【无标题】

Qt-无标题窗口         今天学习了下无标题窗口,于是来记录下我的学习过程首先建立一个Qt Widgets Application继承QWidget类创建完后直接运行就得到了如下效果那么,既然是无标题窗口就要去掉窗口栏啊,于是加上setWindowFlags(Qt::FramelessWindowHint | Qt::WindowMinimizeButtonHint);去掉标题栏,但是这样整个窗口就不能移动... 阅读详情

简单基础算法

1、前缀和

问题描述 :对于给定的数列,求出任意区间的和

问题分析:计算出所有从 0 到第 i 项的和,sa[i] = a[0] + … + a[i];

​ 因此,当要计算 [4~6]的和时,只需要 sa[6] - sa[3];

​ 不难发现:计算 [L,R]的和时,只需要 sa[R] - sa[L-1];

代码逻辑:

    int[] a = {3,6,3,7,5};

     //前缀和数组求解
    for (int i = 0; i < a.length;i++) {
        sa[i] = (i == 0) ? a[i] : sa[i-1] + a[i]; //这种前缀和,在求解[0,i]以0开头的前缀和时,直接返回sa[i]即可
    }

    System.out.println("----------前缀和验证-----------");
    //[i,j] <==>  i==0 ? as[j] : sa[j]-sa[i]
    System.out.println("[2,4]的区间和:" + (sa[4] - sa[1]));
    System.out.println("[2,2]的区间和:" + (sa[2] - sa[1]));
    System.out.println("[0,0]的区间和:" + sa[0]); //特殊
    System.out.println("[0,2]的区间和:" + sa[2]); //特殊
2、差分

问题描述:对于一个给定的序列,要将任意区间内的所有数字 + k

问题分析:计算出数列的差分数组,即:da[i] = a[i] - a[i-1]

​ 因此,当我们求解差分数组的前缀和时,就会发现,刚好与原数列相同。

​ 当要计算,[4,6]的区间内的所有数 + k时,由于原数组 = 差分数组的前缀和,因此,只需要在 da[4] + k,da[6+1] - k,后再求解

​ 差分数组就会发现,[4,6]的所有数都 +k,因为,对于 [i,j] 当给 da[i] + k 时,由于原数组 = 差分数组的前缀和,而差分数组的

​ 第 i 项 +k,从 i 项开始的后面所有项在计算时,后会 +k,因此要将 j+1项 -k。

​ 例如:1 2 3 4 5 【原数组】

​ 1 1 1 1 1 【差分数组】

​ 2 1 1 0 1【原数组0~2 项+1 == 差分数组:0项 + 1,3项-1】

​ 2 3 4 4 5【前缀和】

代码逻辑:

	    int[] a = {3,6,3,7,5};

        //差分数组求解
        for(int i = 0;i < a.length;i++){
            da[i] = (i == 0) ? a[i] : a[i] - a[i-1];
        }

	    System.out.println("---------差分验证------------");
	    //[i,j]+k <==> da[i]+=k; if(j != da.length-1) da[i+1]-=k;
        System.out.print("\n[2,3]的区间+1:" + (da[2] += 1) +" "+ (da[4] -= 1));
        System.out.print("\n[2,2]的区间+1:" + (da[2] += 1) +" "+ (da[3] -= 1));
        System.out.print("\n[0,2]的区间+1:" + (da[0] += 1) +" "+ (da[3] -= 1));
        System.out.print("\n[2,4]的区间+1:" + (da[2] += 1)); //特殊处理
        System.out.print("\n[3,4]的区间+1:" + (da[3] += 1)); //特殊处理
3、KMP算法

问题描述:从给定的字符串中获取模板字符串的位置

问题分析:预处理一个位置数组,保存当前位置与最开始的位置的前缀等于后缀的最大长度 abab –> 就是 2 :(前缀)ab == (后缀)ab

​ 获得最大前缀等于后缀的值后,再通过改记录的位置数组,当遇到不匹配的字符时,就不要返回,直接回到上一个匹配的即可

代码逻辑:

        String s = " " + "abcababbababbfiababbababb";
        String p = " " + "ababbababb";

        /*
        答案:
            匹配成功!下标为:4
            匹配成功!下标为:16
        */

        //获取next数组
        int[] next = new int[p.length()];
        for(int i = 2,j = 0;i <= next.length-1;i++){
            while(j > 0 && p.charAt(i) != p.charAt(j+1)) j = next[j]; //如果匹配不成功,回到上一个匹配成功的位置再次匹配
            if(p.charAt(i) == p.charAt(j+1)) j++;
            next[i] = j;
        }

        //匹配字符串
        int len = s.length();
        for(int i =1,j = 0;i <= len-1;i++){
            while(j > 0 && s.charAt(i) != p.charAt(j+1)) j = next[j];
            if(s.charAt(i) == p.charAt(j+1)) j++;
            if(j == next.length-1){
                //匹配成功
                System.out.println("匹配成功:" + (i - next.length + 2));
                j = next[j];
            }
        }
C# 移动无标题栏无边框窗体的3种方法 目录 第一种:手工移动 第二种:调用系统API 1.引入下面代码 前提需要引入命名空间using System.Runtime.InteropServices 2.增加鼠标按下事件发送消息,让系统误以为按下是标题栏 第三种,重写 WndProc 第一种:手工移动 直接通过修改窗体位置从而达到移动窗体的效果 //定义一个位置信息Point用于存储鼠标位置 private Point mPoint; /// <summary> 阅读详情

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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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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