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RSS订阅原创 解决overleaf的acm会议论文参考文献乱序（ACM-Reference-Format格式）
2. 编译完之后，找到此时生成的ddl文件，复制下来。点“日志和生成文件”，然后拉到最底下，找到“其他日志和文件”选择“output.bbl”即可将生成的bbl文件下载到本地，然后使用txt软件（任何一个文本软件都可以）打开，直接全部复制。投稿acm论文的时候，在.bib文件中加入文献引用后，发现按照acm论文的要求，在以下代码的设置中，参考文献乱序。编译一次，编译结束你会发现参考文献已经不再乱序，但是此时使用的不是acm的标准格式，所以要进行第二步。
2024-02-03 09:48:38
1507
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原创 latex 写论文
**生成引用格式（参考文献）Latex参考文献管理：Bibtex教程目录\subsection\subsubsection文中引用\site图表公式利用mathpix软件直接截图，转换为latex语法公式。此时是不带序号的。**
2022-01-03 23:06:10
469
原创 在codeblocks16.01运行C++程序报错 error: stoi was not declared in this scope
codeblocks16.01error: ‘stoi’ was not declared in this scope|前提是：有如下代码 #include<string>第一步，setting-> compiler，打钩如果还未成功，一般版本16.01是不成功的，则继续。第二步 下载补丁，并安装补丁地址里面，包含三个文件wchar.h, stdio.h, os_defines.h，按照其中教程操作即可补丁地址第三步 编码测试...
2020-05-24 10:50:47
2390
转载 python取整：向上取整，向下取整，四舍五入取整
#encoding:utf-8import math#向上取整print "math.ceil---"print "math.ceil(2.3) => ", math.ceil(2.3)print "math.ceil(2.6) => ", math.ceil(2.6)#向下取整print "\nmath.floor---"print "math.floor(2.3...
2019-05-26 16:44:32
1318
1
原创 利用potracelib静态库批量生成eps矢量图
一、在工程中配置potracelib静态库新建一个工程，在添加的头文件处加入编译好的静态链接库，并通过Project–>右键Build options–>Search directories:(头文件的位置)以及Project–>Build options–>Linker settings:(加载库文件)设好置 编译器工程的库和头文件的搜索路径，现在就可以在新工程...
2019-05-18 11:50:58
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原创 codeblocks环境下配置与编译potracelib
一、环境win10codeblockspotrace-1.15源码二、配置potracelib库利用potrace的源码，梳理potrace算法核心代码的依赖关系，下图是src文件夹中的所有文件。在实际使用中，用不了那么多来编译potracelib，下面经过potracelib.c这一个头文件可以梳理potrace算法的核心代码的头文件之间的依赖关系，可以画出下图。根据上图可以得...
2019-05-18 10:57:59
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原创 sobel算子实现原理和c++实现sobel（）检测边缘函数
一、OpenCV中的sobel（）函数OpenCV中的Sobel(src,dst,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType=BORDER_DEFAULT)实现了边缘检测的功能。其中src表示输入矩阵；dst表示输出矩阵，即src与sobel核得到的卷积；ddepth表示输出矩阵的数据类型；dx，dy表示src与差分方向为水平方向上的So...
2019-05-18 10:43:48
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转载 流程图介绍 以及工具推荐
流程图是符号化的图形语言，有自己的规范。产品中设计的流程图主要有三种，业务路程图、任务流程图、页面流程图。1、业务流程图业务流程图就是描述那些个体在什么条件下做了什么事情，他们之间有何关联。主要分三个方面：①涉及到哪些主体？②每个主体都有哪些任务？③各个主体之间怎么联系的？一般涉及到多个主体，每个主体之间有联系，比如p2p平台。这是p2p的业务流程图、涉及到借款人、平台、投资人、第三方...
2019-05-10 15:27:52
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转载 Python opencv(3)获取图像大小
图像矩阵的shape属性表示图像的大小，shape会返回tuple元组，第一个元素表示矩阵行数，第二个元组表示矩阵列数，第三个元素是3，表示像素值由光的三原色组成。import cv2import numpy as npfn="baboon.jpg"if __name__ == '__main__': print 'load %s as ...' % fn img = cv...
2019-05-09 15:45:22
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转载 字符编码详细解释（UTF、Unicode、GBK）
在开发过程中，字符编码始终是程序猿和程序媛们绕不开的一个话题。这里简要整理下有关字符编码的知识，供列位看官茶余饭后消遣:)本回答尽量直观地介绍相关概念，不纠缠相关规定的细节，以使读者能对字符编码有着更直观的理解。当然，这样很容易挂一漏万，难免出现纰漏，也望各位批评指正。众所周知，在计算机的世界，所有的信息都是0/1组合的二进制序列，计算机是无法直接识别和存储字符的。因此，字符必须经过编码才能被计算...
