我对我的Makefile有个很混乱的问题
我正在使用它构建一个具有条件编译的linux和windows的单元测试可执行文件。
对于从src代码构建对象文件的规则,它遗漏了某些文件。它似乎没有一个模式,比如所有丢失的文件都来自某个特定的目录--它只是随机地将我的src文件中的一些输出出来。
我的Makefile看起来如下:
TARGET := test_glamdring2
program_NAME := $(TARGET)
#WIN32 - need to install hg on WIN32 platform for this line to work
#HGVERSION:= $(sh
我有一个有784个输入,30个隐藏神经元和10个输出神经元的神经网络。主要的性能问题是反向传播。目前,一次反向传播需要大约0.1秒的时间。由于我的训练集是6万个例子,这将需要很长的时间,我甚至确认我的算法是有效的。
我试图并行化hidden_to_output和input_to_hidden函数,但没有效果。我为混乱的代码道歉,但我附加了用于计算错误/反向传播的两个函数。
只是想知道如何在不涉及tensorflow的情况下加速/并行它。
def hidden_to_output(weights2):
for i in range(len(weights2)):
sub_list = [
我试着解决这个问题:
我们有一个数组,例如。%1、% 2、% 3、% 5、% 2、% 7、% 8、% 1,查找并输出重复项。对于这个数组,结果是
1,2。
我写了代码来尝试“慢”和“快”的解决方案。
使用内循环和列表搜索的“慢”解决方案
public uint[] InnerLoops(uint[] arr)
{
var timer = new Stopwatch();
timer.Start();
var result = new List<uint>();
for (int i = 0; i <
与O(1 + n)相比,O(n)不是一个改进吗?
这就是我对不同之处的看法:
O(n):
for i=0 to n do ; print i ;
O(1 + n):
a = 1;
for i=0 to n do ; print i+a ;
..。它只会减少到O(n),对吧?
如果目标时间复杂度是O(1 + n),但在O(n)中有一个解,这是否意味着我做错了什么?
谢谢。
哪个函数更快(p是MyObject的原子public int属性):
public static boolean check(MyObject o1, List<MyObject> list) {
int p = o1.p;
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
MyObject o = list.get(i);
if (o.p < p) return false;
}
return true;
}
或
public static boolean check(MyObj
我正在尝试让一个物体以三角形的形状移动,然而,我在改变方向时遇到了一些麻烦。我一直在参考我的讲稿,但我似乎不能改变我想要的东西。
function aniLoop(){
clear();
circlesUpdate(aC);
requestAnimationFrame(aniLoop)
}
function circlesUpdate(a){
for (var i = 0; i<a.length; i++){
circle(a[i]);
updateData(a[i]);
}
}
function circle(o)
我正在尝试加速下面的计算积分和的代码。为了获得更好的准确性,我需要增加L_max,但这也会使执行时间变得更长。下面的具体情况计算0.999999的概率曲线,大约需要65秒。我听说过cython及其加速代码的能力,但我不知道如何使用它,也不知道它在这种情况下能有什么帮助。有什么想法吗?
import math
from scipy import integrate
import numpy
from decimal import *
import time
start_time=time.time()
getcontext().prec=100
########################
是O( n^2 )意味着该算法将被抛出循环n^2次?
for i in range(n):
for j in range(n):
print(1)
,如果代码低于O(n^2 + 10),则该算法将抛出n^2 + 10次。
for i in range(n):
for j in range(n):
print(1)
for i in range(10):
print(1)
除了使用查找表之外,有没有其他方法可以优化像这样的三次Bézier曲线的参数化算法?(对于速度较慢的PC,5000步的好参数化太多了,因为我需要在1秒内多次调用此函数):
function parameterizeCurve(path, partArc, initialT)
{
// curve length is already known and globally defined
// brute force
var STEPS = 5000; // > precision
var t = 1 / STEPS;
var aX=0;
var aY=0