在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3，如果用欧氏距离，也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话，总的距离和应该是128，应该说这个距离是非常大的，而实际上这个序列的图像是十分相似的，这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法，然后提出了DTW算法，这种方法在语音识别，机器学习方便有着很重要的作用。
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 d(x,y) >= 0 // 距离非负 d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A 的距离也应该
动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度，由于每次发言，每个字母发音的长短不同，会导致两条语音不会完全的吻合，动态时间调整算法，会对语音进行拉伸或者压缩，使得它们竟可能的对齐。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
虽然C++03提供了多样的对象初始化方式， 但不能提供自定义类型对象的大括号初始化方式，也不能在使用new[]的时候初始化POD 数组。幸好，C++11扩充了大括号初始化功能，弥补了C++03的不足。
从代码可以看出，C++11相对之前而言，可以将赋值中的等号（=）省略掉。那么C++17之后呢，类似的代码的初始化又有什么新的写法呢？
在C++11中，结构体或类的数据成员在申明时可以直接赋予一个默认值，初始化的方式有两种，一是使用等号“=”，二是使用大括号列表初始化的方式。注意，使用参考如下代码：
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/389388258
最近，我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作，挑战抹香鲸的识别任务，用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。
棋盘是N*N正方形，通常是15*15，那么棋盘就是由横向16条，纵向16条的线段组合而成。
在PCB印刷电路板设计中，器件之间的连线，要避免线路的阻抗值增大，而且器件之间还有别的器任和别的干扰源，在布线时我们希望受到的干扰尽量小。
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。
因为在学习遗传算法路径规划的内容，其中遗传算法中涉及到了种群的初始化，而在路径规划的种群初始化中，种群初始化就是先找到一条条从起点到终点的路径，也因此需要将路径中重复节点之间的路径删除掉（避免走回头路），这样子初始种群会比较优越，也能加快算法收敛速度。然后我在搜资料的时候发现，许多的代码都是滤除列表中相同元素的，并没有滤除相同元素中间段的代码，因此就自己写了。
动态时间规整（DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲）是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩，找出两个数字序列数据的最佳匹配，同时也可以计算这些序列之间的距离。
首先要了解BIOS的引导原理。启动时自检过程中会去检查磁盘的第0磁头第0磁道的第1扇区，检查其是否以0x55和0xaa为结尾，如果是的话，就认为它是一个引导扇区。
和语言无关，可以在 C++ 中用类的方式来定义。一个 COM 对象可以实现多个接口。
1.Tensor介绍 Tensor（张量）是Tensorflow中最重要的数据结构，用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢？ 实际上，我们可以把Tensor理解成N维矩阵（N维数组）。其中零维张量表示的是一个标量，也就是一个数；一维张量表示的是一个向量，也可以看作是一个一维数组；二维张量表示的是一个矩阵；同理，N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中，操作间所传递的数据都可以看做是Te
从排序（歌曲，然后发生了点什么）到英雄的幸福的大驼峰，随后是阴暗的山谷。 我们检测到某种电影/故事的迪斯尼公式吗？ 当绘制线在不同长度上发生时，很难比较这些曲线。 我们需要更好的方法来比较，某种类型的相似性度量是不稳定的不等长度。注意：由于我们使用滑动窗口对上下文进行抽样的方式，当故事结束时，情绪分数会趋于中性，并且开始丢失全文。