2019-05-09 15:43:48
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转载 Python 字符串操作（截取/替换/查找/分割）
Python 截取字符串使用 变量[头下标:尾下标]，就可以截取相应的字符串，其中下标是从0开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。# 例1：字符串截取str = '12345678'print str[0:1]>> 1 # 输出str位置0开始到位置1以前的字符print str[1:6] >> 23456 # 输出str位置1开始到...
2019-05-09 01:05:54
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原创 ASCII码表
ASCII码对照表下表列出了字符集中的 0 - 127 (0x00 - 0x7F)。下表列出了字符集中的 128 - 255 (0x80 - 0xFF)。** 数值 8、9、10 和 13 可以分别转换为退格符、制表符、换行符和回车符。这些字符都没有图形表示，但是对于不同的应用程序，这些字符可能会影响文本的显示效果。“空” 表示在当前平台上不支持的字符。...
2019-05-08 16:12:17
1742
原创 error: unknown type name 'uint64_t'|
unknown type name ‘uint32_t’error: unknown type name ‘uint64_t’|解决：添加头文件：#include <stdint.h>QMAKE_CXXFLAGS += -O3 -std=c++11
2019-04-29 22:27:42
14566
原创 error: (-5) When the input arrays in add/subtract/multiply/divide functions have different types
error: (-5) When the input arrays in add/subtract/multiply/divide functions have different types, the output array type must be explicitly specified in function arithm_op利用OpenCV函数void addWeighted(I...
2019-04-29 16:53:08
7305
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翻译 potracelib中文翻译 Potrace库应用程序接口
Potrace库应用程序接口1.范围Potrace库提供：•描绘，即，将位图转换为矢量表示（贝塞尔曲线和直线段）。不提供前端功能，如：•位图准备（比如，从文件中读取位图，通过阈值分割、缩放、过滤灰度级图像等方式来准备位图，等）不提供前端功能，如：•矢量表示的后续处理（例如转换为PostScript或SVG的文件格式、缩放+旋转、量化等）。2.数据描述2.1位图2.1.1坐标系...
2019-04-26 11:35:43
2043
原创 codeblocks中文注释乱码、输出中文乱码以及使用OpenCV出现error: failure to convert GBK to UTF-8
一对于codeblocks的编码问题，minGW是gcc的编译器，默认保存格式是utf-8格式，但是我们打开Setting/Editor/Encoding Setting 中可以看见，打开方式默认是windows-936（其实就是gbk格式）。保存和打开格式不一致的情况下，当然会乱码。二下面的操作可以满足：1、中文注释不乱码2、可以输出中文3、解决 error: failure to ...
2019-04-20 09:31:36
10569
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翻译 机器学习算法的基础（使用Python和R代码）之 SVM
SVM（支持向量机）这是一种分类方法。在此算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的点（其中n是您具有的要素数），每个要素的值是特定坐标的值。例如，如果我们只有两个特征，如个体的高度和头发长度，我们首先在二维空间中绘制这两个变量，其中每个点有两个坐标（这些坐标称为支持向量）现在，我们将找到一些在两个不同分类的数据组之间分割数据的行。这将是这样的线，使得距离两组中的每一组中的最近点的距离...
2019-04-19 19:44:54
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翻译 机器学习 支持向量机 --简单介绍
前言我第一次听到“支持向量机”这个名字，我觉得，如果这个名字本身听起来那么复杂，那么这个概念的表述将超出我的理解范围。幸运的是，我看到了一些大学讲座视频，并意识到这个工具是多么简单有效。在本文中，我们将讨论支持向量机如何工作。本文适合那些对此算法知之甚少且对学习新技术有好奇心的读者。在以下文章中，我们将详细探索该技术，并分析这种技术强于其他技术的案例。什么是分类分析？让我们考虑一个例子来理...
2019-04-19 16:57:18
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翻译 机器学习算法的基础（使用Python和R代码）之 决策树
这是我最喜欢的算法之一，我经常使用它。它是一种监督学习算法，主要用于分类问题。令人惊讶的是，它既适用于分类因变量（离散型），也适用于连续因变量。在该算法中，我们基于最重要的属性/独立变量来将总体分成两个或更多个同类集，以尽可能地作为不同的组。有关更多详细信息，请参阅： 简化决策树。在上图中，您可以看到人口根据多个属性分为四个不同的组，以确定 “ 他们是否会玩 ”。为了将群体分成不同的异构群体...
