  • 卷积神经网络基础---批量归一化(BN层、 Batch Normalization)1. BN层的作用2. 源码3. 在超分辨率处理过程中BN层的缺点 1. BN层的作用 BN层使得神经网络能够设定较高的初始学习率,加速模型收敛过程; 将数据进行...
  • yolov5标注格式归一化

    2022-04-26 21:01:02
    用labelimg标注的yolov5的txt是归一化的,也就是如果图片是1280*960时你标注 将图片变化1200*900或940*480等你期望的大小时标签并不会变化。 可以通过修改标签的名字和变换后图片同名在labelimg中打开验证。 ....
  • matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化?一、为什么归一化1.基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换图像归一化...
  • 数据处理中的归一化与反归一化

    千次阅读 2022-03-18 20:55:33
    数据归一化(标准化)是数据预处理的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,为避免影响数据分析结果、消除指标之间的量纲影响,须对数据进行标准化处理。 数据的归一化(normalization)是将...
  • 拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归,w1x1+w2x2,因为x1的取值太大了,所以x2基本起不了作用。所以,必须进行...
  • 归一化方法(Normalization Method)1。把数变为(0,1)之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式...
  • matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化?一、为什么归一化1.基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换图像归一化...
  • matlab归一化方法

    千次阅读 2021-04-18 04:55:50
    首先归一化是为了后面数据处 理的方便,...关于神经网络(matlab)归一化的整理 关于神经网络归一化方法的整理 由于采集的各数据单位不一致,因而须对数据进行[-1,1]归一化处理,归一化 方法主要有如下几种,......在matl...
  • matlab数据归一化处理代码如下:x1=[124],x2=[523];>>[y,ps]=mapminmax(x1)y=-1.0000-0.33331.0000ps=name:'mapminmax'xrows:1xmax:4xmin:1xrange:3yrows:1ymax:1ymin:-1yrange:2数据归一化处理怎么弄归一化,...
  • 数据归一化汇总

    2021-04-26 11:56:30
    关于用premnmx语句进行归一化: premnmx语句的语法格式是:[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T) 其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大...
  • 关于用premnmx语句进行归一化: premnmx语句的语法格式是:[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T) 其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大...
  • python 数据归一化/标准化方法与代码(离差标准化,log归一化,标准化,比例归一化,反正切归一化) 我们使用sklearn来操作: 首先准备数据: import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler,...
  • 在做科研工作时,我们不仅从理论角度分析所提 idea 的种种优势,还需要进行大量的实验,得到的实验效果可以进一步地支撑 idea 的优越性,这样更...因此,归一化处理工作尤为重要,我们要将不同量纲的表达式变为无量纲,
  • matlab向量归一化

    千次阅读 2021-04-18 11:26:23
    mapminmax('apply', Z, PS); %对矩阵 Z 实施 PS 变换过程 mapminmax('reverse', Y, ... %将相应正互反矩阵属于最大特征值的特征向量归一化后赋给 ...%EigOfCri为准则层的特征向量 %EigOfOpt为选项层的特征向量 EigO...
  • 一般在机器学习的模型训练之前,有...数据变换的方法有很多,比如数据平滑,数据聚集,数据概化,数据规范和属性构造等。本篇文章主要介绍数据规范,这是一种比较常用,也比较简单的方法。数据规范是使属性数...
  • PyTorch 数据归一化与反归一化

    万次阅读 多人点赞 2019-04-11 11:12:47
    文章目录数据归一化除最大值法MinMaxScaler均值和标准差反归一化 数据归一化 除最大值法 def read_and_normalize_train_data(): train_data, train_label = load_train() print('Convert to numpy...') train_...
  • 数据的归一化是数据预处理中重要的的一步,很多种方法都可以被称作数据的归一化,例如简单的去除小数位,而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助,例如 z-score 归一化。 所以本文总结了 7 种常见的数据标准化...
  • python中归一化

    2021-02-03 03:14:45
    获取模型静态AIPP的配置信息。...减均值/归一化->padding 函数原型 aclError aclmdlGetFirstAippInfo(uint32_t modelId, size_t获取模型静态AIPP的配置信息。 静态AIPP支持的几种计算方式及其计算...
  • matlab归一化和反归一化函数——mapminmax 在做BP神经网络的时候经常会遇到数据的归一化,这个时候需要用到mapminmax函数,老版本可以用premnmx和tramnmx 用函数mapminmax 1 默认的map范围是[-1, 1],所以如果...
  • 归一化算法

    2022-03-15 18:16:43
    读取归一化数据 result = pd.read_excel("./数据.xlsx",usecols=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 将数据转化为数组 list = result.to_numpy() # 实例化归一化方法 minmax = MinMaxScaler() # 对归一化数据格式进行设计...
  • Java之Normalizer(归一化)

    千次阅读 2021-03-10 06:01:02
    简单来说, 归一化就是对一组数据进行转换,使这组数据具备相同的格式或特性。举例来说: 一组任意的整数数组:1,2,400,5000, 如果每个数都除以这组元素中的最大值的话(这里是5000),则这个数组元素的值位于0-1...
  • 本质是数值转图像,同时,前者的格式是(数量×\times×通道数×\times×长×\times×宽),后者的格式是(长×\times×宽×\times×...1 归一化和反归一化 总结一下他们的关系: 读取的图片得到数值(范围大小在 [0,2

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 35,045
精华内容 14,018
关键字:

归一化格式