关于有限状态机的一点应用
有限状态机,一种抽象的理论模型。有限状态机**(Finite State Machine)**通过可构造、可验证的方式来呈现有限个变量所描述的状态变化过程。比如,封闭的有向图。它可以通过if-else, switch-case和函数指针来实现,从软件工程角度看,主要是为了封装逻辑。
带有状态转移的有限状态机示例:
STATE_MACHINE() { State cur_State = type_A; while (cur_State != type_C) { Package _pack = getNewPackage(); switch() { case type_A: process_pkg_state_A(_pack); cur_State = type_B; break; case type_B: process_pkg_state_B(_pack) ...
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C/C++相关内容整理
c/c++相关
什么是设计模式“每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题,以及该问题的解决方案的核心。这样,你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复劳动”。 ——Christopher Alexander
如何解决复杂性?
分解
人们面对复杂性有一个常见的做法:即分而治之,将大问题分解为多个小问题,将复杂问题分解为多个简单问题。
抽象
更高层次来讲,人们处理复杂性有一个通用的技术,即抽象。由于不能掌握全部的复杂对象,我们选择忽视它的非本质细节,而去处理泛化和理想化了的对象模型。
重构关键技法
静态 → 动态
早绑定 → 晚绑定
继承 → 组合
编译时依赖 → 运行时依赖
紧耦合 → 松耦合
面向对象设计原则
依赖倒置原则(DIP)
高层模块(稳定)不应该依赖于低层模块(变化),二者都应该依赖于抽象(稳定) 。
抽象(稳定)不应该依赖于实现细节(变化) ,实现细节应该依赖于抽象(稳定)。
开放封闭原则(OCP)
对扩展开放,对更改封闭。
类模块应该是可扩展的,但是不可修改。
单一职责原则(SRP)
一个类应该仅有一个引起它变化的原因。 ...
machine-learning
李航统计学习方法:
NFL定律指明,如果我们对要解决的问题一无所知并假设其分布完全随机且平等,那任何算法的预期性能都是相似的。脱离具体问题,空谈‘什么学习算法更好’毫无意义。
集成学习的精髓在于假设“子分类器”的错误相互独立,随着集成中子分类器的数目上升,集成学习后的”母分类器”的误差将会以指数级别下降,直至为0。假设过于乐观。
个体学习的准确性和多样性本身就存在冲突,一般的,准确性很高后,要增加多样性就需牺牲准确性。事实上,如何产生并结合好而不同个体学习器,恰是集合学习的研究核心。
细分集成学习的话,也有两种截然相反的设计思路:
思路1:每个子学习器都是弱分类器,在融合后成为一个强力的主体。代表算法:随机森林每个子学习器都是强分类器,融合过程中可能:
思路2(强中取强):选择最强的那一个。代表算法:dynamic classifier selection
思路3 (公平选择):一视同仁的对待每个子学习器,融合出一个更强的主体。代表算法:stacking
让一堆子学习器集体做决定的缺陷在于低效,容易被平庸的子学习器拖了后腿。而信赖最强者的缺点在于缺乏稳定性,上限可以很高,下限 ...
algorithm
基本概念
P问题:能够在多项式时间内解决的决策问题。
NP问题:多项式时间内能够验证的问题称为NP问题。
NPC问题:可以在多项式时间内对问题所有可能的解进行验证,并给出其正确性的问题。目前不能用多项式时间解决,但还不能证明这个问题不能用多项式解决。规约(Reduction):如果要证明一个问题是NPC问题,则只需要证明他是NP问题,然后找一个你所知道的NPC问题规约到A即可。
NP-hard问题:是指从算法角度比NP还难的问题,指的是所有的NP问题可以通过某个多项式时间的函数规约到这类问题。NP-hard问题不一定是NP问题,因为总有一些NP-hard问题无法在多项式时间判断一个解是否可行。
如果A到B规约成功,则说明:B至少比A要难,即只要有一个解决B的黑盒子算法,就能解决A问题。故在证明一个问题是NPC问题时,如果掌握的已知NPC问题越多,对于规约越有利。
一般来说证明B是NPC的过程如下:
证明B是NP问题。
知道一个已知的NPC问题A。
给出一个规约过程A规约到B,并证明此规约过程是多项式时间的。
独立集:一个点集,点集中各点没有关系。(点独立)
最大独立 ...
考研复试
编程题自测
编写一个函数,从字符串中寻找整个连续的数字字符,将其转化成整数并保存在arr整型数组里,溢出以-1作为标志。字符串以‘#’结束(如”uestc2015jsj123#”)
#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>int a[50];int i = 0;int str_to_int(char str[], int len) { int num = 0; for (int j = 0; j < len; j++) num = num * 10 + (str[j] - '0'); return num;}void int_find(int a[], char *t) { char *p = t, *q; while (*p != '#') { if (*p >= '0' && *p <= '9') { ...
golden-age
已是去时独自语,欲语还休❤尘世嚣嚣,我们不管做什么,都困难重重。以后如何,无人知晓。这是一个梦,一个故事,要慢慢渗透。
关于一些工具的使用说明整理(相当随意的记录,仅供个人参考)
Git使用简述
Git 只关心文件数据的整体是否发生变化,而大多数其他系统则只关心文件内容的具体差异。
保存到 Git 之前,所有数据都要进行内容的校验和(checksum)计算,并将结果作为数据唯一标识和索引。
Git 使用 SHA-1 算法计算数据的校验和,通过对文件的内容或目录的结构计算出一个 SHA-1 哈希值,作为指纹字符串。该字串由 40 个十六进制字符(0-9 及 a-f)组成。所有保存在 Git 数据库中的内容都用此哈希值作索引,而不是靠文件名。
任何一个文件,在 Git 内都只有三种状态:已提交(committed),已修改(modified)和已暂存(staged)。已提交表示该文件已经被安全地保存在本地数据库;已修改表示修改了某个文件,但还没有提交保存;已暂存表示把已修改的文件放在下次提交时要保存的清单中。
Git 基本流程:
在工作目录中修改某些文件。
对修改后的文件进行快照,然后保存到暂存区域。
提交更新,将保存在暂存区域的文件快照永久转储到 Git 目录。
基本操作
查看配置信息
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