编译原理是计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何将高级编程语言的源代码转化成计算机能够执行的机器代码或中间代码的过程。编译原理涵盖了编译器的设计和实现，其中编译器是一种将源代码翻译成目标代码的软件工具。编译器的主要任务包括语法分析、词法分析、语义分析、优化和代码生成等环节。
OLED显示屏在是智能手环，智能手表上用的非常的多，功耗低，不刺眼，优点特别多。本篇文章就介绍,在Linux系统里如何使用OLED显示屏，要使用OLED显示屏，大致分为两步: (1) 针对OLED显示屏编写一个驱动 (2) 编写应用层程序进行测试。
多维数组最简单的形式是二维数组。一个二维数组，在本质上，是一个一维数组的列表。声明一个 x 行 y 列的二维整型数组，形式如下：
在数据相关的职业生涯中遇到最痛苦的事情之一就是必须处理不同步的时间序列数据集。差异可能是由许多原因造成的——日光节约调整、不准确的SCADA信号和损坏的数据等等。在相同的数据集中，在不同的点上发现几个差异是很常见的，这需要分别识别和纠正每一个差异。而且当使用它时，可能会无意中抵消另一个同步部分。幸运的是，在新的“动态时间规整”技术的帮助下，我们能够对所有的非同步数据集应用一种适用于所有解决方案。
最近有个朋友找到我，让我调试一个程序，由于之前项目的硬件采用sim800c的gsm模块，由于现场的信号太差，所以找了个sim7080g模块进行替换。底层设计采用at指令集，中间通信协议层也是我一年多前完成的，上层业务基本不会变化。本以为只会通过修改底层的at指令集就好了，但实际在这个过程中也遇到一些问题。特此记录此次调试过程，避免同样的错误再次出现。
算法：基于梯度下降算法的线性回归是使用梯度下降算法进行收敛得到的最佳拟合参数，画出线性拟合的直线，数据集的点零散分布在平面内，使这些点尽可能分布在这条线上或周围。
正文之前 今天学的很尴尬，因为有事情，而且新认识了两个计算机学院的保研大佬，不得不感叹我找的导师之强，第一个去上交的，是被金老师推荐去的，听说是跟了目前亚洲第一人的一个做计算机系统的人，例外一个小大佬居然也是直接跟的金老师。。也就是说我们以后是同门。 前面随便问问计算机学院的情况： 学长：我有个高中同学在金老师手下念博士生，我帮你问问。。。； 学姐：我有个大学同学在金老师实验室读研究生，我给你推荐好友哈。。。； 大佬：金老师是我的助班和学业导师，他人很好的。。。； 小大佬：金老师跟我说还不急着选方向，
DTW算法又叫动态时间规整（ Dynamic Time Warping），是一个比较简单的dp算法。常用于不等长的离散的路径点的匹配问题，在孤立词语音识别、手势识别、数据挖掘和信息检索等领域有着很不错的表现。
前面一篇文章我们已经给大家讲解了ZooKeeper的核心的原理，这一篇我们重点分析ZooKeeper的Leader选举算法。Leader的选举是ZooKeeper的最重要技术之一，也是保证分布式系统数据一致的关键。
动态规划（Dynamic Programming）是动态规划是分治思想的延伸，通俗一点来说就是大事化小，小事化无的艺术。在将大问题化解为小问题的分治过程中，保存对这些小问题已经处理好的结果，并供后面处理更大规模的问题时直接使用这些结果。
房间温度在25摄氏度左右，测量误差为正负0.5摄氏度，方差0.25，R=0.25。Q=0.01,A=1,T=1,H=1。
编程实现8段数码管的动态扫描显示，要求4个数码管从左到右分别显示“1”、“2”、“3”、“4”、及“A”、“b”、“C”、“d”。
1.InputMisMatchException 输入类型不匹配；int string
聚类是一种非监督学习，是将一份给定数据集划分成k类，这一份数据集可能是某公司的一批用户，也可能是某媒体网站的一系列文章，如果是某公司的一批用户，那么k-means做的就是根据用户的表现对用户的分类；如果媒体的文章，那么k-means做的就是根据文章的类型，把他分到不同的类别。
赖勇浩（http://laiyonghao.com） 声明：本文源自 Danny Kalev 在 2011 年 6 月 21 日发表的《The Biggest Changes in C++11(and Why You Should Care)》一文，几乎所有内容都搬了过来，但不是全文照译，有困惑之处，请参详原文（http://www.softwarequalityconnection.com/2011/06/the-biggest-changes-in-c11-and-why-you-should-care/ ）。 注：作者 Danny Kalev 曾是 C++ 标准委员会成员。
