- C/C++어려운선언문해석하기
간혹 int * (* (*fp1) (int) ) [10]; 과 같은 선언문이나 혹은 이와 유사하게 난해한 선언문을 볼 기회가 있습니까? 이 글은 이런 C/C++
int const m = 10;
e var[10]; // var is an array of 10 pointers to
// 포인터를 요소로하는 크기 10의 배열
int * (* (*fp1) (int) ) [10];
5. 괄호를 벗어나서 오른쪽을 보면 [10] 이 있습니다. --- 크기가 10인 배열입니다.
"fp1은 int형을 가리키는 포인터를 요소로 하는 크기가 10인 배열을 가리키는 포인터를 리턴하면서 int를 입력 인자로 받는 함수를 가리
5. Jump put of parentheses, go right and hit [10] -------- to an array of 10
float ( * ( * e[10])
(int &) ) [5]; // e is an array of 10 pointers to
// (직역) e는 크기가 10인 배열인데 그 요소는 포인터입니다.
// 크기가 10인 배열입니다.
- CNight2011/고한종
float* dia =(float*)malloc(sizeof(float)*10);
10은 배열로 치면 dia[ 10]을한 셈이 된다.
이대로 라면 변수가 10개짜리인 배열을 heap 선언한것과 같다.
dia[ 10]이랑 다른점은.. dia[ 10]은 stack에 할당된다는것이 다른점이다.
그냥 10개 지정해주었으니 내가 알아서 10개째일때 realloc을 써줘야 했다.
if(i%10==0)realloc(dia,sizeof(float)*10*k++);이라고 했다.
- MatrixAndQuaternionsFaq
Q10. How do I subtract two matrices?
| 8 9 10 11 | | 2 6 10 14 |
| 00 10 20 30 |
| 8 9 10 11 | | |
x축은 첫번째 행 앞3개, y축은 두번째 행, z축은 세번째 행 과 연관될수 있죠.. 그래서 단위행렬의 경우 1000 0100 0010 0001 식으로 나오는데
=== Q10. How do I subtract two matrices? ===
to have 10 elements with value zero (0), 2 elements with value one (1)
mat[10] = A * C;
achievement of 1000% is achieved!
trx = mat[10] / C;
mat[10] = 1 - 2 * ( xx + yy );
= mat[0] + mat[5] + mat[10] + 1
S = sqrt( 1.0 + mr[0] - mr[5] - mr[10] ) * 2;
S = sqrt( 1.0 + mr[5] - mr[0] - mr[10] ) * 2;
S = sqrt( 1.0 + mr[10] - mr[0] - mr[5] ) * 2;
- 날다람쥐 6월9일
|| 1000 |||| a |||| 13 ||
|| 1004 |||| b |||| 14 ||
여기서 주소가 1000 이후에 1004 인 이유는 int가 4byte이기 때문이다.(여기서 주소는 예를 든 것임)
a라는 것은 a라는 변수가 나타내는 주소(1000)의 내용을 나타내주는 것이다.
printf("%u", &a);의 결과값은 1000이다.(%u 맞나? ㅋㅋ 찾아보길. 맞을꺼야 %u는 주소값을 표현하는 표현식.)
||1000||||3||
||1004||||4||
||1008||||2||
||1012||||1||
||1016||||8||
char Name1[10], Name2[10], Name3[10];//이름
- 논문번역/2012년스터디/서민관
작성자에 독립적이고 제약이 없는 텍스트 인식을 위한 향상된 시스템이 수백명의 작성자에 의해 만들어진 거대한 데이터베이스[10]에서 실험된 내용이 [11]에 기술되어 있다.
따라서 우리는 window 내부에 있는 4개의 하단 윤곽점과 상단 윤곽점, 평균 값을 이용해서 라인을 추정하였다. 그리고 라인의 위치를 각각 (8), (9), (10)의 특징으로 사용하였다.
더 넓은 임시 문맥을 고려해서, 우리는 각 특징 벡터 요소마다 근사적인 수평 파생물(approximate horizental derivative)을 계산하였다. 따라서 20차원의 특징 벡터를 얻었다.(window당 10개의 특징 + 10개의 파생물)
기본 시스템 모델을 위해서 52개의 문자, 10개의 숫자, 12개의 문장부호와 괄호, 하나의 공백 문자가 표준 Baum-Welch 재추정을 이용해서 훈련된다.
단일 작성자 시스템에서의 단어 오류율(table 2)은 어휘가 없는 상황에서 28.5%, 특히 1.5k 어휘에서는 10.5%이다.
복수 작성자의 수필 인식 작업을 위해 IAM 데이터베이스에서 c03의 하위집합에 있는 440줄의 텍스트 라인들이 학습을 위해 사용되었고, 109줄이 테스트를 위해 사용되었다.
IAM 데이터베이스에 있는 [a-f](약 250명의 작성자)의 하위집합이 입력 데이터로 사용되었는데, 4321라인의 텍스트([a-d]에서 나옴)는 훈련용으로 사용되었고, 1097라인의 텍스트([e-f]에서 나옴)는 테스트에 사용되었다.
