bc演算法

Ⅰ 63X12都有哪四種不同的計算方法

1、直接算：63×12=756

2、63×12

=60×12+3×12

=720+36

=756

3、63×12

=63×10+63×2

=630+126

=756

4、63×12

=(60+3)×(10+2)

=60×10+60×2+3×10+3×2

=600+120+30+6

=756

(1)bc演算法擴展閱讀：

簡便計算需要用到的一些規律：

1、乘法分配律=ac+ab=a(b+c)

2、乘法結合律=abc=a(bc)

3、乘法交換律=abc=bac

4、積不變性質=ab=(a÷c)×(bc)(c≠0)

5、加法：結合律=a+b+c=a+(b+c)

四則運算的運算順序：

1、同級運算時，從左到右依次計算。

2、兩級運算時，先算乘除，後算加減。

3、有括弧時，先算括弧裡面的，再算括弧外面的。

Ⅱ 有一道題是AB8減BC等於CC,那ABC分別是多少

AB8指的3位數吧，同理BC是2位數

這是一個推理性題目

Ⅲ BC結果為什麼和我測算的孕期相差好多

[:em32:][:em32:]醫學上對於懷孕的時間演算法是論周的每四個周為一個月所以孕滿周為40個周也就是咱們常說的十月懷胎這個時候只論周算因為每個周7天是固定的不會改變而如果咱們按日歷來算的話其實從懷孕到生就只有9個多一點月因為每個月的天數不一樣有月大月小之分所以按日歷算的日期跟論周算的日期不太一樣不知道lz明白我說的么

Ⅳ 全等演算法

Ⅳ 貝葉斯網路學習

BN學習的目的就是要找到一個最能真實反映當前研究問題中現有的各研究對象之間相互依賴關系的BN模型，BN學習可以分為以下兩個階段:①結構學習(Structure Learn-ing)，即網路拓撲結構的學習。②參數學習(Parameter Learning)，即網路中每個節點變數的局部先驗條件概率分布的學習。

比較簡單的BN學習方法是先依據專家知識確定BN的拓撲結構，然後通過給定的樣本數據學習BN的概率分布(參數)。比較復雜的BN學習方法是BN的拓撲結構和概率分布都是通過給定樣本數據學習得出，這也是現在的研究熱點。結構學習和參數學習是相互聯系的，一方面BN的結構是由聯合概率分布函數來直接決定;另一方面，節點的條件概率依賴於BN的拓撲結構。

2.2.1 貝葉斯網路結構學習

BN結構學習就是利用訓練樣本數據，尋找對數據和先驗知識擬合的最好的網路拓撲結構。學習分為完備數據結構學習和不完備數據結構學習兩種情況。目前，具有完備數據的 BN 結構學習方法比較成熟，而從不完備數據中學習 BN 結構比較困難，現有演算法仍存在缺陷。

2. 2. 1. 1 具有完備數據的貝葉斯網路結構學習

當訓練樣本完備時，常用的 BN 結構學習演算法可以分為兩種: 基於搜索記分的方法和基於統計測試的方法。

( 1) 基於搜索評分的結構學習演算法。基於搜索評分的結構學習演算法將結構學習視為搜索最佳網路問題。其核心思想是: 首先添加任一條邊，然後使用搜索方法添加新的邊，最後利用評分函數評分，測試新舊網路分值的大小。學習的目的就是找到評分最大的結構。這是個連續進行的過程，直到老模型的分數不再比新模型的分數低為止。評分方法有很多，如基於熵的評分、最小描述長度( LMS) 的評分以及貝葉斯評分。這類演算法有一個共同點: 為每個候選的 BN 定義一種評價網路結構與樣本集吻合程度的測度，然後，通過遺傳和進化演算法、模擬退火法或者爬山演算法搜索具有最佳測度的拓撲網路結構。

( 2) 基於統計測試的結構學習演算法。該學習演算法的核心思想是: 首先進行訓練樣本統計測試，尤其是測試條件獨立性; 然後，利用節點集間的條件獨立性構造 DAG( 有向無環圖) ，以盡可能地囊括這些條件獨立性，它將獨立的概念從構造結構中分離出來。

具有代表性的統計測試的結構學習演算法有: ①Spirtes 等( 1993) 提出 SGS 演算法，是一個典型的用條件獨立性測試確定拓撲結構的演算法，該演算法從無向完全圖出發，如果相鄰結點間存在無向分隔割集，則刪除它們的邊，然後通過統計測試來確定剩餘邊的方向。②Acid 等( 1999) 提出了有向圖構造演算法 EP，證明有向圖模型無論是否為單連接結構都對分類問題的影響效果不大。③Cheng Jie 等( 2002) 年將統計測試與資訊理論結合，通過相互信息量的計算來確定節點間的條件獨立性，用相互信息量代替條件獨立測試，從而構造多連接有向圖模型。