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法就是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。 假设在一个 D D D维的搜索空间中，由 n n n个粒子组成的种群 X = ( X 1 , X 2 , ⋯ , X n ) \boldsymbol{X}=(X_1,X_2,\dotsm,X_n) X=(X1,X2,⋯,Xn)，其中第 i i i个粒子表示为一个 D D D维的向量 X i = ( X i 1 , X i 2 , ⋯ , X i D ) T \boldsymbol{X_i}=(X_{i1},X_{i2},\dotsm,X_{iD})^T Xi=(Xi1,Xi2,⋯,XiD)T，代表第 i i i个粒子在 D D D维搜索空间中的位置，亦代表问题的一个潜在解。根据目标函数即可计算出每个粒子位置 X i \boldsymbol{X_i} Xi对应的适应度值。第 i i i个粒子的速度为 V = ( V i 1 , V i 2 , ⋯ , V i D ) T \boldsymbol{V}=(V_{i1},V_{i2},\dotsm,V_{iD})^T V=(Vi1,Vi2,⋯,ViD)T，其个体最优极值为 P i = ( P i 1 , P i 2 , ⋯ , P i D ) T \boldsymbol{P_i}=(P_{i1},P_{i2},\dotsm,P_{iD})^T Pi=(Pi1,Pi2,⋯,PiD)T，种群的群体最优极值为 P g = ( P g 1 , P g 2 , ⋯ , P g D ) T \boldsymbol{P_g}=(P_{g1},P_{g2},\dotsm,P_{gD})^T Pg=(Pg1,Pg2,⋯,PgD)T。 在每次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置，即 V i d k + 1 = ω V i d k + c 1 r 1 ( P i d k − X i d k ) + c 2 r 2 ( P g d k − X i d k ) (1) V_{id}^{k+1}=\omega V_{id}^k+c_1r_1(P_{id}^k-X_{id}^k)+c_2r_2(P_{gd}^k-X_{id}^k)\tag{1} Vidk+1=ωVidk+c1r1(Pidk−Xidk)+c2r2(Pgdk−Xidk)(1) X i d k + 1 = X i d k + V k + 1 i d (2) X_{id}^{k+1}=X_{id}^k+V_{k+1_{id}}\tag {2} Xidk+1=Xidk+Vk+1id(2)其中， ω \omega ω为惯性权重； d = 1 , 2 , ⋯ , n d=1,2,\dotsm,n d=1,2,⋯,n； k k k为当前迭代次数； V i d V_{id} Vid为粒子的速度； c 1 c_1 c1和 c 2 c_2 c2是非负的常数，称为加速度因子； r 1 r_1 r1和 r 2 r_2 r2是分布于 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间的随机数。为防止粒子的盲目搜索，一般建议将其位置和速度限制在一定的区间 [ − X m a x , X m a x ] [-X_{max},X_{max}] [−Xmax,Xmax]、 [ − V m a x , V m a x ] [-V_{max},V_{max}] [−Vmax,Vmax]。
重排序是指编译器或处理器为了提高程序性能而对指令序列进行重新排序的一种手段。重排序可以导致操作延时或程序看似乱序执行，给程序运行的结果带来一定的不确定性。
一、Linux内核概览 Linux是一个一体化内核（monolithic kernel）系统。 设备驱动程序可以完全访问硬件。 Linux内的设备驱动程序可以方便地以模块化（modularize）的形式设置，并在系统运行期间可直接装载或卸载。 1. linux内核 linux操作系统是一个用来和硬件打交道并为用户程序提供一个有限服务集的低级支撑软件。 一个计算机系统是一个硬件和软件的共生体，它们互相依赖，不可分割。 计算机的硬件，含有外围设备、处理器、内存、硬盘和其他的电子设备组成计算机的发动机。 但是没有软件来操作和控制它，自身是不能工作的。 完成这个控制工作的软件就称为操作系统，在Linux的术语中被称为“内核”，也可以称为“核心”。 Linux内核的主要模块（或组件）分以下几个部分： . 进程管理（process management） . 定时器（timer） . 中断管理（interrupt management） . 内存管理（memory management） . 模块管理（module management） . 虚拟文件系统接口（VFS layer） . 