随笔分类 - 简单算法
摘要：https://blog.csdn.net/Monkey_king2017cn/article/details/77542160
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摘要：给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差最小。近似曲线在点pi处的偏差δi= φ(xi)-y，i=1,2,...,m。 损失计算： 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小 3.使偏差平方和最小 推导： 拟合多项
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摘要：由于项目上要用到平滑一维数组数据，参考Matlab smooth函数转成c++代码 // x,g均为数组，具体内容略 plot(x,g);hold on,plot(x,smooth(g,50),'r'); z1 = (g1-smooth(g1,50)'); figure,plot(x,z1,'.-'
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摘要：以下总结两种方式实现数据的反转，包含 InvertUint8 InvertUint16 InvertUint32 源码地址为 ：https://download.csdn.net/download/wzy15965343032/11946002 #include <stdio.h> #include
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摘要：最低有效位（the least significant bit，lsb）是指一个二进制数字中的第0位（即最低位），具有权值为2^0，可以用它来检测数的奇偶性。与之相反的称之为最高有效位。在大端序中，lsb指最右边的位。 图1 无符号数149的二进制形式，蓝色为最低有效位 最低有效位代表二进制数中的最
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摘要：ModBus 通信协议的CRC ( 冗余循环校验码）含2个字节, 即 16 位二进制数。CRC码由发送设备计算, 放置于所发送信息帧的尾部。接收设备再重新计算所接收信息的CRC, 比较计算得到的CRC是否与接收到的CRC相符, 如果两者不相符, 则认为数据出错。 注意:仔细对比校验多项式A005和8
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摘要：CRC16常见的标准有以下几种，被用在各个规范中，其算法原理基本一致，就是在数据的输入和输出有所差异，下边把这些标准的差异列出，并给出C语言的算法实现。 CRC16_CCITT：多项式x16+x12+x5+1（0x1021），初始值0x0000，低位在前，高位在后，结果与0x0000异或 CRC16
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摘要：PCA/NLPCA主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_31073871/article/details/81067301 已知变量X和Y为线性关系（这里XY均为nx1的列向量），为了得知X和Y到底具有怎样的线性关系（也即求解X的系数），如果这是一个工程问题，我们解决这一问题的方法就是对X和Y进行采样，获
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摘要：一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。 文章最后,举例使用二分查找和斐波那契递归和迭代方法,分别说明时间和空间复杂度. 时间复杂度: 首先要说的是, https://blog.csdn.net/wb790238030/article/details/84867019
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摘要：Eclipse直接运行算法第4版例子（重定向和读取指定路径文件） Eclipse直接运行算法第4版例子（重定向和读取指定路径文件） Eclipse直接运行算法第4版例子（重定向和读取指定路径文件） Eclipse直接运行算法第4版例子（重定向和读取指定路径文件） 版权声明：本文为博主原创文章，遵循
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摘要：【转】：https://blog.csdn.net/artprog/article/details/52797472 博主用的是Eclipse。配置Java开发环境就省略了，下面主要说怎么在Eclipse中使用书本自带的库。 1.下载algs4.jar 点击下面的链接下载algs4.jarhttp:
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摘要：转：https://blog.csdn.net/u010312937/article/details/82055431 今天在阅读大牛代码的时候，发现了Linear Interpolation一次，百度之，学习之，记录于此。 1.关于插值： 插值，是根据已知的数据序列（可以理解为你坐标中一系列离散的
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摘要：离散概率值(discrete) 和 重置\洗牌(shuffle) 算法 及 代码 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17120687 离散概率值, 是根据离散分布的概率(归一化), 计算出一个随机的值, 概率越大, 离
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