在本程序段中，利用迭代法可以求出某个实数的平方根，利用递归的方法可以求出某个整数的阶乘。需要注意的是在进行除法运算的时候需要考虑分母是否为零。在主函数中，调用相应的函数即可实现运算，最后输出结果。

Java递归算法是基于Java语言实现的递归算法。递归算法对解决一大类问题很有效，它可以使算法简洁和易于理解。接下来通过本文给大家介绍Java递归算法相关知识，感兴趣的朋友一起学习吧

fft 基2蝶形运算 递归调用 matlab实现，编写两个函数fft_time,fenjiou;可调用fft_time函数实现fft的按时间抽取基2算法

研究了BP网络输入数据的归一化方法 ,提出了一种联合归一化的新方法 ,从而加 快了网络的学习训练速 度 , 提高了分类精度。在此基础上 , 建立了用于机械故障诊断的三层 BP神经网 络模型 ,编写了基于 BP神经网络的故障诊断软件 , 并在实际的齿轮箱状态监测与故障诊断研究 中得到 了 工程应用 。

本代码使用opencv2,实现了对样本图片的大小 颜色 等的归一化处理，使用方便，直接选择文件夹就可以。

分叉数方法给出最佳规格化算法

数据归一化方法和原理总结 matlab 中的归一化处理有三种方法 1. premnmx、postmnmx、tramnmx 2. restd、poststd、trastd 3. 自己编程 (1)线性函数转换，表达式如下： y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。 (2)对数函数转换，表达式如下： y=log10(x) 说明：以10为底的对数函数转换。 (3)反余切函数转换，表达式如下： y=atan(x)*2/PI (4)一个归一化代码. I=double(I); maxvalue=max(max(I)');%max 在把矩阵每列的最大值找到，并组成一个单行的数组，转置一下就会行转换为列，再max就求一个最大的值，如果不转置，只能求出每列的最大值。 f = 1 - I/maxvalue; %为什么要用1去减？ Image1=f;

TF-VAE-GAN-DRAW ，和TensorFlow实现。 跑 VAE / GAN： python main.py --working_directory /tmp/gan --model vae 画： python main-draw.py --working_directory /tmp/gan 深度卷积生成对抗网络在使用默认参数的10个星期后产生了不错的结果。 ＃＃＃去做： 更复杂的数据。 添加 用空间变压器层替换当前的注意力机制

mysql递归调用获取树节点（子树）,使用存储过程实现子树的节点的查询，内附有word文件完整说明，和测试数据表的脚本文件。

执照 Linux和macOS构建 Windows版本 窝 Zenodo 代码覆盖率 代码质量 覆盖范围扫描 声纳云 问题 目录 什么是超图？ 什么是超图分区？ 是图的概括，其中每个（超）边（也称为网）可以连接两个以上的顶点。 k向超图分区问题是对众所周知的问题的推广：将顶点集划分为k个有界大小（不超过平均块大小的1 +ε倍）的不相交的块，同时最小化定义在网。 最突出的两个目标函数是切割网和连接性（或λ− 1）度量。 切割网是图形划分中边缘切割目标的直接概括（即，将连接多个块的那些网的权重之和最小化）。 连接性度量还考虑了通过网络连接的块的实际数量λ。 通过将所有网络的（λ−1）值相加，可以精确地建模并行稀疏矩阵矢量乘法的总通信量，并再次获得一种度量，该度量可以还原为纯图形的边切。 什么是KaHyPar？ KaHyPar是用于优化割线和（λ− 1）度量的多级超图分区框架。 它既支持递归二等分又支持直接k路径分区。 作为多级算法，它包括三个阶段：在粗化阶段，对超图进行粗化以获得较小的超图的层次结构。 在对第二阶段的最小超图应用初始分区算法之后，取消粗化，并且在每个级别上，均使用局部