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八皇后问题的C语言递归示例.详见ReadMe
八皇后问题的C语言递归示例.详见ReadMe-the C language recursive example. See ReadMe
- 2022-01-22 00:25:23下载
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序列化对象使用CArchive读取原始数据构建Delaunay三角…
采用序列化对象CArchive读入原始数据构建Delaunay三角网的VC++代码。可以鼠标点击加新点进行构网，包括二维、三维。还可以进行设色、光照等。-Serializing objects using CArchive read the raw data to build Delaunay triangulation VC++ Code. Mouse clicks can add new points structure network, including the two-dimensional, three-dimensional. Can also be used for colors, light and so on.
- 2023-04-27 20:10:03下载
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code adsadadsadsadsdadadsadsadsadsadadsasdasd
code adsadads adsdadads ads adadsasdasd-code adsadadsadsadsdadadsadsadsadsadadsasdasd
- 2023-07-16 07:00:03下载
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jacobi，gauss,迭代法以及lu分解求解线性方程组
LU分解进行方程组的求解需要将系数矩阵进行分解，数值分析中更喜欢用迭代法来逼近真解利用迭代进行方程组的求解，将其转化成机械的运算，收敛性较好，能达到较高精度
- 2022-01-25 14:40:01下载
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经典数值算法源码（很好）
C++经典数值算法源码(good)-C classical numerical algorithm source code (good)
- 2022-12-12 05:00:04下载
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一次课程设计，里面有7个内容
一次课程设计，里面有7个内容-a curriculum design, there are seven content
- 2022-12-04 15:55:03下载
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aliennumbers
- 2023-05-31 04:00:03下载
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keccak实现的sha3
资源描述这是用C语言实现的hash算法，sha3。这是用C语言实现的hash算法，sha3。这是用C语言实现的hash算法，sha3。这是用C语言实现的hash算法，sha3
- 2022-03-23 17:02:24下载
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C++ ItemCF
UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，在top-N的推荐上被广泛应用。这两个算法之所以重要，是因为他们使用了两个不同的推荐系统基本假设。UserCF认为一个人会喜欢和他有相同爱好的人喜欢的东西，而ItemCF认为一个人会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西。这两个假设都有其合理性。根据我的测试，用UserCF和ItemCF做出的推荐列表中，只有50%是一样的，还有50%完全不同。但是这两个算法确有相似的精度。所以说，这两个算法是很互补的。我一直认为这两个算法是推荐系统的根本，因为无论我们是用矩阵，还是用概率模型，我们都非常的依赖于前面说的两种假设。如果用户的行为不符合那两种假设，推荐系统就没必要存在了。因此我一直希望能够找出这两种算法的本质区别。他们有相似的精度，但是coverage相差很大，ItemCF coverage很大而UserCF很小。我还测试了很多其他指标，不过要从这些表象的指标差异找出这两个算法的本质区别还是非常困难。不过上周我基本发现了这两个算法推荐机理的本质区别。我们做如下假设。每个用户兴趣爱好都是广泛的，他们可能喜欢好几个领域的东西。不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更加关心。给定一个用户，假设他喜欢3个领域A,B,C，同时A是他喜欢的主要领域。这个时候我们来看UserCF和ItemCF倾向于做出什么推荐。结果如下，如果用UserCF, 它会将A,B,C三个领域中比较热门的东西推荐给用户。而如果用ItemCF，它会基本上只推荐A领域的东西给用户。因为UserCF只推荐热门的，所以UserCF在推荐长尾上能力不足。而ItemCF只推荐A领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门item，所以ItemCF推荐长尾的能力比较强。不过ItemCF的推荐对某一个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的coverage会很大。显然上面的两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。最好的选择是，如果我们给这个用户推荐30个item，我们既不是每个领域挑选10个最热门的给他，也不是推荐30个A领域的给他，而是比如推荐15个A领域的给他，剩下的15个从B,C中选择。认识到这一
- 2022-03-26 08:57:57下载
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c++实现SVD
一个C++实现的SVD程序，可用于数值分析或潜在语义索引，在矩阵分解完成后有对右奇异矩阵的列向量进行相似度计算。
- 2022-03-03 16:57:58下载
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