这次主要想通过几个sicp的题目来说明递归计算过程和迭代计算过程。（1）阶乘;递归计算过程(define (factorial n) (if (= n 1) 1 (* (factorial (- n 1)) n)));迭代计算过程(define (fact-iter counter result) (if (= counter 1) result (fact-iter (- counter 1) (* counter result))))(define (factorial n) (fact-iter n 1)) （2）斐波拉契数列（...
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2013-08-09 23:48:00
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SPF的最基本思想： 根据LSDB里描述的拓扑信息构建SPT（最短路径生成树），然后将LSDB里描述的路由信息作为树上的叶子生成最终路由。ISPF:Inremental shortest path treee,当拓扑发生变化的时候，不需要重新计算整个网络拓扑，而只 是将变化了的少量拓扑进行修正。PRC：partial route calculate,当有
原创
2014-05-10 15:57:17
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OSPF计算过程
OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于路由选择的动态路由协议，广泛应用于中大型网络中。它的计算过程是指根据网络拓扑和链路状态信息，确定最优路径的过程。在华为网络设备中，OSPF计算过程是由路由器自动执行的，本文将着重介绍OSPF计算过程的主要步骤和相关原理。
首先，OSPF计算过程从路由器收集链路状态信息开始。每个路由器通过发送LSA（Link
原创
2024-02-04 09:36:41
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# Python 简单输出计算过程
Python 是一种广泛使用的高级编程语言，它以易读性和简洁性著称。在编写程序时，输出计算过程的功能可以帮助我们调试代码并理解其行为。本文将探讨如何使用 Python 输出计算过程，并提供相关的代码示例。
## 输出计算过程
输出计算过程通常涉及几个步骤，包括输入、计算和打印结果。以下是一个简单的示例，展示如何在 Python 中实现这些步骤。
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STP计算过程：一，选举根交换机（网桥）：(ROOT) 注意：1.根交换机具有抢占性 2.根交换机一般不在接入层上设置 &nb
原创
2023-09-06 08:57:40
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# Python有限元计算过程
## 什么是有限元计算？
有限元计算（Finite Element Analysis，简称FEA）是一种数值计算方法，广泛应用于工程和科学领域中的结构、流体力学、热传导等问题的求解。它通过将连续的问题离散化为有限个独立的小元素，再通过对这些小元素进行计算，近似求解原问题。有限元计算方法通常包括建立模型、离散化、求解和后处理等步骤。
## Python在有限元计
原创
2023-09-21 13:52:28
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# 如何实现 Spark 计算过程图
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。对于新手开发者来说，理解 Spark 的计算过程至关重要。本文将介绍如何实现 Spark 的计算过程图，并提供详细的步骤、代码示例和注释，帮助你更好地理解和掌握这个工具。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Spark 计算过程图的整体步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
小编希望读者在阅读本篇文章之前是有一些简单编程算法的基础知识的，其中有小部分内容需要前导知识，不过多赘述，可以看其他文章。 文章目录分治2.0 什么是分治2.1 乘法2.2 递归关系2.3 归并排序2.4 中位数2.5 矩阵乘法2.6 快速傅立叶变换2.6.0 初步了解FFT2.6.1 多项式的替代表示2.6.2 由分治实现的求值计算（FFT）2.6.3 插值（FFT）2.6.4 关于FFT 分治
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2024-09-23 06:38:37
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2019-07-30 11:31:00
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想必大家都遇到过这样一个问题，就是想要让一个元素在另外一个元素中实现水平垂直居中（方法有很多，我之前总结了很多种，）。水平方向上我们可以让margin的值为auto实现水平居中，但是垂直方向上却不能设置margin的值为auto让其在垂直方向上居中，你有没有问过为什么呢？想知道为什么吗？叮叮叮，请看下面，揭秘时间想要知道为什么，首先我们要了解auto的计算过程啦对于块状元素，它要独占一行（在不给w
原创
2023-03-01 00:41:13
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OSPF（Open Shortest Path First）是一种基于链路状态的内部网关协议，用于在较大的IP网络中进行路由选择。在OSPF协议中，SPF（Shortest Path First）计算过程是非常重要的，它用于确定数据包在网络中的最佳路径。
SPF计算过程是根据网络拓扑信息来计算出从某个节点到其他所有节点的最短路径。这个计算过程是由路由器在接收到关于邻居节点的链路状态信息后执行的。
原创
2024-03-06 14:46:17
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# PyTorch GCN 计算过程解析
图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，广泛应用于社交网络、推荐系统以及生物信息学等领域。本文将介绍GCN的基本原理和实现过程，并提供一个使用PyTorch的代码示例。
## 1. GCN 基本原理
GCN的主要思想是通过图的邻接矩阵来进行卷积操作，它能够有效地提取节点的特
LSTM原理及实现（二）在一篇中着核心要素简述了LSTM算法的原理，本篇中将在本人做过一些前置处理的数据集上实现LSTM的一个实际应用案例。该数据集是一段时间内的时序数据，数据做过脱敏处理，列特征标识为A,B,C，其三者间存在一点关系影响，本案例将基于LSTM算法实现多变量时间序列的重构+预测。数据读取class XLSReader(object):
def __init__(self):
GRU（门控循系。核心公式包括更新门(zₜ)、重置门(rₜ)、候选状态(ĥₜ)和最终状态(hₜ)的计算，通过门控机制自适应平衡新旧信息。
什么是K-邻近算法？K-邻近算法(k-NearestNeighbor)简称KNN，是分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离对新数据进行分类。简单来说就是通过与新数据点最邻近的K个数据点来对新数据进行分类和预测。K-邻近分类算法是数据挖掘（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。k-
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2024-09-26 14:42:35
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参考了很多博客，主要解决RSA算法的计算过程。有详细的证明过程，包括一些数论的知识，个人只整理了RSA如何计算及RSA加解密，其他的细节参考原博六步生成密钥1.随机选择两个不相等的质数p和qp = 61q = 532.计算p和q的乘积nn = 61×53 = 32333. 计算n的欧拉函数φ(n)(这儿用到了欧拉定理)φ(n) = φ((p1-1)*(p2-1)) = φ(p1
原创
2022-10-21 16:12:15
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NTHASH
原创
2024-06-20 16:55:41
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统计学习知识点整理——梯度下降、最小二乘法、牛顿法梯度下降梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。梯度下降比较直观的解释，可以根据下山的过程来理解，在下山的过程中，每次均选择最陡峭的位置下山，就可以最快的到达最低点（对应损失函数，也就是最小化损失函数）数学公式：
目录前言LSTM学习LSTM基本结构： 2.LSTM结构详解编辑1.1 遗忘门 1.2 输入门 1.3 细胞状态 1.4 输出门接下来我们看公式接下来我们看参数接下来,我们来实现代码首先定义常量和引入官方API自定义lstm模型 接下来我们添加proj_size,代码如下: 接下来修改我们自己写的lst
提到卷积运算，首先离不开的就是卷积核，这个卷积核其实就是一个大小固定、由数值参数构成的数组，数组的参考点通常位于数组的中心，数组的大小称为核支撑。单就技术而言，核支撑实际上仅仅由核数组的非0部分组成。或者，像其他说法，卷积核就是所谓的模板。加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积示例：的像素区域R与卷积核G的
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2023-10-26 11:43:13
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