我正在使用ModBus RTU,并试图找出如何计算CRC16。我不需要代码示例。我只是对机制很好奇。我已经了解到,基本的CRC是数据字的多项式除法,根据多项式的长度,用零填充。下面的测试示例应该检查我的基本理解是否正确: 数据字:01001011 多项式:1001(x3+1) 由于最高指数x3而被填充3位 计算:0100 1011 000/1001->余数:011 计算。 null 第二次尝试:由
问题内容: 如何在Java中计算两个角度量度(以度为单位)的差,使结果在[0°,180°]范围内? 例如: 问题答案: /* * Shortest distance (angular) between two angles. * It will be in range [0, 180]. / public static int distance(int alpha, int beta) { int
问题内容: 我正在使用:https : //github.com/angular-ui/ui-grid.info/tree/gh- pages/release/3.0.0-RC.18 当我对值进行硬编码时,如上所示,网格扩展了,一切都按预期工作。 但是,如果我执行以下操作… 高度打印在div中,并且div变宽,但是内容本身仅扩大到340px左右。剩下的空间是空白的,所以我只看到8行,而不是25行。
10.9一面 主要聊实习做的东西的细节,面试官应该对优化比较熟悉,关于实习期间做的一个优化问题的建模有些争议,最后应该算是把面试官说服了? 问了混合A*相关的问题,混合A*和A*区别,如何设计启发函数保证搜索到的解最优 以及优化相关的问题,1.什么是凸优化问题? (目标函数是凸函数,可行集是凸集) 2.如何判断函数是凸函数?(Hessian矩阵半正定) 3.知道KKT条件吗?(知道是判断是极值点的
题目:我现在有一个文件,把文件中出现单词频率最高的k个单词找出来,文件内容都是逗号分隔的单词 我用go语言写 abc.txt内容 "wang,jing,yu,shuai,ge,shuai,ge,j" package main import ( "fmt" "io/ioutil" "sort" "strings" ) func main() { contents, err :=
本文向大家介绍百度地图经纬度转换到腾讯地图/Google 对应的经纬度,包括了百度地图经纬度转换到腾讯地图/Google 对应的经纬度的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 实现目的:将百度地图经纬度 转换到 腾讯地图/Google 对应的经纬度. 方法1:使用代码进行转换 存在的问题:转换之后误差大,基本不可用 方法2: 该网站提供转换服务,坐标较为准确,可用,后台调用没有仔细研究 http:
本书的 GitHub 地址:https://github.com/todayqq/PHPerInterviewGuide 算法可以说是大厂的必考题,对于算法,一定要理解其中的精髓、原理。 冒泡排序 冒泡排序的原理:一组数据,比较相邻数据的大小,将值小数据在前面,值大的数据放在后面。 function bubble_sort($arr) { $count = count($arr);
本文向大家介绍KM算法?相关面试题,主要包含被问及KM算法?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 匈牙利算法:求最大匹配,那么我们希望每一个在左边的点都尽量找到右边的一个点和它匹配。我们依次枚举左边的点x的所有出边指向的点y,若y之前没有被匹配,那么(x,y)就是一对合法的匹配,我们将匹配数加一,否则我们试图给原来匹配y的x’重新找一个匹配,如果x’匹配成功,那么(x,y)就可以
本文向大家介绍diff 算法?相关面试题,主要包含被问及diff 算法?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 把树形结构按照层级分解,只比较同级元素。 给列表结构的每个单元添加唯_的key属性,方便比较。 React只会匹配相同class的component (这里面的class指的是组件的名字) 合并操作,调用component的setState方法的时候,React将其标记为dirty.
本文向大家介绍viterbi算法相关面试题,主要包含被问及viterbi算法时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 动态规划算法,用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。声音信号作为观察到的事件序列,而文本字符串,被看作是隐含的产生声音信号的原因,因此可对声音信号应用维特比算法寻找最有可能的文本字符串。
本文向大家介绍Redlock 算法?相关面试题,主要包含被问及Redlock 算法?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 算法很易懂,起 5 个 master 节点,分布在不同的机房尽量保证可用性。为了获得锁,client 会进行如下操作: 得到当前的时间,微秒单位 尝试顺序地在 5 个实例上申请锁,当然需要使用相同的 key 和 random value,这里一个 client 需要合理设
我最近发现STL中有一个名为nth_element的方法。引用描述: Nth_element与partial_sort类似,因为它对元素区域进行部分排序:它对区域[first,last]进行排列,使得迭代器nth所指向的元素与如果整个区域[first,last]都已排序后将处于该位置的元素相同。此外,区域[nth,last]中的任何元素都不小于区域[first,nth)中的任何元素。 它声称平均具
任何计算问题都可以通过按特定顺序执行一系列操作而完成。解决问题的过程(procedure)称为算法(algorithm),包括: 执行的操作(action) 执行操作的顺序(order) 下例演示正确指定执行操作的顺序是多么重要: 考虑每个人早晨起床到上班的“朝阳算法”:(1)起床,(2)脱睡衣,(3)洗澡,(4)穿衣,(5)吃早饭,(6)搭车上班。 总裁可以按这个顺序,从容不迫地来到办公室。假设
A3C的算法实际上就是将Actor-Critic放在了多个线程中进行同步训练. 可以想象成几个人同时在玩一样的游戏, 而他们玩游戏的经验都会同步上传到一个中央大脑. 然后他们又从中央大脑中获取最新的玩游戏方法. **这样, 对于这几个人, 他们的好处是:**中央大脑汇集了所有人的经验, 是最会玩游戏的一个, 他们能时不时获取到中央大脑的必杀招, 用在自己的场景中. **对于中央大脑的好处是:**中
假设每个臂是否产生收益,其背后有一个概率分布,产生收益的概率为p 我们不断地试验,去估计出一个置信度较高的*概率p的概率分布*就能近似解决这个问题了。 怎么能估计概率p的概率分布呢? 答案是假设概率p的概率分布符合beta(wins, lose)分布,它有两个参数: wins, lose。 每个臂都维护一个beta分布的参数。每次试验后,选中一个臂,摇一下,有收益则该臂的wins增加1,否则该臂的