若二次函数$f(x)=ax^2+bx+c(a,b,c>0)$有零点,则$\min\{\dfrac{b+c}{a},\dfrac{c+a}{b},\dfrac{a+b}{c}\}$ 的最大值为____ 由题意$b^2\ge 4ac,$由$a,c$的对称性只需考虑$b=max\{a,b,c\}\vee a=\max\{a,b,c\}$.当$b=max\{a,b,c\}$时$\min\{\dfrac{b+c}{a},\dfrac{c+a}{b},\dfrac{a+b}{c}\}=\dfrac{c+a}…

评:最后用到了中间的截面三角形两边之和大于第三边.能不能构成三棱锥时考虑压扁的"降维"打击是常见的方式.…

c++map的用法 分类: 资料 2012-11-14 21:26 10573人阅读 评论(0) 收藏 举报 最全的c++map的用法 此文是复制来的0.0 1. map最基本的构造函数: map<string ,int>mapstring; map<int,string >mapint; map<sring,char>mapstring; map< char ,string>mapchar; map<char,int>mapchar; map&…

小技巧:本文之前由csdn自动生成了一个目录,不必下拉一个一个去找,可通过目录标题直接定位. 本文转载自本人的csdn博客,复制过来的,排版就不弄了,欢迎转载. 声明: 题目部分皆为南阳OJ题目. 代码部分包含AC代码(可能不止一个)和最优代码,大部分都是本人写的,并且大部分为c代码和少部分c++代码and极少java代码,但基本都是c语言知识点,没有太多差别,可能代码有的写的比较丑,毕竟知识有限. 语言入门部分题基本都较为简单,是学习编程入门的很好练习,也是ACM的第一步,入门的最佳方法,望认…

1.分类 OC提供了一种与众不同的方式--Category,可以动态的为已经存在的类添加新的行为(方法) 这样可以保证类的原始设计规模较小,功能增加时再逐步扩展. 使用Category对类进行扩展时,不需要创建子类 Category使用简单的方式,实现了类的相关方法的模块化,把不同的类方法分配到不同的分类文件中 ()代表着一个分类 ()中的代表者分类的名称 也可以为系统子类的类添加一些扩展方法 2.协议(Protocol) 1.简单来说就是一系列方法的列表,其中声明的方法可以被任何类实现.这种模…

导读: 分类问题是机器学习应用中的常见问题,而二分类问题是其中的典型,例如垃圾邮件的识别.本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集,从对数据集进行探索,数据预处理和特征工程,到学习模型的评估与选择,较为完整的展示了解决分类问题的大致流程.文中包含了一些常见问题的处理方式,例如缺失值的处理.非数值属性如何编码.如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等. 作者:llhthinker 欢迎转载,请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthin…

国家集训队1999论文集 陈宏:<数据结构的选择与算法效率--从IOI98试题PICTURE谈起> 来煜坤:<把握本质,灵活运用--动态规划的深入探讨> 齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化> 邵铮:<数学模型的建立.比较和应用> 石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化--论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性> 杨帆:<准确性.全面性.美观性--测试数据设计中的三要素> 周咏基:<论随机化算法的原理与设计> 国家集训队2000论文集 陈彧…

(知识点分类.看完想(╯‵□′)╯︵┻━┻) orz...一点点来吧.简单标记一下. 蓝色,比较熟悉,能够做. 蓝绿色,一般熟悉,需要加强 红色,(比个辣鸡.jpg) (标记完突然想打人...) 第一类:基础算法 (1)     基础算法:枚举,贪心,递归,分治,递推,构造,模拟 (2)     动态规划:背包问题,树形dp,状态压缩dp,单调性优化,插头dp (3)     搜索:dfs,bfs,记忆化搜索,优化与剪枝,双广,A*,IDA*,跳舞链 第二类:数据结构 (1)     简单数据结…

(2017-05-18 银河统计) 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系. 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的.决策树方法先根据训练集数据形成决策树,如果该树不能对所有对象给出正确的分类,那么选择一些例外加入到训练集数据中,重复该过程一直到形成正确…

常用包: ——数据处理:lubridata ,plyr ,reshape2,stringr,formatR,mcmc: ——机器学习:nnet,rpart,tree,party,lars,boost,e1071,BayesTree,gafit,arules: ——可视化包:ggplot2,lattice,googleVis: ——地图包:ggmap,RgoogleMaps,rworldmap: 金融包: ——时间序列:zoo,xts,chorn,its,timeDate: ——金融分析:quan…