approximation

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    我试图测试神经网络的效率作为近似函数。 我需要近似的函数有5个输入和1个输出,我应该使用哪种结构? 我不知道应该应用什么标准来决定每层的隐藏层数和节点数。 谢谢你在前进, 问候 朱塞佩。

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    我想正常化一个4D矢量。 我的第一个尝试是使用SSE内在函数 - 这为我的向量算法提供了2倍的速度提升。 这里是基本的代码:(v.v4是输入)(用GCC)(所有这一切都是内联) //find squares v4sf s = __builtin_ia32_mulps(v.v4, v.v4); //set t to square v4sf t = s; //add the 4 squares

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    我的应用程序(基于Qt的移动应用程序)以以下格式从服务器获取数据:纬度,经度,说明。 我需要将此数据存储在数据结构中以便稍后快速检索。现在我有一张地图,当用户点击地图上的一个点时,我得到了该点的纬度,经度。使用这两个值我需要快速扫描我的数据结构并检索相关的描述。我的问题是...我在地图上点击的纬度和经度是一个近似值(它是一个触摸设备,所以我从来没有得到确切的经纬度+长),所以如果我对数据结构进行线

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    我正在使用一些流行的python软件包作为基础,开发图形和网络的开源逼近算法库。主要目标是包含图形和网络上NP-Complete问题的最新近似算法。原因是1)我还没有看到一个很好的(现代)整合包,它涵盖了这个,2)它将是一个很好的学习NP-Hard优化问题的近似算法的教学工具。 在构建这个库时,我使用单元测试来进行健全性检查(就像任何适当的开发人员一样)。我对自己的单元测试有点谨慎,因为从本质上来

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    我试图实现0扩展算法。 它用于为具有许多颜色的图形着色,其中一些节点已经分配了颜色,并且每条边都有距离。该算法计算颜色的分配,以便具有相同颜色的相邻节点尽可能具有尽可能多的距离。 我发现本文解释算法:http://citeseer.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=1FBA2D22588CABDAA8ECF73B41BD3D72?doi=10.1.1.

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    相关矩阵非常大(50000by50000),因此在计算我想要的内容时效率不高。我想要做的就是把它分解成组,并把它们当作独立的相关矩阵。但是,我该如何处理这些较小的相关矩阵之间的依赖关系呢?我一直在网上一直在研究,但没有出现。应该有一些算法与这种大相关矩阵的近似有关,对吗?

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    为什么在DB2上执行以下SQL语句返回*0.1? select FLOAT(0.1) from sysibm.sysdummy1 我在等待REAL(0.1)的近似结果; 四舍五入为什么发生? *使用Visual解释

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    去除随机图的dfs树的叶子后,假设剩余的边数为| S |,那么我们能否证明该图的匹配为| S |/2?

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    我试图找到一种方法来存储我的数据以快速访问(比O(n)好)。 我的数据库由数据(4096字节字符串)组成,它代表一些项目的一些信息。 问题是,查询从不确切。我得到一个项目,然后需要使用函数F(a,b)找到最接近的匹配项。 只是一个例子: 1234 3456 6466 F(a,b) = return % of similar digits GetClosest(1233,F) = 1234

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    我在java(JDK 1.4)中对十进制数的管理有问题。 我有两个双号码第一和第二(如格式化字符串的输出)。我在第一秒和第二秒之间做了一笔总和,并且我收到了一个有更多小数位的数字! final double first=198.4;//value extract by unmodifiable format method final double second=44701.2;//va