@kykyryky кстати, если если у вас может быть только произведение нескольких полиномов (p1)*(p2)*...*(pn), как в вашем примере а не более сложные выражения типа x * (x^2 + (x + 1) * (2 * x + 1)) то разбор выражения сведется к разделению строки на части по этим скобкам ну и последовательного умножения, как писал @jcmvbkbc
@victor1234 Боюсь, что если направление камеры может сильно отличаться от нормали, то даже ваш способ не сработает. Остается только перебирать все 3 варианта и как-то определять верный. Но если искажения небольшие то способ неплохой.
1. Вы пытались использовать типы до их объявления
2. В списке инициализации (это то что начинается с двоеточия перед телом конструктора) класса LastRound вы зачем-то разыменовываете lala.
3. не пишите this->{method_name}, в C++ внутри методов класса к ним можно обращаться просто по имени
4. вместо простыни:
period = period;
numberPics = numberPics;
lala = lala;
в конструкторе используйте списки инициализации:
Round(int period, int numberPics, Ui_Game *lala)
:period(period)
,numberPics(numberPics)
,lala(lala)
{
}
<\code>
Хорошая идея все поля класса называть с подчеркиванием на конце:
period_(period)
@prosto_anton Пользовательский итератор может помочь, но все зависит от задачи. Скажем для сериализации лучше использовать boost.serialization или другую специализированную библиотеку.
@JilkaVaSe вы можете попробовать упростить задачу. Для начала постройте сеть предсказывабщую погоду на следующий день в одном городе по 5-7 точкам на карте. Тогда, если погода в городе будет описываться, скажем 10 входами, получается сеть с 7*10=70 входами и 10 выходами.
@JilkaVaSe В таком случае названия городов 100% не нужны. Более того идентификаторы тоже не нужны. Все равно вам придется передавать данные по всем городам за 1 раз. Данные по городу будут просто соответствовать подмножеству входов.
@JilkaVaSe Небольшие дискретные величины, порядка 10 можно представлять в виде кода 001000, где единичка стоит на месте с соответствующим номером. Если рассматривать сотни городов, то может стоит попробовать географические координаты?
@ptitca_zu суть в том, что 23:59 и 00:00 находятся довольно близко, однако чтобы нейронная сеть это поняла, я вместо абсолютного значения даю 2
def cycled_data(value, period):
nvalue = value / period * 2 * pi
return (sin(nvalue), cos(nvalue))
@ptitca_zu Я упростил себе задачу, сведя ее к классификации (теплее\холоднее) и посчитал нейронкой и SVM. Плюс различные трюки для обработки входных данных (feature enginering) нормализация, представление циклических параметров (время, направление ветра) через sin и cos.
@begemot_sun Ну, 90% это тоже монетка с очень тяжелым орлом. Ясно, что с хорошей точностью такую задачу за пару вечеров на основе данных одной метеостанции не решить. Кстати, интересно найти точность прогнозов для какого-нибудь gismeteo.