http://noi.openjudge.cn/ch0111/09/ 总时间限制: 1000ms  内存限制: 65536kB 描述 当长度为L的一根细木棍的温度升高n度,它会膨胀到新的长度L'=(1+n*C)*L,其中C是热膨胀系数. 当一根细木棍被嵌在两堵墙之间被加热,它将膨胀形成弓形的弧,而这个弓形的弦恰好是未加热前木棍的原始位置. 你的任务是计算木棍中心的偏移距离. 输入 三个非负实数:木棍初始长度(单位:毫米),温度变化(单位:度),以及材料的热膨胀系数.保证木棍不会膨胀到超过原始长度…

算法 - 第一章 时间复杂度: Big O 时间/空间复杂度计算一样,都是跟输入数据源的大小有关 n->∞ O(logn) 每次只使用数据源的一半,logn同理 最优解 先满足时间复杂度的情况最优情况下使用最小空间复杂度 例题:子序列交换 题目描述: 输入一个序列,如1234567,在5和6位置处分成两个子序列,12345与67,将两个序列交换输出,如该输出为6712345. 思路讲解: 首先将两个子序列逆序合并 逆序:左右两指针交换元素值直至中间 逆序空间复杂度:O(1) 再将生成的新序列逆序…

前言: oop非常非常非常重要.搞不懂oop,就玩不了python,就算能写也一定是写代码时候喜欢靠猜瞎猫碰死老鼠写得心很虚.为什么这么说呢,我也是从面向过程编程到死走过来的,一路def到死,一看到有class的代码就逃到十万八千里了不想看,想千方设百计绕过这样的代码.不仅不愿意看这样的代码,而且写代码时候很没思路,老是有一个想找一个原本有的类似的项目或模块,然后全盘复制过来,在里面进行扣字修改这种冲动.完全从0开始亲手写一个稍微复杂的文件是不存在的,做不到这一点(不知道有没有人相同的感受).而…

今天大家在群里大家非常热闹的讨论像画笔一样慢慢画出Path的这种效果该如何实现. 北京-LGL 博客号@ligl007发起了这个话题.然后各路高手踊跃发表意见.最后雷叔 上海-雷蒙 博客号@雷蒙之星 以一种巧妙的思路实现了这个效果 使大家受益匪浅 本来这篇博客应该由雷叔来写的,奈何雷叔忙着写教材,就委托我来写了. 我之前也总结过两种方法,再加上雷叔这第三种方法,一起写出来,分享给大家. 方法1 这种方法是最容易想到的,但是局限性也比较大,只适用于接近直线的这种Path.但是相对的代码比较简单,也…

嗯,自己看了下书.做了点笔记,做了一些相关的基础知识的补充,尽力做到了详细,这样子,应该上过本科的孩子,只要有高数和概率论基础.都能看懂整个BS公式的推导和避开BS随机微分方程求解的方式的证明了.…

一.Apache的安装 在终端输入: sudo apt-get install apache2 二.启动.停止Apache服务 Apache的启动和停止文件是:/etc/init.d/apache2 启动服务 sudo apache2ctl -k start 停止服务 sudo apache2ctl -k stop 重启服务 sudo apache2ctl -k restart 或 sudo /etc/init.d/apache2 restart 三. 配置文件的结构 The configura…

最近工作中用到EXCEL统计处理一些数据,正好之前有自学了一段时间的EXCEL,这次正好用上.为了加深印象,以后方便翻阅,就记录下来.这篇会不断补充. IF 多条件判断返回值 IF(logical_test, [value_if_true], [value_if_false]) 示例: 小于500,且未到期的,返回"补款" IF(AND(A2<500,B2="未到期"),"补款","") 职称为工程师或高工的,返回&qu…

AS3缓动公式:sprite.x += (targetX - sprite.x) * easing;//easing为缓动系数变量sprite.y += (targetY - sprite.y) * easing;AS3弹性公式:vx += (targetX - sprite.x) * spring;//spring为弹性系数vy += (targetY - sprite.y) * spring;sprite.x += (vx *= friction);//friction为摩擦力sprite.…

kf=read.csv('d:/kf.csv') # 读取康复数据kfsl=as.matrix(kf[,1:3]) #生成生理指标矩阵xl=as.matrix(kf[,4:6]) #生成训练指标矩阵x=slxy=xlyx0=scale(x)x0y0=scale(y)y0m=t(x0)%*%y0%*%t(y0)%*%x0meigen(m)w1=eigen(m)$vectors[,1]v1=t(y0)%*%x0%*%w1/sqrt(as.matrix(eigen(m)$values)[1,])v1t…

1. 内容概要 Multivariate Linear Regression(多元线性回归) 多元特征 多元变量的梯度下降 特征缩放 Computing Parameters Analytically 正规公式(Normal Equation ) 正规公式非可逆性(Normal Equation Noninvertibility) 2. 重点&难点 1)多元变量的梯度下降 2) 特征缩放 为什么要特征缩放 首先要清楚为什么使用特征缩放.见下面的例子 特征缩放前 由图可以知道特征缩放前,表示面积的…