1.公式源码是算法算法什么
2.tokenization分词算法及源码
3.C++的随机数生成器均匀分布算法代码源码
4.C语言!凯撒算法(只加密)的源码源码源代码
5.CRC16校验算法源码(易语言)
6.SIFT算法原理与源码分析
公式源码是什么
公式源码是指包含公式具体内容的源代码。 源码通常指的算法算法是一种编程语言编写的文本文件,包含了程序的源码源码逻辑、结构和功能等关键信息。算法算法具体到公式源码,源码源码vue源码怎么读就是算法算法专门包含了数学公式或科学计算的源代码。在软件开发、源码源码数据分析等领域,算法算法公式源码是源码源码常见的,它用于实现特定的算法算法计算逻辑或算法。 对于公式源码来说,源码源码不同的算法算法编程语言和软件有不同的编写方式。例如,源码源码在某些编程环境中,算法算法公式源码可能以文本形式存在,直接描述了数学公式的计算过程。而在其他环境下,公式源码可能嵌入到软件中,以程序的android 白板源码形式实现公式的计算功能。不过不论形式如何,其核心都是为了实现某种计算逻辑或算法。 另外,公式源码通常需要精确无误,因为任何错误都可能导致计算结果的不准确。因此,编写公式源码时需要非常小心,确保每一步计算和逻辑都是正确的。此外,为了更好地维护和交流代码,编写者通常会使用注释等方式来解释代码的逻辑和功能,这样其他人也能更容易地理解和使用这些源码。 总的来说,公式源码是包含了特定公式或算法计算逻辑的源代码文件。由于具体的环境和软件的不同,公式源码的形式可能会有所不同。不过无论形式如何,其本质都是为了实现某种特定的计算逻辑或算法。tokenization分词算法及源码
Byte Pair Encoding(BPE)算法将单词分割为每个字母,神魔之道源码统计相邻字母的频率,将出现频率最高的组合替换为新的token,以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词,从最长到最短的token进行迭代,尝试替换单词中的子字符串为token,并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词,使用“unk”标记。
Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节,初始词典大小为,然后进行合并。它适用于GPT2模型。
WordPiece算法与BPE类似,但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对,以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。
ULM(Unigram Language Model)SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法,支持字节级和字符级,kettle 源码包对unicode进行规范化处理。
核心代码中包含子词采样策略,即在分词时随机选择最佳的分词方案,以增加泛化性和扩展性。使用了subword regularization,适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。
详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文,原文发布在towardsdatascience.com。
C++的随机数生成器均匀分布算法代码源码
在开发抽奖软件《抽奖软件》时,我需要一个高质量且速度快速的随机数生成器,同时确保生成的随机数具有均匀分布。以下为关键算法代码片段:
首先,使用高质量的伪随机数生成器 "mt" 替换原始的 "rand" 算法,以提升生成随机数的质量与速度。
其次,引入 "uniform_int_distribution" 来确保生成的质感网站源码随机数在指定范围内均匀分布。在这段代码中,其范围从0到 "n"。
通过调用 "uniform_int_distribution" 的 "dist" 函数,并结合 "mt" 的实例 "pGen",可以获取一个位于0到 "n" 之间的均匀分布随机整数。
整体而言,通过采用 "mt" 与 "uniform_int_distribution",我成功实现了高质量、快速且均匀分布的随机数生成器,为《抽奖软件》提供了理想的随机数支持。
C语言!凯撒算法(只加密)的源代码
凯撒密码的原理是字母与字母之间的替换。例如个字母都向后移动K位。若K等于2,则A用C代替,B用D代替,以此类推。#include <stdio.h>#include <conio.h>
int main(){
int key;
char mingma,mima;
printf("\nPlease input the character:");
scanf("%c",&mingma); //输入明码
printf("\nPlease input the key:");
scanf("%d",&key); //输入秘钥
if((mingma>='A')&&(mingma<='Z'))
mima='A'+(mingma-'A'+key)%; //大写字母移位
else if((mingma>='a')&&(mingma<='z'))
mima='a'+(mingma-'a'+key)%; //小写字母移位
printf("\n The output is:%c",mima); //输出密码
printf("\nFinished!\n");
getch();
return 0;
}
CRC校验算法源码(易语言)
CRC校验算法源码在易语言中的实现如下:
版本 2
子程序 _CRC校验计算, 参数 预校验内容, 预校验内容为字节型数组
局部变量 crc, 用于存储校验值,初始值为 "2"
局部变量 返回数据, 用于存储最终的校验值,类型为整数型
局部变量 j, 用于数组索引,类型为整数型
局部变量 被校验内容, 用于存储数组中的每个字节,类型为字节型
局部变量 i, 用于循环计数,类型为整数型
局部变量 CY, 用于判断当前位是否为1,类型为整数型
