=pat.charAt)pn++; //curlen匹配成功长度，pl子串指针 int curlen=0,pl=0; //

　　最近研究的方向主要是仪表的识别，主要可应用于电力系统、油田系统，化工系统以及科研系统，可以实现指针型仪表根据图形算法匹配找到目标仪表，然后再对图形进行二次阈值化处理得到指针，最后根据指针的角度计算出实际的刻度。经过大量数据测试，识别每张图片大概是0.4

磁盘调度在多道程序设计的计算机系统中，各个进程可能会不断提出不同的对磁盘进行读/写操作的请求。由于有时候这些进程的发送请求的速度比磁盘响应的还要快，因此我们有必要为每个磁盘设备建立一个等待队列，常用的磁盘调度算法有以下四种：。先来先服务算法，最短寻道时间优

O < O < O < O < O(n^2) < O(n^3)< O(2^n) < O(n!一般时间复杂度到了2^n(指数阶)及更大的时间复杂度,这样的算法我们基本上不会用了,太不实用了.比如递归实现的汉诺塔问题算

地址映射过程中，若在页面中发现所要访问的页面不再内存中，则产生缺页中断。当发生缺页中断时操作系统必须在内存选择一个页面将其移出内存，以便为即将调入的页面让出空间。而用来选择淘汰哪一页的规则叫做页面置换算法。常见的置换算法有：。这是一种理想情况下的页面置换算

一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。在刚才提到的时间频度中，n称

cout<<"请输入新加作业名:";cout<<"错误,作业已存在"<<endl;cout<<"错误,所需C类资源大于银行家所剩C类资源"<&

下面是一些比较重要的算法，原文罗列了32个，但我觉得有很多是数论里的，和计算机的不相干，所以没有选取。下面的这些，有的我们经常在用，有的基本不用。有的很常见，有的很偏。不过了解一下也是好事。也欢迎你留下你觉得有意义的算法。数据压缩是通过减少计算机中所存储数

分为对称密钥、非对称密钥。一个公开发布，即公钥；另一个由用户自己秘密保存，即私钥。发送方用对方的公钥加密数据，对方用自己的私钥解密。即用公钥加密算法对密钥进行加密，再发送给对方就OK了2 数字签名。3 单向加密算法 准确来说，单向加密算法并不是一种加密技术

序列号保护机制　　数学算法一项都是密码加密的核心，但在一般的软件加密中，它似乎并不太为人们关心，因为大多数时候软件加密本身实现的都是一种编程的技巧。　　我们注意到软件验证序列号的合法性过程，其实就是验证用户名和序列号之间的换算关系是否正确的过程。1）数据约

加密哈希函数将任意长度的二进制字符串映射为固定长度的小型二进制字符串。数据的少量更改会在哈希值中产生不可预知的大量更改。SHA1的全称是Secure Hash AlgorithmMD5算法的哈希值大小为128位。而SHA1算法的哈希值大小为160位。宣告了

Digital Signature Algorithm 是Schnorr和ElGamal签名算法的变种，被美国NIST作为DSS。算法中应用了下述参数：p：L bits长的素数。p, q, g可由一组用户共享，但在实际应用中，使用公共模数可能会带来一定的威

常见的加密算法可以分成三类，对称加密算法，非对称加密算法和Hash算法。对称加密算法的优点在于加解密的高速度和使用长密钥时的难破解性。常见的对称加密算法有DES、3DES、Blowfish、IDEA、RC4、RC5、RC6和AES非对称加密指加密和解密使用

据金融时报报道，DeepMind已打造出一款能够实时诊断复杂眼疾的设备。虽然产品只是原型，但这是Deepmind作为Alphabet旗下公司布局医疗设备战略的重要一步。在上周二的2019有线健康会议上，DeepMind对一名患者进行了视网膜扫描，并对该女性

策略 一致性 维护成本 LRU/LIRS/FIFO算法剔除 最差 低 超时剔除 较差 较低 主动更新 强 高。通常用于缓存使用量超过了预设的最大值时候，如何对现有的数据进行清理。例如FIFO会把最新进入缓存的数据清理出去, LRU会把最近最少使用的数据清理

编程和算法有什么不同？这样的问题对于从事相关工作的人都不一定能解释清楚，更何况还要解释给五岁小孩听并让他/她能听懂，这不是一件容易的事。然而算法可不仅仅只在互联网上可以用，生活中随处可见算法的机智。大人感受到了算法的强大，同时也能带给孩子不一样的体验。编程

非阻塞算法属于并发算法，它们可以安全地派生它们的线程，不通过锁定派生，而是通过低级的原子性的硬件原生形式 —— 例如比较和交换。非阻塞算法的设计与实现极为困难，但是它们能够提供更好的吞吐率，对生存问题也能提供更好的防御。在不只一个线程访问一个互斥的变量时，

对大多数从事机器学习工作的人来说，设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构，然后我们需要对参数不断地进行调整和优化，直到找到一个好的组合层、激活函数、正则化器和优化参数。在一些知名的神经网络架构，如VGG、Inception、