基于单文档的正则文法到DFA,只需输入正则表达式,便可自动生成其对性的自动机
2021-03-23 16:41:06 249KB 正则文法到DFA
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适合python进阶
2021-03-22 18:07:43 185KB 初学python
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java版本的expression正则表达式
2021-03-21 10:04:59 11KB java版本的expressio 正则表达式 java
这个编译实验把一个正则表达式转化为不确定的有穷自动机NFA算法,有兴趣的朋友可以看看哦。   正则表达式就是由普通字符(例如字符 a 到 z)以及特殊字符(称为元字符)组成的文字模式。    本实例的符号包括:    1. 基本正则表达式, 如ab    2. 重复, 如a*    3. 在各项中选择, 如a|b
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js使用正则表达式控制文本输入内容,可控制数字,字母等等,方便扩展
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解析在博客文章里
2021-03-18 21:11:24 6KB java
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JS高级4、正则表达式.docx
2021-03-18 18:15:03 1.26MB javascript js高级
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近年来,已经从压缩感测(CS)理论的角度解决了有关稀疏连续信号恢复的各种应用,例如源定位,雷达成像,通信信道估计等。 但是,在考虑任何实际使用时,有两个主要缺陷需要解决。 第一个问题是由任意定位的未知数与预先指定的字典之间的基础不匹配导致的离网问题,这将使常规CS重建方法的性能大大下降。 第二个重要问题是对低复杂度算法的迫切需求,尤其是在面对实时实现的需求时。 在本文中,针对这两个问题,我们提出了三种快速,准确的稀疏重建算法,分别称为HR-DCD,Hlog-DCD和Hl(p)-DCD,它们基于同构,二分坐标下降(DCD) )和网格优化技术相结合,实现了迭代和非凸正则化。 实验结果证明了所提算法和相关分析的有效性。
2021-03-16 22:08:26 856KB compressed sensing; sparse continuous
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糖尿病发作检测 @machinelearning{han2021cs, title={Diabetes Onset Detection using Keras Model}, author={Nguyen, Han}, year={2021}, associate={Personal Project} } 简要描述;简介 该项目是一个基于机器学习的应用程序,通过Keras模型和寻找最佳超参数的训练方法(使用网格搜索和scikit-learn并优化神经元数量)来预测个人是否患有糖尿病。 有关更多详细信息,请参阅《 我学到的是 在这个项目中,我利用自己的知识来构建Keras模型,以及对参数的不同更新(从学习率,辍学,激活,神经元初始化),以了解哪种方法可以产生最佳的准确性。 我还了解到,使用此模型,训练精度非常高; 但是,测试精度略低于80%。 这意味着我们在误报和误报方面
2021-03-16 14:07:09 23KB JupyterNotebook
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不确定数据建模的正则化鲁棒广泛学习系统
2021-03-15 21:09:22 2.62MB 研究论文
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