- C/C++어려운선언문해석하기
int *q[5];
소로 하는 크기가 5인 배열(an array of 5 pointer to integers) 입니다.
const int n = 5;
char ** const p5; // const pointer to pointer to char
그렇다면 char를 가리키는 const 포인터 두개를 입력 인자로 받고 void 포인터를 리턴하는 함수를 가리키는 포인터를 요소로하는 크기 5의 배열
(an array of 5 pointers to functions that receive two const pointers to chars and return void pointer)은 어떻게 선언하면 될까요
void * (*a[5])(char * const, char * const);
5. 괄호를 벗어나서 오른쪽을 보면 [10] 이 있습니다. --- 크기가 10인 배열입니다.
5. Jump put of parentheses, go right and hit [10] -------- to an array of 10
int *( *( *arr[5])())();
2. 오른쪽을 보면 [5]가 있습니다. --- 크기가 5인 배열입니다.
5. 왼쪽을 보면 *가 있습니다. --- 함수는 포인터를 리턴하는데 포인터는 6.을 가리킵니다.
도 받지 않는 함수를 가리키는 포인터를 요소로 하는 크기가 5인 배열"입니다.
2. Go right, find array subscript --------------------- is an array of 5
5. Go left, encounter * ----------------------------- that return pointers
(int &) ) [5]; // e is an array of 10 pointers to
// an array of 5 floats.
// 이 포인터는 크기가 5인 배열을 가리키는데 배열의 요소는 float입니다.
// (의역) e는 float을 요소로 하는 크기가 5인 배열을 가리키는
- CNight2011/고한종
== Round 1.5 ==
int arr[5];
- MatrixAndQuaternionsFaq
Q5. How do matrices relate to coordinate systems?
Q15. How do I calculate the determinant of a matrix?
Q25. How do I calculate the inverse of a matrix using linear equations?
Q35. How do I generate a rotation matrix from Euler angles?
Q45. What are quaternions?
Q50. How do I convert a quaternion to a rotation axis and angle?
Q51. How do I convert a spherical rotation angles to a quaternion?
Q52. How do I convert a quaternion to a spherical rotation angles?
Q53. How do I use quaternions to perform linear interpolation between matrices?
Q54. How do I use quaternions to perform cubic interpolation between matrices?
| 4 5 6 7 | | 1 5 9 13 |
| 12 13 14 15 | | 3 7 11 15 |
mat[12] = M mat[15] = M
| 4 5 6 7 | | |
M = | | M = | 3 4 5 |
| 12 13 14 15 |
=== Q5. How do matrices relate to coordinate systems? ===
| x1 x2 x3 x4 x5|
V = | y1 y2 y3 y4 y5|
| z1 z2 z3 z4 z5|
- MoreEffectiveC++/Techniques2of3
return *this; // Item E15 참고
http://zeropage.org/~neocoin/data/MoreEffectiveC++_185_1.gif
그리고 여기의 5에 해당 하는 숫자를 '''''Reference count''''' 라고 부른다. 혹자는 ''use count''라고 부르기도 하는데, 학술 용어의 당파에 따른거니 별 상관 안한다. 하지만 나(scott mayer) 그렇게 안부른다.
s[5] = 'x'; // 이건 쓰기(Write)
즉, SepcialStringValue의 복사 생성자를 부르길 원하는데, StringValue의 복사 생성자가 불린다. 우리는 이러한 것을 가상 복사 생성자를 써서 (Item 25 참고) 할수 있다. 하지만, 이것은 디자인때 의도한 것이 아니기 때문에, 이러한 경우에 대해서는 납득할수가 없다.
다차원 배열과 같은 인스턴스를 만드는 프록시의 사용은 일반적이다. 하지만 프록시 클래스들은 일반 배열보다 유연하지 못하다. Item 5에서 예를 들어 보면 어떻게 프록시 클래스들이 의도하지 않은 생성자의 사용을 막을수 있는지 방법을 보여준다. 하지만 프록시 클래스의 다채로운 사용이 가장 잘알려진 것은 마로 operator[]에서 write와 read를 구분하는 것이다.
cout << s1[5]; // s1 읽기
s2[5] = 'x'; // s2 쓰기
cout << s1[5]; // non-const operator[] 호출 왜냐하면
s2[5] = 'x'; // 역시 non-const operator[] 호출: s2는 non-const이다.
cout << s1[5]; // 옳다.
s2[5] = 'x'; // 역시 옳다.
