bc算法

Ⅰ 63X12都有哪四种不同的计算方法

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算法扩展阅读：

简便计算需要用到的一些规律：

1、乘法分配律=ac+ab=a(b+c)

2、乘法结合律=abc=a(bc)

3、乘法交换律=abc=bac

4、积不变性质=ab=(a÷c)×(bc)(c≠0)

5、加法：结合律=a+b+c=a+(b+c)

四则运算的运算顺序：

1、同级运算时，从左到右依次计算。

2、两级运算时，先算乘除，后算加减。

3、有括号时，先算括号里面的，再算括号外面的。

Ⅱ 有一道题是AB8减BC等于CC,那ABC分别是多少

AB8指的3位数吧，同理BC是2位数

这是一个推理性题目

Ⅲ BC结果为什么和我测算的孕期相差好多

[:em32:][:em32:]医学上对于怀孕的时间算法是论周的每四个周为一个月所以孕满周为40个周也就是咱们常说的十月怀胎这个时候只论周算因为每个周7天是固定的不会改变而如果咱们按日历来算的话其实从怀孕到生就只有9个多一点月因为每个月的天数不一样有月大月小之分所以按日历算的日期跟论周算的日期不太一样不知道lz明白我说的么

Ⅳ 全等算法

Ⅳ 贝叶斯网络学习

BN学习的目的就是要找到一个最能真实反映当前研究问题中现有的各研究对象之间相互依赖关系的BN模型，BN学习可以分为以下两个阶段:①结构学习(Structure Learn-ing)，即网络拓扑结构的学习。②参数学习(Parameter Learning)，即网络中每个节点变量的局部先验条件概率分布的学习。

比较简单的BN学习方法是先依据专家知识确定BN的拓扑结构，然后通过给定的样本数据学习BN的概率分布(参数)。比较复杂的BN学习方法是BN的拓扑结构和概率分布都是通过给定样本数据学习得出，这也是现在的研究热点。结构学习和参数学习是相互联系的，一方面BN的结构是由联合概率分布函数来直接决定;另一方面，节点的条件概率依赖于BN的拓扑结构。

2.2.1 贝叶斯网络结构学习

BN结构学习就是利用训练样本数据，寻找对数据和先验知识拟合的最好的网络拓扑结构。学习分为完备数据结构学习和不完备数据结构学习两种情况。目前，具有完备数据的 BN 结构学习方法比较成熟，而从不完备数据中学习 BN 结构比较困难，现有算法仍存在缺陷。

2. 2. 1. 1 具有完备数据的贝叶斯网络结构学习

当训练样本完备时，常用的 BN 结构学习算法可以分为两种: 基于搜索记分的方法和基于统计测试的方法。

( 1) 基于搜索评分的结构学习算法。基于搜索评分的结构学习算法将结构学习视为搜索最佳网络问题。其核心思想是: 首先添加任一条边，然后使用搜索方法添加新的边，最后利用评分函数评分，测试新旧网络分值的大小。学习的目的就是找到评分最大的结构。这是个连续进行的过程，直到老模型的分数不再比新模型的分数低为止。评分方法有很多，如基于熵的评分、最小描述长度( LMS) 的评分以及贝叶斯评分。这类算法有一个共同点: 为每个候选的 BN 定义一种评价网络结构与样本集吻合程度的测度，然后，通过遗传和进化算法、模拟退火法或者爬山算法搜索具有最佳测度的拓扑网络结构。

( 2) 基于统计测试的结构学习算法。该学习算法的核心思想是: 首先进行训练样本统计测试，尤其是测试条件独立性; 然后，利用节点集间的条件独立性构造 DAG( 有向无环图) ，以尽可能地囊括这些条件独立性，它将独立的概念从构造结构中分离出来。

具有代表性的统计测试的结构学习算法有: ①Spirtes 等( 1993) 提出 SGS 算法，是一个典型的用条件独立性测试确定拓扑结构的算法，该算法从无向完全图出发，如果相邻结点间存在无向分隔割集，则删除它们的边，然后通过统计测试来确定剩余边的方向。②Acid 等( 1999) 提出了有向图构造算法 EP，证明有向图模型无论是否为单连接结构都对分类问题的影响效果不大。③Cheng Jie 等( 2002) 年将统计测试与信息论结合，通过相互信息量的计算来确定节点间的条件独立性，用相互信息量代替条件独立测试，从而构造多连接有向图模型。

