以下代码无法编译(使用VS2010)，我不明白为什么。编译器应该能够推断出List与IEnumerable兼容(抱歉找不到更好的词)，但不知何故它没有。我在这里缺少什么？interfaceITest{voidTest();}classTestClass:ITest{publicvoidTest(){}}classProgram{staticvoidTest(IEnumerabletests){foreach(vartintests){Console.WriteLine(t);}}staticvoidMain(string[]args){varlst=newList();Test(lst
我需要有关如何编写算法以在字符串中查找关键字或关键短语的建议或指导。字符串包含:以英语(GB)编写的技术信息单词之间大多用空格隔开关键字不包含空格，但可以包含连字符、撇号、冒号等。关键词可以包含空格、逗号或其他标点符号如果两个或多个关键字一起出现，那么它很可能是一个关键短语，例如“变频驱动”文本还包含HTML，但如有必要，可以事先将其删除非关键字可以是“and”、“the”、“we”、“see”、“look”等词。关键字不区分大小写，例如“逆变器”和“逆变器”是同一个关键字算法有如下要求:在批处理场景中操作，例如每天跑一次或两次处理长度从大约200到7000个字符不等的字符串在不到1小
车牌识别包括车牌检测（通过图像分割、特征提取获得车牌位置）＋车牌识别（对检测到的车牌进行字符内容识别）。一、基本流程如下：1.车牌检测1）读取需要进行车牌识别的图片；2）对图像进行灰度化处理（高斯模糊可选择是否进行）和灰度拉伸；3）进行开运算，消除图像中的噪声；4）将灰度拉伸后的图像和开运算后的图像求差，并输出其绝对值；5）将图像二值化，并利用Canny边缘算法提取图像中边缘轮廓；6）进行闭运算操作，获得小连通域；7）进行两次开运算操作，获得大连通域；8）利用车牌长宽比筛选可能属于车牌区域的框，在原图中绘制矩形。2.车牌字符识别1）对车牌ROI图像进行灰度化处理；2）利用形态学
有什么方法可以将语音识别功能添加到单声道应用程序中。有一个System.Speech(在.net中)和Microsoft.Speech(在MSSpeechPlatform中)namespace，但我在Mono中找不到任何namespace。那么如何在Mono中添加语音识别功能呢？ 最佳答案 查看此链接:MonoSystem.Speech似乎现在支持System.Speech.Recognition。您是否正在提取最新的(3.0+)tarball并构建您自己的Mono运行时？ 关于c#-单
我正在尝试在我的程序中实现一个括号(使用C#/.NETMVC)，但我一直在尝试找出一些算法。例如，我有一个这样的括号，其中包含8个条目(A、B、C、D、E、F、G、H)我想弄清楚是否有一种算法方法可以根据条目数，找出条目数每轮比赛根据条目数，对于具体游戏#，是什么下一个对应的游戏#圆？例如，在这种情况下，对于8个条目，示例是:第一轮有4场比赛。第二轮，2场比赛。第3轮，1场比赛第1轮的第2场比赛对应第2轮的第5场比赛。我也考虑过将这些信息存储在一个表中，但它似乎有点过分了，因为它永远不会改变，但无论如何它就在这里:任何帮助将不胜感激!干杯，院长 最佳答案
我目前正在搜索C#图像识别库。我想做的:我想编写一个扫描图像的函数，如果另一个图像是其中的一部分则返回。或者至少看起来很熟悉，以防两个物体的角度不同。链接到一个可能的库和一个简短的代码示例会很棒!提前致谢! 最佳答案 既然你没有提到你只是在寻找免费的图书馆，这里有一些付费的:MVTechHALCONCognexVisionPro两者都有演示版和非常好的.Net包装器捆绑到SDK，我认为两者都具有您需要的功能。在Halcon中，您可能想尝试不同的匹配算法(基于灰度值、基于描述符等)，而在VisionPro中，PatMax或PatQui
我正在尝试检查异步方法抛出的具体异常。为此，我使用MSTEST和FluentAssertions2.0.1。我检查过这个DiscussiononCodeplex并查看它如何与异步异常方法一起工作，这是关于FluentAssertionsasynctests的另一个链接:尝试使用我的“生产”代码一段时间后，我关闭了Fluentassertions伪造的aync类，结果代码如下(将此代码放在[TestClass]中:[TestMethod]publicvoidTestThrowFromAsyncMethod(){varasyncObject=newAsyncClass();Actionac
我有一个十进制数(我们称之为目标)和一个由其他十进制数组成的数组(我们称之为数组元素)，我需要找到所有组合来自元素的总和为目标的数字。我更喜欢C#(.Net2.0)中的解决方案，但不管怎样，最好的算法都可能获胜。您的方法签名可能类似于:publicdecimal[][]Solve(decimalgoal,decimal[]elements) 最佳答案 有趣的答案。感谢您对维基百科的指点-虽然很有趣-他们实际上并没有解决我正在寻找完全匹配的问题-更多的是会计/账簿平衡问题，而不是传统的装箱/背包问题。我一直很感兴趣地关注堆栈溢出的发展
机器学习（一）回归算法1.什么是回归算法2.线性回归、最大似然估计及二乘法线性回归似然函数θ\thetaθ的求解过程最小二乘法的参数最优求解3.目标函数(loss/costfunction)4.线性回归的过拟合Ridge(L2-norm)和LASSO(L1-norm)比较ElasitcNet5.模型效果判断6.梯度下降算法梯度方向批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法(SGD)BGD和SGD算法比较梯度下降法线性回归总结补充知识局部加权回归-损失函数局部加权回归-权重值设置Logistic回归Logistic回归及似然函数最大似然/极大似然函数的随机梯度极大似然估计与Logistic回归损
Louvain算法原始论文为：《Fastunfoldingofcommunitiesinlargenetworks》。所以又被称为Fastunfolding算法。Louvain算法是一种基于模块度的社区发现算法。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的社区标签，并选择最大化模块度增量的社区标签。在最大化模块度之后，每个社区看成一个新的节点，重复直到模块度不再增大。首先复习下模块度：这里引入了权重方便扩展到有权图，但其实对于无权图，可以看做所有边权重为1，这时候就等于用节点的度计算，用度理解一样。算法详述：模块度优化阶段：每个节点将自己作为自己社区标签。每个节点遍历自己的所有邻居节点，尝试将自己