cout << s1[5];
s1[5]의 표현은 CharProxy 객체를 반환한다. s1[5]가 output(<<) 연산자에 대하여 객체에 대하여 정의된것은 없다. 그래서 당신의 컴파일러는 operator<<에 적용할수 있는 암시적(implicit) 형변환을 찾는다. 컴파일러는 그래서 프록시 클래스 내부에 선언되어 있는 char()를 찾을수 있다. 컴파일러는 이(char) 형변환을 수행하기를 요청하고, 결과적으로 CharProxy는 문자로 변환되어서 출련되어 진다. 다시 말하지만, 이것은 CharProxy-to-char 로의 형변환이 CharProxy내부에 암시적(implicit) 형변환이 선언되어 있기 때문이다.
s2[5] = 'x';
s2[5]의 표현은 CharProxy객체를 반환한다. 그리고 할당(assignment)연산자의 목표가 된다.어떤 할당(assignment) 연산자가 불려지는 걸까? 할당의 목표는 CharProxy이다. 그래서 할당연산자는 CharProxy 클래스 안에서 불려진다. 이것은 중요한 것이다. 왜냐하면 CharProxy의 할당(assignment) 연산자를 사용하는것으로 우리는 Stirng에서 lvalue로서 이번 연산이 수행된다는 것을 알수있다. 그래서 우리는 문자열 클래스가 이번에는 lvalue에 알맞는 동작을 해야 한다는 결론을 얻는다.
The second CharProxy assignment operator is almost identical: ¤ Item M30, P58
intArray[5] = 22; // 옳다.
intArray[5] += 5; // 에러!
++intArray[5]; // 에러!
- STL/sort
int ar[10] = {45,12,76,43,75,32,85,32,19,98};
* 한가지 주의할점. 이 sort알고리즘은 컨테이너가 임의 접근(Random Access)을 허용한다는 가정하에 만든것이다. vector나 deque처럼 임의 접근을 허용하는 컨테이너는 이걸 쓸수 있지만. list는 임의 접근이 불가능해서 사용할수 없다. -l[5] 이런 접근이 안된다는 의미 - 따라서 list에서는 컨테이너 내부에서 sort메소드를 제공해 준다.
- 날다람쥐 6월9일
[http://wiki.zeropage.org/wiki.php/%EC%9C%A0%EC%A0%95%EC%84%9D]
은 int a[5] = {3, 4, 2, 1, 8};을 선언한 형태이다.
김윤석 5
김윤석 5
int a[5] = {3,4,2,1,8};
- 논문번역/2012년스터디/서민관
[1, 18]과 [15]에 HMMs 방법을 사용하는 텍스트 분리에 기반을 둔 방법과 recurrent neural network와 HMMs를 혼합한 방법의 각 예시가 있다.
[15]에서 한 실험이 단일 작성자에 의한 데이터베이스에서 행해진 반면에, [1, 18]에 나타난 시스템들은 복수 작성자의 데이터를 이용해서 테스트를 했다.
전체 데이터베이스는 다양한 텍스트 카테고리들(신문, 종교, 대중 지식, 소설)과 500명 이상의 다른 작성자들에 의한 1200종류 이상의 필기 형태를 다루고 있다.
우리는 작성자 독립인 경우의 실험을 위해 250명 이상의 작성자가 만든 카테고리 [a..f]의 형태들을 이용했다. 그리고 복수 작성자인 경우의 실험을 위해 6명의 작성자에 의해 만들어진 c03의 일부를 이용하였다.
이 데이터베이스는 단일 작성자에 의한 25페이지의 필기 텍스트로 이루어져 있으며, 웹에서 공개적으로 사용할 수 있다.
두 데이터베이스의 필기 형태는 해상도 300dpi에서 256의 그레이 레벨로 스캔되었다.
반면에 수직 위치와 일그러짐은 [15]에 나온 것과 비슷한 선형 회귀(linear regression)를 이용한 베이스라인 추정 방법을 이용해서 교정하였다. 일그러진 각도의 계산은 각의 방향을 기반으로 하였다.
따라서 이미지의 그레이 레벨 간격은 가장 어두운 곳이 0이 되고 가장 밝은 곳이 255가 된다.
5. 특징 추출
(5) 텍스트 픽셀의 최상단과 최하단 사이의 거리
필기 사이즈의 분산에 대해 견고함을 증가시키기 위해서 특징 (2)-(5)는 상단 기준선과 하단 기준선의 거리(지역 최고값을 이용한 line fitting으로 계산됨)를 이용해서 정규화되었다.