2. 2. 1. 2 缺失数据情况下的贝叶斯网络结构学习

在数据不完整的情况下，BN 结构学习会比较困难，现有的研究算法主要是基于打分的结构学习。数据不完备会导致出现以下两方面问题: ①一些充分统计因子不存在，导致无法直接进行结构打分; ②打分函数不再具有可分解形式，因此不能进行局部搜索。围绕这两方面问题相继出现了一些解决的方法，如 Friedman( 1997) 借鉴参数学习的选择 － 期望最大算法，提出模型的 EM 结构学习方法; Sebastian 等( 1997) 将 BC 算法应用于结构学习; Fried-man( 1998) 引入一种使用贝叶斯打分方法学习概率模型的新方法，贝叶斯结构期望最大算法，简称为 Bayesian － SEM 算法。

2. 2. 2 贝叶斯网络参数学习

BN 参数学习的目标是: 给定训练样本和网络拓扑结构，利用先验知识，确定 BN 模型各个节点处的条件概率。参数学习同样可以分为完备数据和不完备数据两种情况。数据完备时的参数学习算法包括由 Fayyad( 1990) 提出的贝叶斯估计方法和 Spiegelhalter( 1996) 提出的最大似然估计 ( MLE) 方法; 从不完备的数据中学习概率参数的算法主要有 Gibbs 样本法( Heckerman，1995) 和期望-最大 ( EM) 算法( Spiegelhalter，1990; Mallet，1991; Lauritzen，1991等) 。

2. 2. 3 贝叶斯网络推理

概率推理是 BN 应用的主要目的之一。BN 推理是根据某些已知给定值的节点，估计未知节点的值。即在给定一个 BN 模型的情况下，依据已知条件，利用贝叶斯概率中条件概率的计算方法，计算出所感兴趣的目标节点发生的概率。在 BN 推理中主要包括以下 3 种推理方式:

( 1) 因果推理: 也称自上向下的推理，目的是由原因推出结论。已知证据 ( 原因) ，根据BN 的推理计算，求出在该证据 ( 原因) 发生的情况下结果发生的概率。

( 2) 诊断推理: 也称自下向上的推理，目的是由结论推出原因。是在已知结果情况下，根据 BN 推理计算，得到导致该结果发生的原因即其发生的概率。该推理常用在故障诊断、病理诊断中，目的是找到故障发生、疾病发生的原因。

( 3) 支持推理: 目的是对原因之间的相互影响进行分析，提供用以支持所发生现象的解释。

BN 推理算法大体可以分为精确推理算法和近似推理算法两大类。理论上，所有类型的 BN 都可以用精确推理算法进行概率推理，但实际上 BN 精确推理是一个 NP-hard 问题( Cooper，1990) ，尤其当模型结构较复杂、包含大量的变量时，精确推理就变得尤为困难。而近似推理相比精确推理来说，是解决复杂网络模型的一个较好办法，它可以大大简化计算和推理过程。因此，现阶段 BN 研究中许多情况下都采用近似算法。