문자 하나당 3개의 allograph를 사용하는 것은 31.1%의 오류율을 달성했고, 우리가 단어당 10개의 allograph 모델을 사용한 실험을 했을 때는 오류율(34.8%)과 인식 속도가 둘 다 나빠졌다.
- 논문번역/2012년스터디/이민석
* 다음 주까지 1학년 1학기에 배운 Linear Algebra and Its Applications의 1.10, 2.1, 2.2절 번역하기
원문 URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.6.6413&rep=rep1&type=pdf
훈련과 인식을 위한 입력 데이터는 완전한 영어 문장 데이터베이스에 의해 제공되고 각각은 Lancaster-Oslo/Bergen 말뭉치에 기반한다. [7] 저자 독립식 뿐 아니라 다수 저자에 관한 실험을 Bern 대학의 IAM에서 수집한 필기 형태 [10]의 데이터베이스를 사용하여 수행하였다. 데이터베이스 전체는 다양한 글 범주(출판 글자, 종교, 인기 설화, 픽션...)를 포함하고 500명 이상 저자의 1200개 이상 필기 형태로 구성된다. 우리는 250명 이상의 저자가 저자 독립식 실험을 위해 제작한 범주 [a..f]의 form과 여섯 저자가 다저자식을 적용하여 제작한 하위집합 c03을 사용한다.
강도 분포의 평균값의 변화 뿐 아니라 하단 contour와 상단 contour의 방향을 고려하기 위해 추가적으로 세 가지 방향성 특징을 계산한다. 말인 즉 우리는 네 lower countour 점, upper contour 점, sliding window 내 평균값을 통해 줄들을 재고 선 방향들을 (8), (9), (10) 특성으로 각각 사용한다. (뭔 소리) 더 넓은 temporal context를 고려하여 우리는 특징 벡터의 각 성분마다 근사적인 수평 미분을 추가로 계산하고 결과로 20 차원 특징 벡터를 얻는다. (윈도우당 특징 10개, 도함수 10개)
필기 글자 인식을 위한 HMM의 구성, 훈련, 해독은 ESMERALDA 개발 환경[5]이 제공하는 방법과 도구의 틀 안에서 수행된다. HMM의 일반적인 설정으로서 우리는 512개의 Gaussian mixtures with diagonal covariance matrice(더 큰 저자 독립 시스템에서는 2048개)를 포함하는 공유 코드북이 있는 semi-continuous 시스템을 사용한다. 52개 글자, 10개 숫자, 12개 구두점 기호와 괄호, 공백 하나를 위한 기본 시스템 모형은 표준 Baum-Welch 재측정을 사용하여 훈련된다. 그 다음 한 줄 전체를 인식하기 위해 글자 모형에 대한 루프로 구성된 conbined model이 사용된다. 가장 가능성 높은 글자 시퀀스가 표준 Viterbi beam- search를 이용하여 계산된다.
단일 저자식 실험은 Senior 데이터베이스에서 훈련에 282줄, 검정에 141줄을 써서 수행했는데, 글자 수준에서 검정 집합의 바이그램 perplexity는 15.3이다. 베이스라인 시스템의 오류율 13.3%는 바이그램 언어 모형을 채택하여 12.1%로 감소했다. LDA 변환한 특징 공간의 차원이 12로 내려갔지만 오류율은 그다지 커지지 않았다. 단일 저자 시스템의 단어 오류율(표 2)은 어휘 없이 28.5%, 1.5k 어휘가 있으면 10.5%다. 이 결과들은 우리가 같은 데이터베이스를 이용하여 literature(문학 작품은 아닌 것 같다)에서 얻은 오류율과 비교되긴 하지만, 훈련 집합과 검정 집합의 크기가 달라 비교하긴 어렵다. [17]에서 오류율은 글자의 경우 28.3%, 어휘 없는 단어의 경우 84.1%, 1.3k 어휘가 있는 단어의 경우 16.5%다. [15]의 보고에서 단어 오류율은 어휘가 있는 경우 6.6%, 어휘 free인 경우 41.1%다. [9]에서 최고의 어휘 기반 단어 오류율은 15.0%다.
다저자 필기 인식 작업의 경우 IAM 데이터베이스의 하위집합 c03에서 훈련에 440줄, 검정에 109줄을 사용하였다. 이 줄들은 글씨체가 확연히 다른 저자 여섯이서 작성하였다. 이 작업에서 LDA(12차원으로 경감)를 쓴 글자 오류율 14.2%는 이서체 모형(각 소문자에 이서체 6개)을 추가로 사용하여 13.3%로 더 크게 감소했다. 바이그램 언어 모형을 채택한 결과 오류율은 11.1%로 더욱 감소했다(검정 집합 perplexity는 12.0). 어휘 없는 단어 오류율은 39.0%로, 단어 421개(구두점 포함)를 포함한 어휘를 적용하여 오류율은 13.9%로 줄어들었는데 [11]에 나온 20.5%와 많이 비교된다.
