第八周上机实践—项目3—顺序串算法

论文阅读-《Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors》 Google Research0.abstract本文主要对主流的三类object detector进行了speed-accuracy trade-off上的比较。 作者考虑三类”meta-architectures”:faster rcnn 、r-fcn以及ssd faster rcnn和r-fcn是region-based detector,不同的是,faste rcnn里面box clas 阅读详情
/*
 *Copyright(c) 2015,烟台大学计算机学院
 *All rights reserved.
 *文件名称:test.cpp
 *作者:林莉
 *完成日期:2015年10月23日
 *版本:v1.0
 *
 *问题描述:采用顺序存储方式存储串,实现下列算法并测试。
 *输入描述:各个算法
 *程序输出:所得结果
 */


头文件sqstring.h见顺序串算法库

(1)试编写算法实现将字符串S中所有值为c1的字符换成值为c2的字符:
void Trans(SqString *&s, char c1, char c2);
答案:

#include <stdio.h>
#include "sqString.h"
void Trans(SqString &s, char c1, char c2)
{
    int i;
    for (i=0; i<s.length; i++)
        if (s.data[i]==c1)
            s.data[i]=c2;
}

int main()
{
    SqString s;
    StrAssign(s, "messages");
    Trans(s, 'e', 'a');
    DispStr(s);
    return 0;
}


运行结果:

(2)试编写算法,实现将已知字符串所有字符倒过来重新排列。如ABCDEF改为FEDCBA。
void Invert(SqString &s)

答案:

#include <stdio.h>
#include "sqString.h"
void Invert(SqString &s)
{
    int i;
    char temp;
    for (i=0; i<s.length/2; i++)
    {
        temp = s.data[i];
        s.data[i]=s.data[s.length-i-1];
        s.data[s.length-i-1] = temp;
    }
}

int main()
{
    SqString s;
    StrAssign(s, "abcdefg");
    Invert(s);
    DispStr(s);
    return 0;
}


运行结果:

(3)从串s中删除其值等于c的所有字符。如从message中删除’e’,得到的是mssag。
void DellChar(SqString &s, char c)

答案:

#include <stdio.h>
#include "sqString.h"
void DellChar(SqString &s, char c)
{
    int k=0, i=0;   //k记录值等于c的字符个数
    while(i<s.length)
    {
        if(s.data[i]==c)
            k++;
        else
            s.data[i-k]=s.data[i];
        i++;
    }
    s.length -= k;
}

int main()
{
    SqString s;
    StrAssign(s, "message");
    DellChar(s, 'e');
    DispStr(s);
    return 0;
}


运行结果:

(4)有两个串s1和s2,设计一个算法求一个这样的串,该串中的字符是s1和s2中公共字符。所谓公共子串,是由在s1中有,且在s2中也有的字符构成的字符。例s1为”message”,s2为”agent”,得到的公共子串是”eage”。
SqString CommChar(SqString s1,SqString s2);

答案:

#include <stdio.h>
#include "sqString.h"

SqString CommChar(SqString s1,SqString s2)
{
    SqString s3;
    int i,j,k=0;
    for (i=0; i<s1.length; i++)
    {
        for (j=0; j<s2.length; j++)
            if (s2.data[j]==s1.data[i])
                break;
        if (j<s2.length)            //s1.data[i]是公共字符
        {
            s3.data[k]=s1.data[i];
            k++;
        }
    }
    s3.length=k;
    return s3;
}

int main()
{
    SqString s1, s2, s;
    StrAssign(s1, "message");
    StrAssign(s2, "agent");
    s = CommChar(s1, s2);
    DispStr(s);
    return 0;
}


运行结果:

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Zero_LinLi
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