필기 텍스트 인식 작업을 위한 설정, 학습, HMMs의 해독 작업은 ESMERALDA 개발 환경[5]에서 제공되는 방법들과 도구들에 의해 수행된다.
HMMs의 일반적인 구성을 위해 우리는 512개의 Gaussian mixtures with diagonal covariance matrices를 담고 있는 공유 codebook과 반-연속적인 시스템들을 이용하였다.
기본 시스템 모델을 위해서 52개의 문자, 10개의 숫자, 12개의 문장부호와 괄호, 하나의 공백 문자가 표준 Baum-Welch 재추정을 이용해서 훈련된다.
단일 작성자인 경우의 실험은 노인(Senior) 데이터베이스에서 학습을 위해 282줄의 텍스트를 사용했고 테스트를 위해 141줄의 텍스트를 사용했다. 문자 수준의 bi-gram perplexity는 15.3이었다.
단일 작성자 시스템에서의 단어 오류율(table 2)은 어휘가 없는 상황에서 28.5%, 특히 1.5k 어휘에서는 10.5%이다.
[17]에서 각 글자의 오류율은 28.3%로 측정되었다. 어휘가 없는 경우에 84.1%였고, 특히 1.3k 어휘에서는 16.5%였다.
[15]는 어휘가 있는 상황에서 6.6%의 단어 오류율과 어휘가 없는 상황에서 41.1%의 단어 오류율을 보고하였다.
[9]에서 보고된 어휘에 기반한 단어 오류율의 최고치는 15.0%였다.
어휘를 사용하지 않는 경우에 단어 오류율이 39.0%, 421개의 단어(문장부호 포함)를 포함하는 어휘를 적용하는 것으로 13.9%까지 떨어진다. 이것은 [11]에 출판된 단어 오류율 20.5%와 잘 비교된다.
- 논문번역/2012년스터디/이민석
반면에 방대하거나 아예 한계가 없는 어휘를 이용한 제약 없는 필기 글자 인식은 훨씬 어렵다. 이는 개별 단어 처리 시스템에 본질적으로 있는 문맥 지식과 단어 분할 정보가 없기 때문이다. 이런 난조에도 제약 없는 필기 글자 인식 시스템이 몇 개 개발되었다. [1, 9, 11, 18, 15, 17] 이들 시스템은 주로 추출한 특징의 종류와 한 줄이 인식 전에 단어별로 분할되는 지 아닌지에 차이가 있다. 은닉 마르코프 모형(HMM) 그리고 순환형 신경망과 HMM의 융합을 이용한 분할 기반 방법의 예로 각각 [1, 18]과 [15]가 있다. [15]의 실험은 단일 저자로부터 얻은 데이터베이스를 가지고 수행한 반면 [1, 18]의 실험은 여러 저자의 자료를 가지고 검사하였다. [16]에서는 오프라인 필기체 단어 인식을 광범위하게 조사하였다.
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.
우리의 시스템을 단일 저자식에서도 평가하기 위해 Senior [15]가 수집한 데이터베이스의 필기 서식으로도 실험을 수행했다. 이 데이터베이스는 한 저자가 쓴 25쪽으로 구성되며 웹에서 공개적으로 얻을 수 있다.1 두 데이터베이스의 필기 양식들은 256 그레이 레벨을 사용하여 300dpi 해상도로 스캔하였다. 그림 1에 각 데이터베이스의 예시가 있다.
수직 위치와 기울임은 [15]에 서술된 접근법과 비슷한 선형 회귀(linear regression)를 이용한 베이스라인 측정법을 적용하여 교정한 반면에, 경사각 계산은 가장자리edge 방향에 기반한다. 그러므로 이미지는 이진화되고 수평 흑-백과 백-흑 전환을 추출하는데 수직 stroke만이 경사 측정에 결정적이다. canny edge detector를 적용하여 edge orientation 자료를 얻고 각도 히스토그램에 누적한다. 히스토그램의 평균을 경사각으로 쓴다.
마지막 전처리는 그레이 레벨을 정규화하여 다양한 펜과 배경색으로 인한 변화에 대처하는 것이다. 이미지의 그레이 레벨 구간은 어두운 강도는 0이 되고 밝은 쪽은 255가 되도록 조정한다. 말뭉치의 통상적인 한 줄에 이들 전처리를 적용한 결과가 그림 3에 나타나있다.
