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11.1 计算数学
334
2025-05-08
《程序设计思想与方法》
11.1 计算数学 11.1 计算数学 计算数学是关于通过计算来解决数学问题的科学。这里所说的“计算”既包括数值计算, 也包括符号计算;这里所说的“数学问题”可能来自纯数学,更可能是从各个科学和工程领 域抽象出来的。计算数学包括很多分支,其中最核心、应用最广的是数值方法。 数值方法 数值方法(numerical method,也称计算方法、数值分析...
3.3.3 异常处理机制
334
2025-05-08
《程序设计思想与方法》
3.3.3 异常处理机制 3.3.3 异常处理机制 那么,有没有办法使我们既能增强程序的健壮性,又不影响程序逻辑的清晰和完整呢? 现代编程语言提供了异常处理机制来解决这个问题。异常处理机制的基本思想是:程序运行 时如果发生错误,就“抛出”一个异常,而系统能够“捕获”这个异常并执行特定的异常处 理代码。图 3.7 中给出了异常抛出和捕获的示意图,从图中...
6.2 分而治之
334
2025-05-15
《编程之法:面试和算法心得》
6.2 分而治之 方法介绍 问题实例 举一反三 6.2 分而治之 方法介绍 对于海量数据而言,由于无法一次性装进内存处理,导致我们不得不把海量的数据通过hash映射分割成相应的小块数据,然后再针对各个小块数据通过hash_map进行统计或其它操作。 那什么是hash映射呢?简单来说,就是为了便于计算机在有限的内存中处理big数据,我们通过一种...
1.1 抽象的进步
334
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
1.1 抽象的进步 1.1 抽象的进步 所有编程语言的最终目的都是提供一种“抽象”方法。一种较有争议的说法是:解决问题的复杂程度直接取决于抽象的种类及质量。这儿的“种类”是指准备对什么进行“抽象”?汇编语言是对基础机器的少量抽象。后来的许多“命令式”语言(如FORTRAN,BASIC和C)是对汇编语言的一种抽象。与汇编语言相比,这些语言已有了长足的进步...
9.3.3 多线程编程的应用
333
2025-05-08
《程序设计思想与方法》
9.3.3 多线程编程的应用 9.3.3 多线程编程的应用 线程原本是操作系统中的概念,是操作系统用于实现系统功能的工具。现在线程已演变成为用户程序可使用的工具,广泛用于应用程序设计。 多线程技术主要用于需要并发执行的场合。例如在很多游戏程序中,都需要维持一个动画场景,而玩家可以通过鼠标或键盘来输入操作指令,控制游戏的进行。假如程序只有一个 控制流,则...
8.5 排序
331
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
8.5 排序 8.5 排序 Java 1.0和1.1库都缺少的一样东西是算术运算,甚至没有最简单的排序运算方法。因此,我们最好创建一个Vector ,利用经典的Quicksort (快速排序)方法对其自身进行排序。 编写通用的排序代码时,面临的一个问题是必须根据对象的实际类型来执行比较运算,从而实现正确的排序。当然,一个办法是为每种不同的类型都写一个...
Term level queries 术语查询
331
2025-05-18
《Elasticsearch Java API 手册》
Term level queries 术语查询 实例 实例 实例 实例 Term level queries 术语查询 虽然全文查询将在执行之前分析查询字符串,但是项级别查询对存储在反向索引中的确切项进行操作。 这些查询通常用于结构化数据,如数字、日期和枚举,而不是全文字段。或者,在分析过程之前,它允许你绘制低级查询。 这样的查询有以下这些...
6.2.2 列表
328
2025-05-08
《程序设计思想与方法》
6.2.2 列表 6.2.2 列表 我们先回顾第 2 章中介绍的关于列表的知识。 列表是由多个数据组成的序列,可以通过索引(位置序号)来访问列表中的数据。与很 多编程语言提供的数组(array)类型不同,Python 列表具有两个特点:第一,列表成员可 以由任意类型的数据构成,不要求各成员具有相同类型;第二,列表长度是不定的,随时可 以增加和删除成员...
Multihash
324
2025-05-17
《区块链开发》
Multihash undefinedMultihash Multihash undefinedMultihash Multihash 在ipfs中被广泛应用。 定义如下: Multihash is a protocol for differentiating outputs from various well-established ...
序列模型和 LSTM 网络(长短记忆网络)
323
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
序列模型和 LSTM 网络(长短记忆网络) Pytorch 中的 LSTM 例子: 用 LSTM 来进行词性标注 练习: 使用字符级特征来增强 LSTM 词性标注器 序列模型和 LSTM 网络(长短记忆网络) 译者:@JingTao 、@friedhelm739 之前我们已经学过了许多的前馈网络. 所谓前馈网络, 就是网络中不会保存状态...
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