200分 求一个表达式问题

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python 正则表达式 百分号_藏在正则表达式里的陷阱,一个正则表达式导致CPU 利用率居高不下...

前几天线上一个项目监控信息突然报告异常,上到机器上后查看相关资源的使用情况,发现 CPU 利用率将近 100%。通过 Java 自带的线程 Dump 工具,我们导出了出问题的堆栈信息。...很奇怪,一个正则表达式怎...

中缀表达式求问题

中缀表达式问题一个比较常见的问题之一,我们通常在编写程序时,直接写出表达式让编译器去处理,很少去关心编译器是怎么对表达式进行值的,今天我们来一起了解一下其中具体的原理和过程。  表达式...

中缀表达式问题

表达式问题(数据结构学习笔记之堆栈) 0. 解决目标 将形如2*(9+6/3-5)+4表达式求值 1. 后缀表达式值 形如的表达式如何值? (翻译成中缀表达式为:6/2-3+4*2,我们不进行中缀表达式的翻译操作...

表达式求值(多函数问题)

不了解表达式求值请访问 ...仅单函数值请访问 ...这里是一个多函数值的问题 题目描述 Dr.Kong设计的机器人卡多掌握了加减法运算以后,最近又学会了一些简单的函数值,比如,它知道函数

栈应用:中缀表达式求

中缀表达式求值可以先将中缀转后缀,再用后缀计算结果,但是,有点太麻烦,而另一种方式是利用两个栈直接值,思想与上一个笔记中缀转后缀几乎一样,但稍有差别,中缀表达式求值基本过称为: 定义两个栈,stack1...

前缀 中缀 后缀 表达式求问题

 中缀表达式的问题一个比较常见的问题之一,我们通常在编写程序时,直接写出表达式让编译器去处理,很少去关心编译器是怎么对表达式进行值的,今天我们来一起了解一下其中具体的原理和过程。  表达式一

java写组值_java实现表达式求值 (20 )-------非递归版

Dr.Kong设计的机器人卡多掌握了加减法运算以后,最近由学会了一些简单的...假设表达式可以简单定义为: 1、 一个正的十进制数x是一个表达式。 2、 如果x和y是表达式,则函数min(x, y)也是表达式,其值为x,y中的最...

实验 算术表达式求

读入一个只包含+ - * /的非负整数计算表达式,计算该表达式的值 【输入格式】测试输入包含若干测试用例,每个测试用例占一行,每行不超过200个字符,没有非法表达式,当一行中只要0时输入结束。 【输出格式】对每个

几个cron表达式都在同一个时间点执行会怎样_初见AE表达式

2、为什么要用表达式当你想创建链接和复杂的动画的时候,如果单纯的使用关键帧可能需要上百个,使用表达式,只需要告诉AE句话,软件会自动化执行你想要的属性动画。3、表达式和脚本的区别脚本也是种AE对话语言,...

【数据结构】利用后缀表达式求表达式的值

一个中缀表达式转化为后缀表达式并进行值。 难点: 1、 数字和符号的区分与提取。 2、 数字与符号的线性存储 3、 实数的提取,转化与处理。 4、 括号,负数的提取与处理。 数据结构: 由于转换后的后缀表达式中有...

表达式求

描述 Dr.Kong设计的机器人卡多掌握了加减法运算以后,最近又学会了一些简单的函数值,比如,它知道函数min(20,23)的值是20,add(10,98)的...1.一个正的十进制数x是一个表达式。 2.如果x和y是表达式,则函数min(...

表达式求值总结

中缀表达式种通用的算术或逻辑公式表示方法,操作符以中缀形式处于操作数的中间。中缀表达式是人们常用的算术表示方法。 虽然人的大脑很容易理解与分析中缀表达式,但对计算机来说中缀表达式却是很复杂的,因此...

java正则表达式详解

、正则表达式术语 1)元字符 : 非一般字符,具有某种意义的字符。如 : \bX : \b边界符, 以 X开始的单词 2)正则表达式语法大全 字符 说明 \ 将下字符标记为特殊字符...

NYOJ 表达式求

表达式求值题目描述:Dr.Kong设计的机器人卡多掌握了加减法运算以后,最近又学会了一些简单的函数值,比如,它知道... 一个正的十进制数 x 是一个表达式。2. 如果 x 和 y 是 表达式,则 函数min(x,y )...

c++ 字符串表达式求

这是一个运行于vs2015的项目,代码也就200+行,实现的功能有基础的四则运算以及math里面cos,sin,pow函数的,有这几个函数为样本添加其他函数也很简单,代码实现简单,中缀转后缀,只用了一个栈,附加提醒,若是使用...

波兰式、逆波兰式与表达式求

 《数据结构》中关于栈的解释经常会涉及到逆波兰式,波兰式,中缀式表达式问题。但是,十分惭愧,整个大一阶段, 数据结构的课程没有上够5节,没有意识要学习,吃亏真的很大,只能现在恶补了。废话不说了,...

一个正则表达式怎么会引起线上CPU狂飙?

我们可以看到所有的堆栈都...很奇怪,一个正则表达式怎么会导致 CPU 利用率居高不下。为了弄清楚复现问题,我们将其中的关键代码摘抄出来,做了个简单的单元测试。 public static void main(String[] args) { ...

Day - 3 表达式求值(栈)

AcWing 3302.表达式求

正则表达式如何匹配一个字符串是IP地址

这里给大家详细讲解一下一个匹配IP地址的正则表达式。 在讲解之前,我先给大家介绍一下,ip地址的生成规则。 IP地址,是由32位数字进制转为四个十进制的字符串组成。 怎么转化?下面讲解: 进制:...

刁肥宅详解:C++实现顺序/链栈解决中缀表达式求问题

任何一个表达式都是由操作数(亦称运算对象)、操作符(亦称运算符)和分界符组成的。通常,算术表达式有3种表示: ①中缀(infix)表示:<操作数&...

表达式求值 【堆栈】

描述ACM队的mdd想做一个计算器,但是,他要做的不仅仅是一计算一个A+B的计算器,他想实现随便输入一个表达式都能出它的值的计算器,现在请你帮助他来实现这个计算器吧。 比如输入:“1+2/4=”,程序就输出1.50...

栈的应用——表达式求值(双栈)

1、逆波兰表达式简介 中缀表达式是正常的表达式形式, 例如:4.99 * 1.06 + 5.99 + 6.99 * 1.06 后缀表达式是针对中缀表达式而言的,可以理解为:操作符在两个操作数之后。...遇到一个操作数,将其压入栈n中; 遇到...

vue的基本使用步骤以及插值表达式的闪烁问题解决办法

使用步骤: 1. 安装vue 通过npm yarn安装 ...5. 在视图元素的范围内,通过插值表达式或者指令来使用Vue的功能 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF...

ACM,表达式求值、函数表达式求值,ACM表达式求

于是写两个函数来获取这个表达式的第一个参数和第个参数的值getexp1(str)和getexp2(str),它们分别返回了这个表达str的1 2个参数的值。于是这个表达式的结果为add=getexp1(str)+getexp2(str) sub=getexp1(str)-get...

正则表达式只匹配次_十分钟快速入门「正则表达式」,程序员一定用得上的编程利器...

什么是正则表达式正则表达式种工具,和其他工具一样,它是人们为了解决特定的问题而发明的,主要有两种用途:种是查找特定的信息(搜索)另种是查找并编辑特定的信息(替换)它是文本处理方面功能最强大的工具之...

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

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“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

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