局部变量 crc高位, 用于存储高位校验值,类型为文本型
局部变量 crc低位, 用于存储低位校验值,类型为文本型
初始化crc为 { , }
计次循环首 (取数组成员数 (预校验内容), j)
被校验内容 = 预校验内容 [j]
crc [2] = 位异或 (被校验内容, crc [2])
计次循环首 (8, i)
CY = 位与 (crc [2], 1) ' 检查CRC[2]与1有没有共同位
如果 (CY = 1) ' 如果CRC[2]与1有共同位
crc [2] = 右移 (crc [2], 1) ' 低位右移一位
如果真 (位与 (crc [1], 1) = 1) ' 如果校验高位与1有共同位
crc [2] = 位或 (crc [2], ) ' 给crc低位最高位补1
如果真结束
crc [1] = 右移 (crc [1], 1) ' crc高位右移一位
crc [2] = 位异或 (crc [2], 1) ' CRC低位与生成多项式0XA求异或
crc [1] = 位异或 (crc [1], ) ' CRC高位与生成多项式0XA求异或
否则
crc [2] = 右移 (crc [2], 1) ' 低为右移一位
如果真 (位与 (crc [1], 1) = 1) ' 如果校验高位与1有共同位
crc [2] = 位或 (crc [2], ) ' 给crc低位最高位补1
如果真结束
crc [1] = 右移 (crc [1], 1) ' 高位右移1位
否则结束
计次循环尾 ()
计次循环尾 ()
如果真 (取文本长度 (到文本 (crc [1])) = 1)
crc高位 = “” + 到文本 (crc [1])
如果真结束
如果真 (取文本长度 (到文本 (crc [1])) = 2)
crc高位 = “0” + 到文本 (crc [1])
如果真结束
如果真 (取文本长度 (到文本 (crc [1])) = 3)
crc高位 = 到文本 (crc [1])
如果真结束
如果真 (取文本长度 (到文本 (crc [2])) = 1)
crc低位 = “” + 到文本 (crc [2])
如果真结束
如果真 (取文本长度 (到文本 (crc [2])) = 2)
crc低位 = “0” + 到文本 (crc [2])
如果真结束
如果真 (取文本长度 (到文本 (crc [2])) = 3)
crc低位 = 到文本 (crc [2])
如果真结束
返回 (crc高位 + crc低位)
SIFT算法原理与源码分析
SIFT算法的精密解析:关键步骤与核心原理
1. 准备阶段:特征提取与描述符生成 在SIFT算法中,首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库,通过一系列精细步骤,我们从灰度图像中提取出关键点,并生成稳定的描述符,以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。 2. 高斯金字塔构建计算基础图像的高斯模糊,sigma值选择1.6,先放大2倍,确保模糊程度适中。
通过连续应用高斯滤波,构建高斯金字塔,每层图像由模糊和下采样组合而成,每组octave包含5张图像,从底层开始,逐渐减小尺度。
3. 极值点检测与极值点定位在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点,利用邻域定义,选择尺度空间中的极值点,这些点具有旋转不变性和稳定性。
使用quadratic fit细化极值点位置,确保匹配点的精度。
4. 特征描述与方向计算从细化的位置计算关键点方向,通过梯度方向和大小统计直方图,确定主次方向,以增强描述符的旋转不变性。
通过描述符生成过程,旋转图像以匹配关键点梯度与x轴,划分x格子并加权叠加,生成维的SIFT特征描述符。
5. 精度校验与匹配处理利用FLANN进行k近邻搜索,执行Lowe's ratio test筛选匹配点,确保足够的匹配数。
执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography,实现3D视角变化适应。
在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。
SIFT的独特性:它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征,是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。算法和源代码的区别
算法是解决问题的策略和步骤。它是对一系列清晰指令的准确描述,用于解决特定问题。算法可以应用于计算、数据处理和逻辑推理等领域,是一种系统化的方法,具有明确的执行顺序和规则。通过遵循算法,可以有效地解决一类问题,提供一致和可靠的解决方案。
源代码则是程序员编写程序的基本文本。它是程序员用来实现功能的原始代码,类似于乐谱之于音乐家或图纸之于建筑师。源代码是软件开发的核心,包含着实现功能的指令和逻辑,最终通过编译器或解释器转化为可执行程序。
算法与源代码在软件开发中扮演着不同的角色。算法关注的是解决问题的逻辑和步骤,而源代码则是实现这些逻辑的具体代码。算法描述了“做什么”,源代码则描述了“如何做”。两者相辅相成,共同构成了软件开发的基础。
算法可以使用不同的编程语言实现,但源代码通常与特定的编程语言相关联。例如,C++源代码使用C++语言编写,Java源代码则使用Java语言编写。不同的编程语言提供了不同的语法和特性,这使得源代码在实现算法时具有灵活性和多样性。
了解算法和源代码的区别有助于更好地理解软件开发的过程。算法提供了解决问题的基本思路,而源代码则是将这些思路转化为实际可执行代码的具体实现。掌握这两种概念,有助于提高编程能力和解决实际问题的能力。
算法的复杂性和源代码的编写质量直接影响到软件的性能和可靠性。高效的算法能够提高程序的执行效率,而高质量的源代码则能够确保程序的稳定性和可维护性。因此,在软件开发过程中,算法设计和源代码编写都是至关重要的环节。
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