2. 2. 1. 2 缺失數據情況下的貝葉斯網路結構學習

在數據不完整的情況下，BN 結構學習會比較困難，現有的研究演算法主要是基於打分的結構學習。數據不完備會導致出現以下兩方面問題: ①一些充分統計因子不存在，導致無法直接進行結構打分; ②打分函數不再具有可分解形式，因此不能進行局部搜索。圍繞這兩方面問題相繼出現了一些解決的方法，如 Friedman( 1997) 借鑒參數學習的選擇 － 期望最大演算法，提出模型的 EM 結構學習方法; Sebastian 等( 1997) 將 BC 演算法應用於結構學習; Fried-man( 1998) 引入一種使用貝葉斯打分方法學習概率模型的新方法，貝葉斯結構期望最大演算法，簡稱為 Bayesian － SEM 演算法。

2. 2. 2 貝葉斯網路參數學習

BN 參數學習的目標是: 給定訓練樣本和網路拓撲結構，利用先驗知識，確定 BN 模型各個節點處的條件概率。參數學習同樣可以分為完備數據和不完備數據兩種情況。數據完備時的參數學習演算法包括由 Fayyad( 1990) 提出的貝葉斯估計方法和 Spiegelhalter( 1996) 提出的最大似然估計 ( MLE) 方法; 從不完備的數據中學習概率參數的演算法主要有 Gibbs 樣本法( Heckerman，1995) 和期望-最大 ( EM) 演算法( Spiegelhalter，1990; Mallet，1991; Lauritzen，1991等) 。

2. 2. 3 貝葉斯網路推理

概率推理是 BN 應用的主要目的之一。BN 推理是根據某些已知給定值的節點，估計未知節點的值。即在給定一個 BN 模型的情況下，依據已知條件，利用貝葉斯概率中條件概率的計算方法，計算出所感興趣的目標節點發生的概率。在 BN 推理中主要包括以下 3 種推理方式:

( 1) 因果推理: 也稱自上向下的推理，目的是由原因推出結論。已知證據 ( 原因) ，根據BN 的推理計算，求出在該證據 ( 原因) 發生的情況下結果發生的概率。

( 2) 診斷推理: 也稱自下向上的推理，目的是由結論推出原因。是在已知結果情況下，根據 BN 推理計算，得到導致該結果發生的原因即其發生的概率。該推理常用在故障診斷、病理診斷中，目的是找到故障發生、疾病發生的原因。

( 3) 支持推理: 目的是對原因之間的相互影響進行分析，提供用以支持所發生現象的解釋。

BN 推理演算法大體可以分為精確推理演算法和近似推理演算法兩大類。理論上，所有類型的 BN 都可以用精確推理演算法進行概率推理，但實際上 BN 精確推理是一個 NP-hard 問題( Cooper，1990) ，尤其當模型結構較復雜、包含大量的變數時，精確推理就變得尤為困難。而近似推理相比精確推理來說，是解決復雜網路模型的一個較好辦法，它可以大大簡化計算和推理過程。因此，現階段 BN 研究中許多情況下都採用近似演算法。

Ⅵ 誰能·幫我解釋一下Qos 的cir bc be之間的關系啊

BC：承諾突發量，即一次性加進的令牌數量 TC：向令牌桶中添加的令牌的時間周期，默認125ms，即1s要向令牌中放8次令牌。 CIR：承諾信息速率。即每秒鍾往桶里加的令牌的速率，這個速率也就決定了用戶流量，這是一個平均量，可由公式：CIR=BC/TC得出。 令牌桶演算法的三種模式： 1.單速雙色 在單速雙色的令牌桶演算法中，只存在一個令牌桶，並且流量只會出現兩種結果，即符合CIR（conform）和超出CIR（exceed）。在一秒鍾結束後，沒有用完的令牌會被全部清空，由下一秒重新加入。 因此無論上一秒鍾是否傳過數據，這一秒都可以保持CIR，並且如果每秒流量超過了CIR後，超過的流量都會採取已經設定的動作。 2.單速三色 在單速三色的令牌桶演算法中，使用兩個令牌桶，用戶每秒的可用帶寬，總是兩個桶的令牌之和。第一個桶的機制和單速雙色演算法沒有區別。第二個桶的令牌卻不是直接加入，只有當一秒鍾結束後，第一個桶中存在剩餘令牌時，這些剩餘令牌就可以從第一個桶中被轉移到第二僅供學習參考，請勿用於商業活動~ 2 個桶中。最大數量被稱為 Excess Burst size（Be），Be是不可能超過CIR的，因為第一個桶每秒的所有令牌就是CIR，即使所有令牌全部被移到第二個桶，Be最多也只能等於CIR。註：Be和Bc卻毫無關系。在每一秒結束時，若用戶沒有將第二個桶的令牌用完，那麼第二個桶的令牌也是要全部清除的，第二個桶中的令牌，都來自於上一秒第一個桶沒用完的令牌。 缺點：要使用戶在某一秒的速度能夠達到CIR+Be，唯一的辦法是用戶在上一秒鍾以低於CIR的速度傳輸。因此，用戶不可能每一秒都以CIR+Be的速度傳輸。 3. 雙速三色 雙速三色的令牌桶演算法，同樣使用兩個令牌桶，然而這兩個桶是相互獨立的，並不會將第一個桶未用的令牌放入第二個桶。第一個桶與以往的演算法相同，而第二個桶可以直接設置為CIR+Be之和，稱為PIR。當用戶的數據通過介面時，總是先檢查第二個桶的PIR，如果超出則採取動作，如果未超出，再檢查是是否符合第一個桶的CIR，如果超出CIR，則採取第二個桶的策略傳輸，如果未超過，則正正常傳輸。 由於直接設置兩個速率，因此用戶可以直接以CIR+Be之和的速率進行傳輸。 這是某大神做的總結。