2019-04-19 15:47:06
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翻译 机器学习算法的基础（使用Python和R代码）之 逻辑回归
2. Logistic回归不要被它的名字搞混了!它是一个分类而不是回归算法。它用于根据给定的自变量集估计离散值(二进制值，如0/1、yes/no、true/false)。简单地说，它通过将数据拟合到 logit 函数来预测事件发生的概率。因此，它也被称为 logit 回归。因为它预测了概率，所以它的输出值在0到1之间(如预期的那样)。再次，让我们通过一个简单的例子来尝试理解这一点。假设你的...
2019-04-18 21:50:50
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翻译 机器学习算法的基础（使用Python和R代码）之 线性回归
1.线性回归它用于基于连续变量估计实际价值(房屋成本、通话次数、总销售额等)。在这里，我们通过拟合一条最优直线来建立自变量和因变量之间的关系。这条最合适的直线被称为回归线，它由一个线性方程Y= a *X + b表示。理解线性回归最好的方法是重温童年的这种经历。让我们假设，你让一个五年级的孩子按照体重的增加顺序来安排班级里的人，而不是问他们的体重。你认为这个孩子会如何做？他/她可能会观察(视觉...
2019-04-18 21:02:53
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翻译 机器学习算法的基础（使用Python和R代码）之 概述
以下内容翻译于Essentials of Machine Learning Algorithms (with Python and R Codes)很早以前就看过，当时没来得及翻译。今天稍微翻译一下，方便以后学习的盆友。机器学习算法概述从广义上讲，有3种类型的机器学习算法1.监督学习工作原理： 该算法由目标/结果变量（或因变量）组成，该变量将从给定的一组预测变量（自变量）中预测。使...
2019-04-18 20:31:58
243
原创 如何选购太阳镜（分类、镜片颜色、注意事项）
最近眼睛又过敏了，心灵的窗户有想关闭的趋势。人间不易。为了抵御紫外线以及花粉的攻击，准备选购合适的太阳镜。.
2019-04-07 20:21:41
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原创 关于选择女生的实战篮球鞋以及gs简配情况
看鞋能看三天三夜……以前那么多三天三夜总结的经验，都在第四天的睡眠中忘记了，大哭……索性专门写篇文章，来记录一下，以后的三天三夜。
2019-03-15 22:15:30
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原创 编程题 NUMBER
时间限制： 1.0 秒空间限制： 512 MB相关文件： 题目目录 题目描述bdg 今天定义了“趣味数”：一个正整数是趣味数，当且仅当“在十进制下，低位的数字不小于高位的数字”。比如 123,111 是趣味数，10,120,213 不是趣味数。现在，给你一个正整数 n，请你输出 [10,n] 中所有的趣味数。输入格式从标准输入读入数据。输入的第一行包含一个正整数 n。保证 ...
2019-03-10 16:51:47
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原创 利用前三年的数据预测2018年NBA常规赛东西部前八的详细过程和解决思路（19年类似）
NBA预测16强的实训报告思路：说明：截屏的最上面的数字（1-30）是真实比赛中的排名，第二层是根据模型得到的对应队伍的预测胜率，根据大小排好了序。可以发现，只有一个队伍预测失误。以上就是，利用2018年以前的数据进行预测2018年常规赛的16强。可以发现，boruta算法+lm（）以及对数据的降噪处理，得到的模型对于该问题相当吻合。...
2018-10-09 11:45:02
1262
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转载 R语言的apply族函数
R语言的apply族函数 R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅...
2018-07-19 00:38:19
2828
转载 R语言 算术和逻辑运算符及数值
R语言基本运算符 运算符 描述 x + y 加法 x - y 
2018-07-18 23:39:35
22192
转载 scikit-learn中PCA的使用方法
scikit-learn中PCA的使用方法1、函数原型及参数说明sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)参数说明：n_components: 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n类型：int 或者 string，缺省时默认为N...
2018-07-16 17:35:54
696
转载 TypeError: '>=' not supported between instances of 'str' and 'int' 利用PCA报错解决
CA为主成分分析库导入方式：from sklearn.decomposition import PCA其中默认有三个主要参数： n_components此参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目，可以是int型的数字123，也可以是阈值百分比，类似98%，也可以指定为string类型，MLE copy类型：bool,True或者False，缺省时默认为True,...
2018-07-16 17:27:16
10151
转载 R语言 查看已加载包、卸除加载包及安装包与卸载包
在R语言中，常需要看哪个包加载了或是看多个相似功能的包，看到底是哪个包在起作用，通过加载和卸除后进行运行比较分析。1、查看已加载的包>(.packages())注意外面的括号和前面的点不能省。2、卸除已加载的包如卸除RMySQL包>detach(“package:RMySQL”)...
