摘要：
描述：判断给定线段L1，L2是否相交，其中L1表示为s1x,s1y,e1x,e1y,L2表示为s2x,s2y,e2x,e2y输入：多组数据输入，每组一行，每组八个浮点数，s1x,s1y,e1x,e1y,s2x,s2y,e2x,e2y输出：相交则输出yes否则输出no样例输入：0 1 2 1 1 0 1 21 1 2 2 3 3 4 4样例输出：yesno 1 #include 2 using namespace std; 3 4 struct Point 5 { 6 double x; 7 double y; 8 }; 9 10 struct Segment11 {12 ... 阅读全文
摘要：
一.PCA 在讲PCA之前，首先有人要问了，为什么我们要使用PCA，PCA到底是干什么的？这里先做一个小小的解释，举个例子：在人脸识别工作中一张人脸图像是60*60=3600维，要处理这样的数据，计算量肯定很大，为了能降低后续计算的复杂度，节约时间，我们在处理高维数据的时候，在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维，而PCA就是做的这个事。本质上讲，PCA就是讲高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去，这个投影可不是随便投投，我们要找出最能代表原始数据的投影方法，亦即不失真，可以这么理解，被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或者是冗余数据。 下面就先讲一下PCA算法的主要过程： 主成分分析( 阅读全文