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她什么逻辑,居然可以得出PI
zhuliangsu
2003-09-12 07:25:31
这儿,b怎么可以不赋初值?
她什么逻辑,居然可以得出PI
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
long a=10000,b,c=2800,d,e,f[2801],g;
main()
{
for(;b-c;)
f[b++]=a/5;
for(;d=0,g=c*2;c-=14,printf("%.4d",e+d/a),e=d%a)
for(b=c;d+=f[b]*a,f[b]=d%--g,d/=g--,--b;d*=b);
}
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她什么逻辑,居然可以得出PI
这儿,b怎么可以不赋初值? 她什么逻辑,居然可以得出PI #include #include long a=10000,b,c=2800,d,e,f[2801],g; main() { for(;b-c;) f[b++]=a/5; for(;d=0,g=c*2;c-=14,printf("%.4d",e+d/a),e=d%a) for(b=c;d+=f[b]*a,f[b]=d%--g,d/=g--,--b;d*=b); }
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flc
2003-09-13
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jence
2003-09-13
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楼上的人把我的话都说了,我没说的了!还是说一句吧:变量不初始化有可能在程序运行时出现问题!!!
leafxx
2003-09-13
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唉~~~你们下手真快
b是全局变量,自动初始化0
lieyanfriend
2003-09-13
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b不是auto,是全局.
jxbicestare
2003-09-13
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变量不初始化有可能在程序运行时出现问题,于是人们在写编译器的时候就多加了一个功能,
就是判断如果是全局变量,编译器就会自动为您初始化为0或空
zhuliangsu
2003-09-13
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b是auto变量,如何不初始化
longjunhua
2003-09-12
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好不容易有个知道的答案,却被这么多人说了!
lemon520
2003-09-12
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楼上的说了!我就不说了!
tianjieshui
2003-09-12
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b是全局变量,初始化为0
我看也是这样
locky1982
2003-09-12
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pzytony
2003-09-12
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b是全局变量,初始化为0
nustchenhf
2003-09-12
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b是全局变量,初始化为0
有限概率
pi
演算的测试预检的特征
我们考虑了可能且必须测试有限
pi
演算的概率扩展的两个特征:一个基于概率弱模拟的概念,另一个基于Milner-Parrow-Walker模态
逻辑
的片段的概率扩展
pi
演算。 我们基于先前的概率CSP工作中使用的类似概念来建立模拟概念。 但是,与CSP(或其他不传递值的演算)不同,概率
pi
演算有几种可能的模拟定义,这是通过对名称量化进行范围划分的不同方式
得出
的。 我们表明,为了捕获测试先决条件,需要使用“最早的”仿真关系(类似于在非概率情况下的早期(bi)仿真的概念)。 两种表征中的关键思想是概率过程的“特征公式”的概念,以及公式的“特征检验”的概念。 正如Boreale和De Nicola在较早的π演算等效性测试工作中一样,我们使用不匹配算符扩展了
pi
演算语言,否则将无法进行特征检验。
为什么
逻辑
回归(logistic)可以表示概率?
参考资料: The equivalence of logistic regression and maximum entropymodels 从最大熵模型解释
逻辑
回归 最大熵模型原理小结——刘建平 1 前言 早期的博客中写过一篇
逻辑
回归的介绍,这篇博文中对
逻辑
回归的“输入为何能代表概率“这个问题做了浅层的探讨,但碍于当年太过年轻,对问题理解不够深刻,这次回过头来把这个问题重新梳理一遍。 这个问题还可以换种问法,那就是——
逻辑
回归sigmoid函数的形式到底是怎么来的。先说结论,
逻辑
回归的形式其实存在一个起源
区块链实战高并发项目
同样的,如果你采用
pi
calculus 或者 ambient calculus也可以具有同样的优势。 3. DAO事件其实是一个并发问题 并发性成为一种语法现象。因为它是语法,是可以对代码进行分析并检查各种并发属性的语法。一个非常好的...
浅谈模糊
PI
调节器的优缺点
1 模糊控制理论 智能控制包括BP神经网络、机器学习、最优控制等方法,其中模糊控制理论属于智能控制的一个重要分支,是现代控制理论中基于模糊集合论以及模糊推理而衍生的控制方法。最早的“模糊”概念于1965年美国加利福利亚大学学者首次提出,并在1974年在英国第一次应用到蒸汽机的控制上。自此,模糊控制在工业过程及工业传动、机器人、交通运输等方面广泛的应用。相对于,传统的控制方法,模糊控制有一个非常关键的特点,其模糊控制利用的集合是人类专家控制经验,理想的情况下,只要模糊控制规则参照的专家经验足够全面,那么模糊
逻辑
回归(详细)
线性回归模型到
逻辑
回归模型的区别与联系:线性回归与
逻辑
回归对目标函数求导形式相同线性回归与
逻辑
回归都使用了最大似然估计的思想求得目标函数,并用梯度下降的方法求得参数w输出类型:线性回归是用于连续数值预测的回归问题,它的输出是一个实数。
逻辑
回归是用于分类问题,输出是一个介于0和1之间的概率值,表示样本属于某一类别的概率。数据分布假设:线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系,并且误差项服从正态分布。
逻辑
回归假设因变量服从二项分布,即分类结果服从伯努利分布。
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