2018-07-16 16:53:31
24981
原创 实训项目利用boruta算法进行实践
今天利用R语言进行了特征值的选取，但是不给力，只出了一个特征值。elo。 先记录一下，一会在调整。代码如下#引入包library(Boruta)#读入数据predictors &amp;amp;lt;- read.csv('F:/RStudio/Boruta/character.csv', header=F)#tagdecision &amp;amp;lt;- read.csv(&amp;quot;F:/RStudio/B...
2018-07-16 15:05:33
3874
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原创 实训 2018-07-16 主成分分析法的实现
因为特征值的维度太高，所以在实验降维的方法。今天使用的方法是 主成分分析法。 数据的主成分和降维 为了说明什么是数据的主成分，先从数据降维说起。数据降维是怎么回事儿？假设三维空间中有一系列点，这些点分布在一个过原点的斜面上，如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话，需要使用三个维度，而事实上，这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上，那么，问题出在哪里？如果你再仔细想想，能...
2018-07-16 14:49:55
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翻译 实训 2018-07-12 Feature Selection with the Boruta Package的中文翻译 ——Boruta的详细介绍
Boruta 算法是一种选择全部相关属性的特征选择方法。本篇论文的原文链接：英文原文链接翻译链接： 中文原文链接这是介绍Boruta算法最全面的论文之一，现将全文翻译如下：摘要： 本文描述了一个R包Boruta，实现了一种寻找全部相关变量的新特征选择算法。该算法设计为一个随机森林分类算法的包装器。它迭代地删除了统计测试所证明的与随机探针不太相关的特征。Boruta包为算...
2018-07-12 09:58:17
5094
3
原创 实训 2018-07-11 Boruta算法的例子应用和讲解
今天做的主要工作是， 上午寻找查看关于教练如何影响篮球比赛的胜利的相关论文。下午继续翻译 boruta算法的英文文献，以及实现文献中的boruta算法的例子。实现代码如下：#安装相关包install.packages(&amp;amp;quot;Boruta&amp;amp;quot;)library(&amp;amp;quot;Boruta&amp;amp;quot;)#利用R语言的内部数据install.pack
2018-07-11 17:15:54
5861
3
转载 实训补充 关于boruta算法
为什么单独写Boruta算法? 因为Boruta算法从一个新的角度去考量特征选择，这和我们通常意义上进行的特征选择有很大区别。特征选择方法已经很多，为什么还需要Boruta? 先说结论: Boruta与已有方法在进行特征选择时的目标导向是有区别的。a. Boruta进行特征选择的目标是: 筛选出所有与因变量具有相关性的特征集合。b. 通常意义上在机器学习实践过程中进行特征选择的目标是...
2018-07-10 17:49:06
6418
转载 实训补充 区别线性回归和逻辑回归
线性回归模型与逻辑回归模型的区别 逻辑回归的模型引入了sigmoid函数映射，是非线性模型，但本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。这里讲到的线...
2018-07-10 16:42:21
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转载 R语言 lm() 函数解释和简单例子 实训补充
队友找到了一篇文章，关于利用NBA数据预测赛季得分。利用NBA数据预测赛季得分这里的思路是多变量线性回归。用到了R语言的 lm()函数。下面简单介绍一下 lm（）函数。 lm()是R语言中经常用到的函数，用来拟合回归模型。它是拟合线性模型最基本的函数。 lm()格式如下： myfit<-lm(formula,data)其中，formula指要...
2018-07-09 19:42:18
104756
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ggplot2：数据分析与图形艺术 以及ggplot2：The Elements for Elegant Data Visulization in R
2019-04-18
《R语言数据分析》代码 《 Mastering Data Analysis with R》
2019-04-14
Feature Selection with the Boruta Package的中文翻译全文
2018-07-12
Feature Selection with the Boruta Package
2018-07-09
山东大学数值计算实验13-14（matlab代码、实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验11-12（matlab代码、实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验十（matlab代码、实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验八（matlab代码、实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验七（matlab代码+实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验六（matlab代码+实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验五（matlab代码+实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验四（matlab代码+实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验3（matlab代码、实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验2（matlab代码和实验报告）
2018-02-08
山东大学数值计算实验1
2018-02-08
2017--山东大学数据结构实验代码
2018-01-18
2017--山东大学数据结构实验报告，实验1-8，全面
2018-01-18
mips-x86.win32-xgcc，是MIPS在windows上面的安装版本
2017-09-27
nachos系统额 c ++语言 版本，nachos4.0
2017-09-27
nachos系统的java版本，最新版本
2017-09-27
Android平台下的物业管理系统的设计与实现论文
2017-09-27
MATLAB中文帮助文档
2017-09-27
《30天自制操作系统》光盘内容（全）
2017-09-15
关于java的swing类中的顶层容器
2016-02-23
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