帮我改以下代码的错#include <stdio.h> int main() { int mem_page_num=3; int seq_len=17; int page_seq[] = { 7, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 2, 3, 0, 3, 2, 1, 2, 0, 1 }; int result = opt_missing_page_num(page_seq, seq_len, mem_page_num); printf("%d", result); return 0; } int opt_missing_page_num(int page_seq[], int seq_len, int mem_page_num) { int mem_page[mem_page_num]; int page_fault = 0; int next_use[mem_page_num]; int i, j, k, max_next_use; for (i = 0; i < mem_page_num; i++) { mem_page[i] = -1; next_use[i] = seq_len; } for (i = 0; i < seq_len; i++) { int page = page_seq[i]; int found = 0; for (j = 0; j < mem_page_num; j++) { if (mem_page[j] == page) { found = 1; next_use[j] = seq_len; break; } } if (!found) { int victim = -1; for (j = 0; j < mem_page_num; j++) { int use_time = next_use[j]; if (use_time < seq_len && (victim == -1 || use_time < next_use[victim])) { victim = j; } } mem_page[victim] = page; next_use[victim] = seq_len; page_fault++; } for (j = 0; j < mem_page_num; j++) { int page2 = mem_page[j]; if (page2 != -1) { found = 0; max_next_use = -1; for (k = i + 1; k < seq_len; k++) { if (page_seq[k] == page2) { found = 1; max_next_use = k; break; } } if (!found) { max_next_use = seq_len; } next_use[j] = max_next_use; } } } return page_fault; }

时间: 2024-02-14 18:11:33 浏览: 86
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SeqList.h #include <stdio.h> //包含标准输入输出流的头文件 #include <assert.h

这段代码中的问题是缺少函数的声明，需要在main函数前面加上函数声明： ```c #include <stdio.h> int opt_missing_page_num(int page_seq[], int seq_len, int mem_page_num); int main() { int mem_page_num=3; int seq_len=17; int page_seq[] = { 7, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 2, 3, 0, 3, 2, 1, 2, 0, 1 }; int result = opt_missing_page_num(page_seq, seq_len, mem_page_num); printf("%d", result); return 0; } int opt_missing_page_num(int page_seq[], int seq_len, int mem_page_num) { int mem_page[mem_page_num]; int page_fault = 0; int next_use[mem_page_num]; int i, j, k, max_next_use; for (i = 0; i < mem_page_num; i++) { mem_page[i] = -1; next_use[i] = seq_len; } for (i = 0; i < seq_len; i++) { int page = page_seq[i]; int found = 0; for (j = 0; j < mem_page_num; j++) { if (mem_page[j] == page) { found = 1; next_use[j] = seq_len; break; } } if (!found) { int victim = -1; for (j = 0; j < mem_page_num; j++) { int use_time = next_use[j]; if (use_time < seq_len && (victim == -1 || use_time < next_use[victim])) { victim = j; } } mem_page[victim] = page; next_use[victim] = seq_len; page_fault++; } for (j = 0; j < mem_page_num; j++) { int page2 = mem_page[j]; if (page2 != -1) { found = 0; max_next_use = -1; for (k = i + 1; k < seq_len; k++) { if (page_seq[k] == page2) { found = 1; max_next_use = k; break; } } if (!found) { max_next_use = seq_len; } next_use[j] = max_next_use; } } } return page_fault; } ```
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主要思路是维护一个大小为mem_page_num的页面表，以及一个页面队列，每当访问一个页面时，将其加入队列并更新页面表。如果队列已满，就将最久未被访问的页面从队列中移除，并将新页面加入队列。如果访问的页面已经在...
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1. #include<stdio.h> int My_pow(int n,int k) 应该换成 #include<stdio.h> int My_pow(int n,int k) 2. return n^k; 这里使用的是异或运算符，而不是求 n 的 k 次方。应该使用标准库中的 pow() 函数或者...

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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Event { int begin; int end; } Event; int cmp(const void *a, const void *b) { Event *e1 = (Event *)a; Event *e2 = (Event *)b; ...
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int opt_missing_page_num(int* page_seq, int seq_len, int mem_page_num){ int missing_page_num = 0; // 缺页次数 int* mem_page_seq = (int*)malloc(mem_page_num * sizeof(int)); // 内存页面序列 bool* is_...
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