'''5 특징 추출'''
sliding window의 각 열에서 특징 7개를 추출한다. (1) 흑-백 변화 개수(windowed text image의 이진화 이후), (2) 베이스라인에 대한 강도 분포의 평균 값 위치, (3) 최상단 글자 픽셀에서 베이스라인까지의 거리, (4) 최하단 글자 픽셀에서 베이스라인까지의 거리, (5) 최상단과 최하단 텍스트 픽셀의 거리, (6) 최상단과 최하단 텍스트 픽셀 사이의 평균 강도, (7) 그 열의 평균 강도. 특징 (2)-(5)는 core size, 즉 하단 베이스라인과 상단 베이스라인(극대값을 통한 line fitting으로 계산)의 거리에 의해 정규화되어, 글씨 크기의 변동에 대해 더욱 굳건해진다. 그 후에 모든 특징은 윈도우의 네 열에 걸쳐 평균화된다.
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.
- 덜덜덜/숙제제출페이지
20051095 허아영*/
char name[5][100];
float grade1[5], grade2[5], grade3[5];
for (a=1; a<=5; a++)
for (a=1; a<=5; a++)
* 5명의 성적을 입력받아 평균을 내는 *
char name[5][10];
int korean[5];
int english[5];
int math[5];
int average[5];
for (a=0;a<5;a++){
for (a=0;a<5;a++){
*5명의 성적을 입력받아 평균내는 프로그램!! *
char name[5][10];
int korean[5];
int math[5];
int english[5];
for(a=0 ; a<5 ; a++)
char n[5][10]; /*이름*/
- 새싹C스터디2005/pointer
int array[5] = {1,2,3,4,5}에서 array[i]가 뜻하는 것은 *(array+i)이다.
int array[] = {1, 2, 3, 4, 5};
[새싹C스터디2005]
- 새싹교실/2011/씨언어발전/5회차
= 5회차(5월 11일) =
int st1[5]={80,70,86,0,0};
int st2[5]={90,65,76};
변수를a[5]로 선언하면 a[0]~a[4]까지 변수가 생겨서 a.b.c.d.e로 변수를 선언하는 것보다 더 편리하고 효율적이어서 좋았다.
- 새싹교실/2012/AClass/3회차
#새싹과제.20105801 곽길문
1~5.www.koistudy.net 코이스터디 100번~104번까지 Accept받기(등업이 안되어 있으면 그 문제의 소스를 저한테 보내주세요)
1 2 3 4 5
11 12 13 14 15
21 22 23 24 25
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};
int c[5][5];
for(j=0;j<5;j++){
for(p=0;p<5;p++){
int arr[]={3,5,2,4,9};
#define MAX 5
int queue[5];
for(i=0; i<5; i++)
for(j = front ; j < 5; j++){ //엔터를 한번씩 누르면 값이 차례대로 빠짐
1~5.www.koistudy.net 코이스터디 100번~104번까지 Accept받기(등업이 안되어 있으면 그 문제의 소스를 저한테 보내주세요)
1 2 3 4 5
11 12 13 14 15
21 22 23 24 25
5 104)
6 105)
- 새싹교실/2013/록구록구/8회차
2013.05.01
1. 5칸짜리 int형 배열을 선언합니다. 값은 임의로 정합니다.
2. 5칸짜리 int형 배열을 선언합니다. 값은 scanf와 반복문을 사용하여 입력받습니다.
입력0 : 50
입력4 : 75
int a[5]={0};
for(i=0;i<5;i++)
average=sum/5;
int a[]={5,4,3,2,1}, i;
for(i=0;i<5;i++){
int a[5];
for(i=0;i<5;i++){
average = total / 5;
- 여사모
게 strlen()함수야. 문자열을 초기화할 때에는 예를 들어 char * arr = "ABCDE"; 라고 하면 arr[5]에는 자동
== 2004/05/24 성훈's 공부내용 ==
int front[5] = {1,2,3,4,5};
- 졸업논문/본론
Django는 오픈 소스 프로젝트로 code.djangoproject.com/browser/django 에서 전체 소스코드를 확인할 수 있다. 문서에 따르면 django 데이터베이스 API는 "SQL문을 효율적으로 사용하고, 필요할 때는 알아서 join연산을 수행하는 강력한 구문을 가졌으며, 사용자가 필요할 경우 직접 SQL문을 작성할 수 있도록 지원"[5]한다. 추상화된 구문을 사용하더라도 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장하게 되는데, MS SQL, MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQLite3와 같은 DBMS를 사용할 수 있다.
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