古阶算法
㈠ 台阶计算公式
一、台阶的计算方法:
1、现浇混凝土台阶按水平投影面积计算。
2、素土垫层=台阶面积*垫层厚度。
3、灰土垫层=台阶面积*垫层厚度。
4、砼垫层=台阶面积*垫层厚度。
5、台阶体积=台阶面积*台阶平均高度。
二、台阶的计算难点:
1、异型台阶工程量不好计算。
2、散水、台阶、坡道往往交织在一起,手工计算面积和长度均不好计算 。
(1)古阶算法扩展阅读:
台阶用砖、石、混凝土等筑成的一级一级供人上下的建筑物,多在大门前或坡道上。工程量的计算中一般会涉及到台阶的工程量的计算。
一、台阶引证解释:
1、三台星亦名泰阶,故称台阶。古人以为有三公之象,因以指三公之位或宰辅重臣。
释义:三台星也叫做泰阶,所以说台阶。古人认为有三公的象征,通过用手指三公的职位或宰辅重臣。
2、用砖、石、混凝土等砌成的阶梯。
3、比喻某种途径或机会。如:给他一个台阶,别把话说死了。
㈡ 数据挖掘十大经典算法及各自优势
数据挖掘十大经典算法及各自优势
不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1. C4.5
C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:
1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;2) 在树构造过程中进行剪枝;3) 能够完成对连续属性的离散化处理;4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means算法
k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。
3. Support vector machines
支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假 定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4. The Apriori algorithm
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。
5. 最大期望(EM)算法
在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然 估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。
6. PageRank
PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利,专利人是Google创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)。因此,PageRank里的page不是指网页,而是指佩奇,即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票, 被链接的越多,就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自 学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多,一般判断这篇论文的权威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权 值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
9. Naive Bayes
在众多的分类模型中,应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBC)。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以 及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。理论上,NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此,这是因为NBC模型假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时,NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时,NBC模型的性能最为良好。10. CART: 分类与回归树
CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法;第二个想法是用验证数据进行剪枝。
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㈢ 穷举九宫格算法
九宫格标个号1-9个格
循环给1-9这9个数字取一个1-9的随机数
建一个长度9的数组做标记,每一个格被分配了之后就标记下,循环的时候重复了就重新给这个数分配.直到所有的9个数都被分配.
srand(time(0));
int nFlag[9]; //记录9个格是否已经被分配
int nLocation[9]; //记录1-9个数的位置
memset(nFlag, 0, sizeof(int)*9);
memset(nLocation, 0, sizeof(int)*9);
for(int i = 0; i < 9; ++i)
{
nLocation[i] = rand()%10;
if(nFlag[ nLocation[i] ] == 1)
{
//如果此格被分配过则重新分配此数字位置.
i--;
}
else
{
//如果没有则分配
nFlag[i] = 1;