文件系统（file system） . 设备驱动程序（device driver） . 进程间通信（inter-process communication） . 网络管理（network management . 系统启动（system init）等操作系统功能的实现。 2. linux内核版本号 Linux内核使用三种不同的版本编号方式。 . 第一种方式用于1.0版本之前（包括1.0）。 第一个版本是0.01，紧接着是0.02、0.03、0.10、0.11、0.12、0.95、0.96、0.97、0.98、0.99和之后的1.0。 . 第二种方式用于1.0之后到2.6，数字由三部分“A.B.C”，A代表主版本号，B代表次主版本号，C代表较小的末版本号。 只有在内核发生很大变化时（历史上只发生过两次，1994年的1.0,1996年的2.0），A才变化。 可以通过数字B来判断Linux是否稳定，偶数的B代表稳定版，奇数的B代表开发版。C代表一些bug修复，安全更新，新特性和驱动的次数。 以版本2.4.0为例，2代表主版本号，4代表次版本号，0代表改动较小的末版本号。 在版本号中，序号的第二位为偶数的版本表明这是一个可以使用的稳定版本，如2.2.5; 而序号的第二位为奇数的版本一般有一些新的东西加入，是个不一定很稳定的测试版本，如2.3.1。 这样稳定版本来源于上一个测试版升级版本号，而一个稳定版本发展到完全成熟后就不再发展。 . 第三种方式从2004年2.6.0版本开始，使用一种“time-based”的方式。 3.0版本之前，是一种“A.B.C.D”的格式。 七年里，前两个数字A.B即“2.6”保持不变，C随着新版本的发布而增加,D代表一些bug修复，安全更新，添加新特性和驱动的次数。 3.0版本之后是“A.B.C”格式，B随着新版本的发布而增加,C代表一些bug修复，安全更新，新特性和驱动的次数。 第三种方式中不使用偶数代表稳定版，奇数代表开发版这样的命名方式。 举个例子：3.7.0代表的不是开发版，而是稳定版！ linux内核升级时间图谱如下:
下面来介绍一个简单的游戏，其中用到的c语言知识属于基础内容，所以特别容易上手
在之前写的Socket通讯中，完成了基本的客户端和服务端的通讯，功能比较简单，本文将对功能进行一次升级。完成后效果图如下：
#include <stdio.h> #include <dos.h> #include <conio.h> #include <graphics.h> #include <stdlib.h> #ifdef __cplusplus #define __CPPARGS ... #else #define __CPPARGS #endif #define MINBOXSIZE 15 /* 单方块的大小 */ #define BGCOLOR 7 /* 背景着色 */ #define GAMEX 200 #d
利用单片机内部定时器/计数器中断实现一个数码管的秒记数，重点学习定时器/计数器的工作方式以及其控制寄存器TMOD、TCON的功能，在程序实现过程中掌握定时器/计数器中断的一般步骤。
设想有个机器人坐在一个网格的左上角，网格 r 行 c 列。 机器人只能向下或向右移动，但不能走到一些被禁止的网格（有障碍物）。 设计一种算法，寻找机器人从左上角移动到右下角的路径。
素材来源：https://blog.csdn.net/zhengyangliu123/article/details/78788815
如果上次提交的内容有误或者不全，想要修改上次提交中文件的内容，或是添加新的文件，可以执行下面的命令：
typedef struct snakeBodynode { int x; int y; //x,y是坐标 struct snakeBodynode *next;
分形图形一般都有自相似性，这就是说如果将分形图形的局部不断放大并进行观察，将发现精细的结构，如果再放大，就会再度出现更精细的结构，可谓层出不穷，永无止境。
电影原理：每秒播放24帧（frame）图片，你的眼睛就会将其视为动态图。电影利用这种视觉效果，通过快速播放图片实现动态的效果。
对于linux系统的初学者来说，理解并掌握linux系统启动流程能够使你够深入的理解linux系统，还可以通过系统的启动过程来分析问题解决问题。 Linux系统的启动流程 ---- 关于linux系统的启动流程可以分为以下步骤： POST（加电自检）–>加载BIOS（Basic Input/Outpu System)–>确定启动设备（Boot sequence)、加载Boot Loader–>加载内核（kernel）初始化initrd–>运行/sbin/init初始化系统–>打印用户登录
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