deterministic

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複数の値を返すSUDFの確定フラグをテストしようとしています（thisへの質問に続きます）。 DETERMINISTICフラグは、パフォーマンスを向上させるために同じ入力に対する結果をキャッシュする必要があります。しかし、私は複数の戻り値に対してこれを行う方法を理解できません。 CREATE FUNCTION DET_TEST(IN col BIGINT) RETURNS a int, b in

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SQL Serverで確定的関数に変換する

この関数を呼び出すビューのインデックスを作成できるように、SQL Serverで確定的な関数を作成しようとしています。この関数は列名をとり、その月の終わりをdatetimeとして返します。たとえば、201701〜20170131です。これを決定的な関数に変換するのを手伝ってもらえますか？このOBJECTPROPERTYクエリが0を返す CREATE FUNCTION dbo.ufnGetFisc

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そのC＃のAssembyを確認し、特定のクラス、などランダムまたはのDateTime、またはのAppDomain内フロートの使用を制限することが可能である

決定論的です。あなたはそれらを使用する場合、反射でそれを検出することは可能ですか？私たちはILコードを調べるべきですか？私はプラグインシステムを作りたいと思いますが、実行されたコードが確定的であることを確認する必要があります。それに対処する方法の他のアイデア？ありがとうございました。

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APIを使用してカタログからOneLoginアプリを設定する方法はありますか？

OneLoginの設定状態がバージョン化され、再作成可能であることを確認したいと思います。そのため、プログラムを構成するプログラム的な機能は非常に貴重です。 APIドキュメントで検索すると、これを行う方法が見つかりませんでした。 webviewを使用すると、これらの変更が追跡され、バージョン管理されていないことがわかります。また、決定的なアプリケーションやディレクトリの状態をすばやく復旧できる自動

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新鮮なIDを確定的に取得する

私はIImmutableDictionary<int, MyType>をC＃で持っています。私のプログラムの実行中に、私はいくつかのコマンドに基づいてMyTypeインスタンスを追加し、削除したいと思います：MyTypeが追加されると public sealed class AddMyTypeCommand : ICommand { public readonly MyType myTy

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シミュレーション非決定性チューリングマシン[JFLAP]

問題：開始状態Q0、と＃記号で1平方以外は完全に空のテープを考えると、それに＃や停止を見つけます。非決定：このマシンには、左の検索または開始状態の右側するか選択し、次のシンボルは、それがままに＃記号、されるまで、その方向にいっています。決定論：？は、どのように私は決定論の形でこのマシンを複製するのですか？あなただけの上で実行していない...

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メジアン中央値の選択python

私はアルゴリズムの選択（a.k.a決定論的選択）を実装しています。私はそれが小さな配列/リストのために働いているが、私の配列サイズが26を超えると、次のエラーで壊れてしまう。 "RuntimeError：最大再帰深度を超えた"。配列のサイズが25以下の場合は問題ありません。私の最終的な目標は、サイズ500の配列に対して実行され、多くの反復を行うことです。反復は問題ではありません。私はすでにSta

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決定性有限状態オートマトン（DFA）試験Q

問題がある：デザイン決定性有限状態オートマトン（DFA）以下仕様に従って：そのアルファベット{0、1}です。 その言語は、1の奇数のすべての単語で構成されます。 （アルファベットの一部であっても）0は受け入れられません。このことにより、だから、は、私はそれが働いていたものの、それが唯一の「111」例えば受け入れて、「11」私の最初の試みを拒否するだろう意味確信している、それが0の

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ブール式が真または偽であるかどうかを確認するDFAを設計する

私は本当に助けが必要です。私はDFAを構築する100の例のようにしました。どんな助けでも大歓迎です。私はいくつかのランダムなブール関数を持っています： f（a、b、c、d）=（a∨c）∧（（a∧b）∨（c↔d））と私は真であるすべての文字列を受け入れるDFA（バイナリでは3,7,8,11,12,13,14,15）、それ以外はすべて拒否されます。だから基本的には、これらの整数をバイナリ形式に変換し

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ランダム化されたアルゴリズムを使用することができますか？

ランダムなアルゴリズムは間違った答えを与える可能性があります。例えば、グラフの最小カット問題を解決するために収縮アルゴリズムを使用すると、アルゴリズムn^2 * ln（n）回実行する必要があります。正解は最大1/nです。失敗の可能性がどれほど小さいかにかかわらず、その答えは間違っている可能性があります。そもそも