比方说,我正在尝试寻找数组中最大的元素,并且我编写了一些代码,如下所示。
public class LargestElement
{
public static void main(String[] args)
{
int[] a = {1,2,6,4,5,4,3,1};
int max = a[0];
for(int i = 1;i<a.length;i++)
{
if(a[i] > max)
max = a[i];
}
我正在尝试为图像编写一个过滤函数,但我似乎不能理解(或记住)如何将所有的数学理论转化为代码。
假设我有以下函数,其中数组中的it是介于0和255之间的整数(为了简单起见,相当于灰度像素)。
private int[][] resample(int[][] input, int oldWidth, int oldHeight,
width, int height)
{
int[][] output = createArray(width, height);
// Assume createArray creates an array with the g
我正在进行一个项目,在这个项目中,我使用费斯根据查询向量检索n个相邻向量。所讨论的数据是文本数据,正在通过使用机器学习模型在进入FAISS之前创建向量来嵌入。
这些邻居都有分配给它们的类别,并且对查询也有相似的评分,如下所示:
Query: Berlin is the capital of Germany
=====
Neighbours output:
5 Neighbour ids: [57, 163, 177, 124, 91]
Text | Category | Similarity
Berlin is a great city to live in | Capital citi
我是WEKA的新手,今天尝试了一种IBk算法,通过距离函数Levenshtein-Distance将字符串分类为不同的类。然而,我得到了非常糟糕的结果。我的输入总是被分配到同一个类(类b),这是完全不正确的。谁能告诉我我做错了什么?
目前我的代码非常简单:
CSVLoader loader = new CSVLoader();
loader.setSource(new File("current_path"));
Instances data = loader.getDataSet();
int numberAt
我有一个适应性,目的是将变量参数的调用转换为指定的方法目标。示例代码如下所示。
class Adapter {
public Object execute(Object... args){
run(args);
//run2(args[0], args[1]);
//run3(args[0], args[1]);
}
private int run(int c, int d){
return c+d;
}
private int run(int a, float b){