Ⅶ 資料庫閉合演算法函數依懶中bc指向d能說b指向d嗎

①A -> BC, B -> D所以A -> D所以A -> DC -> E 所以呢A -> ABCDE ②E -> A, A -> ABCDE, 所以E -> ABCDE ③CD -> E,

Ⅷ 平行四邊形面積有兩種演算法，一種是S=bc，另外一種是S=bcSinA（A為bc兩邊所夾角的度數）。對么在線等！

第二種對！第一種不對！沒打錯？

Ⅸ Bc《C語言程序設計》汽車加油

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
int main()
{
int N,K,m,i,t,a[20]={0};
scanf("%d %d",&N,&K);
for(i=0;i<K+1;i++)
{
scanf("%d",&a[i]);
}
m=N;
m=m-a[0];
i=1;
t=0;
while(1)
{
if(m<0){printf("No Solution");break;}
if(m-a[i]<0){t++;m=N-a[i];}
else m=m-a[i];
i++;
if(m<0){printf("No Solution\n");break;}
if(i==K+1){printf("%d\n",t);break;}
}
return 0;
}

Ⅹ 兩位數速算方法

一、頭同尾合10(十位相同，個位和是10)的兩個兩位數相乘。說明：「頭」指兩位數中的十位，「尾」指兩位數中的個位。「尾合10」有1+9=10, 2+8=10, 3+7=10, 4+6=10, 5+5+10五種情況。(下同)1、演算法推導：ab×ac (b+c=10) 這里的a、b、c都是各數位上的數字。ab所表示的數值是10a+b,同理，ac所表示的數值是10a+c。(下同)ab×ac=(10a+b)×(10a+c) =100a2+10ac+10ab+bc =100a2+10a(c+b)+bc (b+c=10) =100a2+100a+bc =100a×(a+1)+bc2、速算方法概括：頭同尾合10，十位添加1，先後兩相乘，接寫個位積。3、舉例 36×34 符合頭同(3),尾合10(6+4=10) 3×(3+1)=12 6×4=24 36×34=1224 二、尾同頭合10(個位相同，十位和是10)的兩個兩位數相乘。1、演算法推導：ac×bc (a+b=10) ac×bc=(10a+c)×(10b+c) =100ab+10ac+10bc+c2 =100ab+10c(a+b)+c2 (a+b=10) =100ab+100c+c2 =100(ab+c)+c2 2、速算方法概括：尾同頭合10，兩步算出積：①十位相乘加個位，然後擴大100倍;②再加個位乘個位。 3、舉例 27×87 符合尾同(7),頭合10(8+2=10) (2×8+7)×100=2300 7×7=49 27×87=2349 三、任意兩位數與11相乘1、演算法推導：ab×11 ab×11=(10a+b)×(10+1) =100a+10a+10b+b =100a+10(a+b)+b2、速算方法概括：把被乘數十位上數字寫到積的百位上，個位上的數字不動；被乘數兩個數字的和寫在積的十位上（滿十向百位進一），即「兩邊拉，中間加」。3、舉例 57×11 5(5+7)7 57×11=627 四、任意兩位數的平方1、演算法推導：ab×ab ab×ab=(10a+b)2 =100a2+20ab+b2 2、速算方法概括：十位乘方100倍，個、十乘積20倍，再加個位乘個位。3、舉例 73×73 7×7×100=4900 3×7×20=420 3×3=9 73×73=5329 五、頭同尾不同(十位相同，個位不同)的兩個兩位數相乘。1、演算法推導： ab×ac ab×ac=(10a+b)×(10a+c) =100a2+10ac+10ab+bc =10a(10a+b+c)+bc 注意：括弧內是其中一個兩位數(10a+b或10a+c)與另一個兩位數個位上數字(c或b)的和。 2、速算方法概括：將一個兩位數與另一個兩位數個位上數字相加，再與十位數值相乘，最後加上個位乘積。3、舉例 43 × 46 符合頭同(4),尾不同(3,6) （43 + 6）× 40 = 1960 3 × 6 = 18 43 × 46=1978 六、一般的兩個兩位數相乘。1、演算法推導：ab×cd ab×cd=(10a+b)×(10c+d) =100ac+10ad+10bc+bd =100ac+10(ad+bc)+bd2、速算方法概括：十位乘積100倍，個、十叉乘和10倍，再加個位乘個位。3、舉例 37×64 3×6×100=1800 (3×4+7×6)×10=540 4×7=28 37×64=2368