이 결과들에 고무하여 우리는 더 어려운 작업인 저자 독립 인식 실험을 수행했다. IAM 데이터베이스의 하위 집합 [a- f](저자 약 250명)을 입력 자료로 썼는데, 훈련에 4321줄(양식 [a-d]), 검정에 1097줄(양식 [e-f])을 사용했다. 베이스라인 시스템의 글자 오류율은 31.3%다. 저자 독립의 경우 이서체 모형은 다저자 실험에 비해 별다른 향상을 이루지 못했다. 오류율 31.3%는 글자당 이서체 3개를 써서 얻은 것이며 글자당 이서체 10개를 써서 실험했을 때 오류율(34.8%)과 인식 속도 모두 하락하였다. 하지만 오류율은 LDA 변환한 특징을 썼을 때 29.1%로 크게 감소했다. 언어 모형을 추가로 통합하여 글자 오류율은 22.2%로 더욱 개선되었다(검정 집합의 perplexity는 12.0). 이는 어휘를 쓰지 않았을 때 단어 오류율 60.6%와 대응된다.
추가로 Bern 대학의 Institute of Informatics and Applied Mathematics, 즉 Horst Bunke와 Urs-Viktor Marti에게 감사한다. 이들은 우리가 필기 양식 데이터베이스인 IAM[10]을 인식 실험에 쓰는 것을 허락하였다.
- 덜덜덜/숙제제출페이지
for (b=1; b<10; b++)
for( b=1 ; b<10 ; b++)
for(a=1 ; a<10 ; a++)
for(b=1;b<10;b++)
for(b; b<10; b++)
for(j=1; j<10; j++)
20051095 허아영*/
char name[5][100];
char name[5][10];
char name[5][10];
char n[5][10]; /*이름*/
너가 지금 짠건 한명만 받고 한명의 평균만 낸거고 ㅋ 그렇게 5명의 이름을 모두 받기위해서 char name [5][10]; 이런식으로 2중배열로 메모리를 잡아주어서
char name[10]; //이름
- 데블스캠프2006/월요일/연습문제/switch/윤영준
int student[10], i=0, a=0, b=0, c=0, d=0, f=0;
switch(student[i]/10){
}while((student[i-1] != 999) && (i<10));
- 레밍즈프로젝트/연락
pixel_map[10][10];
- 새싹교실/2011/A+
int arr[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; //맞나?
* 한성 - 한종이 피드백을 보고 배열이란걸 배웠구나라고 생각이 났다. arr[10]어디서 봤더라했다.
F10 : 한 단계씩 실행( 함수에 들어가지 않는다.)
- 새싹교실/2012/AClass/3회차
#새싹과제.20105801 곽길문
1~5.www.koistudy.net 코이스터디 100번~104번까지 Accept받기(등업이 안되어 있으면 그 문제의 소스를 저한테 보내주세요)
10 9 8 7 6
int a[][5]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25};
10.LinearSearch를 구현해보세요. 배열은 1000개로 잡고, random함수를 이용해 1부터 1000까지의 숫자를 랜덤으로 배열에 넣은 후, 777이 배열내에 있었는지를 찾으면 됩니다. 프로그램을 실행시킬 때마다 결과가 달라지겠죠?
(rand()%1000을 한다면 1에서 1000까지의 숫자가 나올 것입니다.)
stu.id =1001;
stu.age=10;
push(10);
1~5.www.koistudy.net 코이스터디 100번~104번까지 Accept받기(등업이 안되어 있으면 그 문제의 소스를 저한테 보내주세요)
10 9 8 7 6
10.LinearSearch를 구현해보세요. 배열은 1000개로 잡고, random함수를 이용해 1부터 1000까지의 숫자를 랜덤으로 배열에 넣은 후, 777이 배열내에 있었는지를 찾으면 됩니다. 프로그램을 실행시킬 때마다 결과가 달라지겠죠?
(rand()%1000을 한다면 1에서 1000까지의 숫자가 나올 것입니다.)
-10.c
int b=10;
1 100)
2 101)
3 102)
4 103)
5 104)
- 이재영
char name [10];
- 졸업논문/본론
Django는 도메인 언어인 python의 영향을 많이 받는다. Python은 "동적인 객체지향"[10] 언어로 많은 소프트웨어르 만드는 데 사용할 수 있으며, django와 같이 소프트웨어를 만드는 프레임워크로도 널리 쓰인다. 이미 NASA에서 python을 사용하고 있으며, Google에서는 python을 java와 더불어 주류언어로 사용하고 있다. Django가 데이터베이스를 추상화하고, 개발 도중에 변경 사항을 자동화하여 처리할 수 있는 까닭도 python에 있다.
Found 13 matching pages out of 7540 total pages
You can also click here to search title.
