sting_to_double

本文介绍了一个将字符数组转换为双精度浮点数的C语言函数实现过程。该函数首先跳过起始空格,然后处理正负号,接着逐位读取整数部分并累加,再处理小数部分,最终返回转换后的浮点数值。
double atof(char s[])
{
    double val, power;
    int    i, sign;
    
    for (i = 0; isspace(s[i]); ++i)
        ;
    sign = (s[i] == '-') ? -1 : 1;
    if (s[i] == '+' || s[i] == '-')
        ++i;
    
    for (val = 0.0; isdigit(s[i]); ++i)
        val = val * 10 + s[i] - '0';
        
    if (s[i] == '.')
        i++;
    for (power = 1.0; isdigits(s[i]); ++i)
    {
        val = val * 10 + s[i] - '0';
        power *= 10;
    }
    return sign * val / power;    
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
`grid_sting`是一个基于Python的库,用于实现网格STING算法(SpaTial clustING of appliCation with noise,具有噪声的应用空间聚类算法)。它是基于网格的聚类算法,将数据集根据网格划分成若干个小区域,然后对每个小区域进行聚类。 `grid_sting`库的主要功能包括: 1.将数据集根据网格划分成若干个小区域。 2.对每个小区域内的数据进行聚类,得到聚类簇。 3.将相邻的小区域合并成一个大区域,并更新大区域内的聚类簇。 4.支持不同的距离度量和聚类算法,可以根据实际需求进行配置。 下面是一个使用`grid_sting`库的简单例子: ```python import numpy as np import pandas as pd from grid_sting import GridSTING # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据预处理 X = data[['x', 'y']].values # 将数据集根据网格划分成若干个小区域 grid = GridSTING(X, epsilon=0.1, min_pts=5) # 对每个小区域内的数据进行聚类 grid.cluster() # 将相邻的小区域合并成一个大区域,并更新大区域内的聚类簇 grid.merge() # 输出聚类结果 print(grid.labels_) ``` 在这个例子中,我们使用了`grid_sting`库对一个二维数据集进行了聚类。具体来说,我们将数据集根据网格划分成若干个小区域,然后对每个小区域内的数据进行聚类。最后,我们将相邻的小区域合并成一个大区域,并更新大区域内的聚类簇。需要注意的是,这里我们使用了默认的距离度量和聚类算法。如果需要使用其他的距离度量和聚类算法,可以通过配置参数来实现。
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