一个ReactJS网络应用程序，可使用SMT（统计机器翻译）将源代码转换为伪代码 ·。 · 关于该项目 学习的辅助工具，可帮助您使用SMT将源代码可视化为伪代码您可以在此处使用它： 使用指南 转换器页面包含两个编辑器，一个用于编写要转换的源代码，另一个用于在转换后显示伪代码。 您还可以通过先从下拉菜单中选择语言，然后浏览并上传文件来上传要转换的文件。 您选择的文件也将显示在文本编辑器中。 现在，只需单击转换按钮，它将在后台运行基于Docker容器的编译器。 建于 显然很多 :red_heart: 项目架构 backend文件夹包含基于Django API的代码，以将文件上传到projects目录。 code_converter文件夹包含部署在DFINITY上的前端代码。 cpp-pseudogen文件夹包含cpp / c语言的翻译器代码。 frontend文件夹包含整个webapp的UI。

伪代码的使用规范很少地方讲到，我把这个资源传上来希望看到的人能够不再纠结于伪代码的格式，因为它还是一定程度上规范伪代码的书写

Pseudocode_to_Python:这是python的伪代码

由15个样本组成的贷款申请训练数据，包括四个特征（年龄，有无工作，有无房屋，信贷情况），最后一列是类别，表示是否同意其贷款。（1）计算所有特征对上表中数据集的信息增益；（2）用ID3算法建立决策树。用伪代码描述一种决策树剪枝的方法。预剪枝，后剪枝两类。给出PCA算法的计算过程。样本降维。

层次聚类方法的改进--BIRCH BIRCH（利用层次方法的平衡迭代归约和聚类）是一个综合的层次聚类方法，它用聚类特征和聚类特征树（CF）来概括聚类描述。该算法通过聚类特征可以方便地进行中心、半径、直径及类内、类间距离的运算。CF树是一个具有两个参数分支因子B和阂值T的高度平衡树，存储了层次聚类的聚类特征。分支因子定义了每个非叶节点孩子的最大数目，而阈值给出了存储在树的叶子节点中的子聚类的最大直径。 BIRCH算法的工作过程包括两个阶段： 阶段一：BIRCH扫描数据库，建立一个初始存放于内存的CF树，它可以被看作数据的多层压缩，试图保留数据内在的聚类结构。随着对象的插入，CF树被动态地构造，不要求所有的数据读入内存，而可在外存上逐个读入数据项。因此，BIRTH方法对增量或动态聚类也非常有效。 阶段二：BIRCH采用某个聚类算法对CF树的叶结点进行聚类。在这个阶段可以执行任何聚类算法，例如典型的划分方法。 BIRCH算法试图利用可用的资源来生成最好的聚类结果。通过一次扫描就可以进行较好的聚类，故该算法的计算复杂度是O(n)，n是对象的数目。

matlab中伪代码标准和并行高效全局优化（EGO）算法 1.有效的全局优化（EGO）算法[1] 有效的全局优化（EGO）算法[1]是一种广泛使用的基于代理的优化算法，用于昂贵的单目标优化。 EGO算法首先使用一些初始设计点（通常通过实验设计方法，例如拉丁超立方体采样（LHS）方法）生成初始Kriging模型（也称为高斯过程模型）来开始。 然后，在每次迭代中，使用传统的优化算法（在此实现中为DE）选择具有最高预期改进（EI）值的点。 使用实际昂贵的目标函数评估所选点，并将其用于更新Kriging模型。 以这种方式，EI标准将搜索引导到对实际问题的最佳选择。 2.并行高效全局优化（EGO）算法[2] 并行高效全局优化（EGO）算法[2]是标准EGO标准的扩展，它允许EGO算法在每次迭代（循环）中选择多个设计点。 然后可以并行评估这些候选点，这可以节省一些挂钟时间。 在算法中使用伪EI准则在每个循环中选择多个设计点。 伪EI准则的详细描述可以参考[2]。 3.并行约束高效全局优化（EGO）算法[3] 并行约束高效全局优化（EGO）算法是为约束昂贵的优化问题而设计的。 PCEI标准用于在每次

逻辑回归算法matlab伪代码统计_分析_代码 机器学习和数据挖掘的各种算法的 Matlab、Pyhton 和 C++ 实现。这些是作为我的研究生课程（云计算、机器学习、SMAI）的要求而实现的。 其中一些算法是： 聚类 凝聚聚类 (AgglomerativeClustering.m) K 均值聚类 (KMeanClustering.m) K-Mean with FFP (KMeanFFP.m) K-mean FFP 和 PCA (KmeanFFP_PCA.m) Kmean_FFP_Fisher (Kmean_FFP_Fisher.mm) 软 K 均值 (SoftKMeans.m) 球面 K 均值 (SpehricalKMeans.m) 高斯混合模型 (GMM.cpp) 分类 贝叶斯分类器.m 各种分类器（Classifier.py、Implement_classifier.py、Dataset.py） 单样本感知器学习（固定 eta） 批量感知器学习（变量eta） 单样本弛豫（可变 eta） 批量松弛学习（变量eta） 使用伪逆的 MSE 使用 LMS 程序的 MSE 验证组合 1

遗传算法流程图和伪代码

算法设计题集（几乎包括所有算法及伪代码讲解），挥泪上传，找了很久的哦……

faux-code-generator:将真实代码转换为伪代码