Ⅵ 谁能·帮我解释一下Qos 的cir bc be之间的关系啊

BC：承诺突发量，即一次性加进的令牌数量 TC：向令牌桶中添加的令牌的时间周期，默认125ms，即1s要向令牌中放8次令牌。 CIR：承诺信息速率。即每秒钟往桶里加的令牌的速率，这个速率也就决定了用户流量，这是一个平均量，可由公式：CIR=BC/TC得出。 令牌桶算法的三种模式： 1.单速双色 在单速双色的令牌桶算法中，只存在一个令牌桶，并且流量只会出现两种结果，即符合CIR（conform）和超出CIR（exceed）。在一秒钟结束后，没有用完的令牌会被全部清空，由下一秒重新加入。 因此无论上一秒钟是否传过数据，这一秒都可以保持CIR，并且如果每秒流量超过了CIR后，超过的流量都会采取已经设定的动作。 2.单速三色 在单速三色的令牌桶算法中，使用两个令牌桶，用户每秒的可用带宽，总是两个桶的令牌之和。第一个桶的机制和单速双色算法没有区别。第二个桶的令牌却不是直接加入，只有当一秒钟结束后，第一个桶中存在剩余令牌时，这些剩余令牌就可以从第一个桶中被转移到第二仅供学习参考，请勿用于商业活动~ 2 个桶中。最大数量被称为 Excess Burst size（Be），Be是不可能超过CIR的，因为第一个桶每秒的所有令牌就是CIR，即使所有令牌全部被移到第二个桶，Be最多也只能等于CIR。注：Be和Bc却毫无关系。在每一秒结束时，若用户没有将第二个桶的令牌用完，那么第二个桶的令牌也是要全部清除的，第二个桶中的令牌，都来自于上一秒第一个桶没用完的令牌。 缺点：要使用户在某一秒的速度能够达到CIR+Be，唯一的办法是用户在上一秒钟以低于CIR的速度传输。因此，用户不可能每一秒都以CIR+Be的速度传输。 3. 双速三色 双速三色的令牌桶算法，同样使用两个令牌桶，然而这两个桶是相互独立的，并不会将第一个桶未用的令牌放入第二个桶。第一个桶与以往的算法相同，而第二个桶可以直接设置为CIR+Be之和，称为PIR。当用户的数据通过接口时，总是先检查第二个桶的PIR，如果超出则采取动作，如果未超出，再检查是是否符合第一个桶的CIR，如果超出CIR，则采取第二个桶的策略传输，如果未超过，则正正常传输。 由于直接设置两个速率，因此用户可以直接以CIR+Be之和的速率进行传输。 这是某大神做的总结。

Ⅶ 数据库闭合算法函数依懒中bc指向d能说b指向d吗

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 平行四边形面积有两种算法，一种是S=bc，另外一种是S=bcSinA（A为bc两边所夹角的度数）。对么在线等！

第二种对！第一种不对！没打错？

Ⅸ Bc《C语言程序设计》汽车加油

#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 两位数速算方法

一、头同尾合10(十位相同，个位和是10)的两个两位数相乘。说明：“头”指两位数中的十位，“尾”指两位数中的个位。“尾合10”有1+9=10, 2+8=10, 3+7=10, 4+6=10, 5+5+10五种情况。(下同)1、算法推导：ab×ac (b+c=10) 这里的a、b、c都是各数位上的数字。ab所表示的数值是10a+b,同理，ac所表示的数值是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：头同尾合10，十位添加1，先后两相乘，接写个位积。3、举例 36×34 符合头同(3),尾合10(6+4=10) 3×(3+1)=12 6×4=24 36×34=1224 二、尾同头合10(个位相同，十位和是10)的两个两位数相乘。1、算法推导：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：尾同头合10，两步算出积：①十位相乘加个位，然后扩大100倍;②再加个位乘个位。 3、举例 27×87 符合尾同(7),头合10(8+2=10) (2×8+7)×100=2300 7×7=49 27×87=2349 三、任意两位数与11相乘1、算法推导：ab×11 ab×11=(10a+b)×(10+1) =100a+10a+10b+b =100a+10(a+b)+b2、速算方法概括：把被乘数十位上数字写到积的百位上，个位上的数字不动；被乘数两个数字的和写在积的十位上（满十向百位进一），即“两边拉，中间加”。3、举例 57×11 5(5+7)7 57×11=627 四、任意两位数的平方1、算法推导：ab×ab ab×ab=(10a+b)2 =100a2+20ab+b2 2、速算方法概括：十位乘方100倍，个、十乘积20倍，再加个位乘个位。3、举例 73×73 7×7×100=4900 3×7×20=420 3×3=9 73×73=5329 五、头同尾不同(十位相同，个位不同)的两个两位数相乘。1、算法推导： ab×ac ab×ac=(10a+b)×(10a+c) =100a2+10ac+10ab+bc =10a(10a+b+c)+bc 注意：括号内是其中一个两位数(10a+b或10a+c)与另一个两位数个位上数字(c或b)的和。 2、速算方法概括：将一个两位数与另一个两位数个位上数字相加，再与十位数值相乘，最后加上个位乘积。3、举例 43 × 46 符合头同(4),尾不同(3,6) （43 + 6）× 40 = 1960 3 × 6 = 18 43 × 46=1978 六、一般的两个两位数相乘。1、算法推导：ab×cd ab×cd=(10a+b)×(10c+d) =100ac+10ad+10bc+bd =100ac+10(ad+bc)+bd2、速算方法概括：十位乘积100倍，个、十叉乘和10倍，再加个位乘个位。3、举例 37×64 3×6×100=1800 (3×4+7×6)×10=540 4×7=28 37×64=2368