}
}
㈣ 谁知道行列式算法怎么来的
就是在解方程的时候,弄出来的这个啊。
比如解一个
ax+by=e
cx+dy=f
我们通过相加相差,得到
x=(de-bf)/(ad-bc)
y=(af-ce)/(ad-bc)
于是他们就想定义一些东西来表示ad-bc之类的。
就记为
|a b|
|c d|
㈤ 九宫格的算法是怎样的
所有的基数的平方宫图进行排列。古代计量数字的方法之一。在中国古典文献中记载了洛书的传说:公元前 23世纪大禹治水之时,一只巨大的神龟出现于黄河支流洛水中,龟甲上有9种花点的图案,分别代表这9个数,而3行、3列以及两对角线上各自的数之和均为15,世人称之为洛书。中国汉朝的数术记遗中,称之为九宫算,又叫九宫图.宋数学家杨辉着《续古摘奇算法》把类似于九宫图的图形命 名为纵横图,书中列举3、4、5、6、7、8、9、10阶幻方。其中所述三阶幻方构造法:“九子斜排,上下对易,左右相更,四维挺出,戴九履一,左七右三,二四为肩,六八为足”,比法国数学家Claude Gaspar Bachet提出的方法早三百余年。
㈥ 古代数学着作《详解九章算法》作者是谁
南宋末年杨辉所撰
杨辉,字谦光,钱塘(今浙江杭州》人,其生平事迹、生卒年月则无可详考。只能由一些有关着述推测其某些行踪。杨辉《日用算法》之陈几先序称:“钱塘杨辉以廉饬已,以儒饰吏,吐胸中之灵机,续前贤之奥旨。”依此可知,杨辉可能在南宋担任过某些地方官吏,又由《田亩比类乘除捷法》卷上五次引用台州(今浙江临海县)量田图来猜测.杨辉可能在台州工作过。再根据杨辉《续古摘奇算法》卷上称:“辉伏睹京城见用官斛号杭州百合,浙郡一体行用。”其卷下称:“辉因到姑苏,有人求三七差分,继答之。”可见杨辉足迹曾遍历苏、杭。
杨辉生平事迹虽然知道甚少,但其着作流传至今者却较磊,共有五种二十一卷,即: 《详解九章算法》十二卷,宋理宗景定二年(1261年);《日用算法》二卷,宋理宗景定三年(1262年);《乘除通变本末》三卷,宋度宗咸淳十年(1274年);《田亩比类乘除捷法》二卷,宋恭宗德祜元年(1275年);《续古摘奇算法》二卷,宋恭宗德韦占元年(1275年)。其前两种乃是杨辉早年着述,其后期所作三种一般称之为《杨辉算法》。
杨辉《详解九章算法》序称:“辉虽慕此书,未能贯理,妄以浅也。聊为编述,择八十题以为矜式,自余一百六十六问,无出前意,不敢废先贤之文,删留题次,习者可以闻一知十,……,凡题法解白不明者,别图而验之,编乘除诸术,以便入门,篡法问类次见之章末,总十有二卷”。可见现传本已面目全非,除保留有“篡类”外,而“篡类”虽附合杨辉原意,但其“图”及“乘除算法”今已不存,且次序也非原貌。从杨辉《详解九章算法》编排上看,首先,是解题,即是对《九章》原题作详细解释,有的则辅以评论和校勘;其次,即是细草,或叫图草,先列算法,后列算草,有图附图,有表附表,如杨辉说“以图参法,取用可知”;最后,即是比类,一方面列出与原算法相同的例题,一方面列出与原算法可比拟的例题。例如在商功章给予六道比拟的垛积题,即
S=a×b+(a+1)(b+1)+(a+2)(b+2)+……+c×d.
=h/6E(2b+d)a+(2d+b)c]+h/6(c—a).
S=12+22+32+……+n2一n/3(n+1)(n+1/2).
S=a2+(a+1)2+(a+2)2+……+b2
=h/3{a2+b2十ab+(b—a)/2}.
S=1+3+6+10+……+n(n+1)/2.
=1/6n(n+1)(n+2).
等。虽然杨辉给出六道垛积题,但基本上都是沈括“隙积术”的特例。在杨辉其他算书中,也有垛积题即高阶等差级数求和的问题,如清代顾观光说:“堆垛之术详于杨氏(杨辉)、朱氏(朱世杰)二书,而创始之功,断推沈氏(沈括)。”
杨辉《详解九章算法篡类》序说:“向获善本,……,以魏景元元年刘徽等……注释,圣宋右班(殿)直贾宪撰草。”可知杨辉曾参考过刘徽及李淳风对《九章》的注文,也参考过贾宪的着作《黄帝九章算法细草》。贾宪是北宋天算家楚衍之弟子,活动于北宋乾兴、皇祐年间,着有《算法敦古集》二卷和《黄帝九章算法细草》九卷,此二书均已失传,幸喜杨辉在《详解九章算法》引录贾宪之说,才使贾宪学说得以流传。
㈦ 农历的算法是怎么算的
农历一年为12或13个月,每个月天数依照月亮围绕地球运行周期而定,为29或30天,闰年为13个月,中国农历年平年为353或354天,闰年为384或385天,平均每年约为365.2422天(即地球环绕太阳一周的时间)。
农历基本上以19年为一周期,由于农历一年约为355日,与地球年相差约11日左右,所以每3年要置一闰月,每19年要置7个闰月。有闰月的年份也叫闰年,具体闰哪个月,则要视节气情况灵活而定。如公历的2001年5月27日、1982年5月27日和1963年5月27日这个日子,都是闰四月初五。
闰月加到哪个月,以农历历法规则推断,主要依照与农历的二十四节气相符合来确定。自冬至开始,逢单数为节气,逢双数为中气,如轮到一个月只有节气没有中气,即为上一个月的闰月。农历的闰月天数与正常月份天数一样,为29或30天。
(7)古阶算法扩展阅读:
农历的优点:
1.农历是定历,它具有天文年历的特性,能很好地和各种天象对应,如它的节气严格对应太阳高度,历日较严格地对应月相,闰月的不发生频率和发生频率对应地球近日点和远日点,其它天象如日出日没,晨昏蒙影,五星方位,日月食,潮汐等,就连历月也大致对应太阳高度;
2.农历历月的天数只有29日和30日两种,且由定朔日规定,人为因素最小,不易随意改动;
3.岁首有较强的天文学意义,具有阴月阳年的天文学意义;
4.阴阳合历,最体现汉民族天人合一、阴阳和谐的传统文化;
5.干支纪年和十二生肖纪年循环使用;由于它包含节气十分利于四季划分,由于它包含月相,所以也十分反映潮汐,日月食等天象和月亮对气候的影响。
参考资料来源:农历(中国传统历法)-网络