$money_total=100; $personal_num=10; $min_money=0.01; $money_right=$money_total; $randMoney=[]; for($i=1;$i<=$personal_num;$i++){ if($i== $personal_num){ $money=$money_right; }else{ $max=$money_right*100 - ($personal_num - $i ) * $min_money *100; $mon

/** 题目:A Simple Nim 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5795 题意:给定n堆石子,每堆有若干石子,两个人轮流操作,每次操作可以选择任意一堆取走任意个石子(不可以为空) 或者选择一堆,把它分成三堆,每堆不为空.求先手必胜,还是后手必胜. 思路: 组合游戏Nim: 计算出每一堆的sg值,然后取异或.异或和>0那么先手,否则后手. 对于每一堆的sg值求解方法: 设:sg(x)表示x个石子的sg值.sg(x) = mex{sg

package cn.tedu.demo;/** * @author 赵瑞鑫      E-mail:1922250303@qq.com * @version 1.0* @创建时间:2020年7月16日 下午5:32:28 * @类说明: 两个数交换的三种解决方案*/public class Demo13 { public static void main(String[] args) {        // TODO Auto-generated method stub        //两个

console.log('请输入三个数:'); let num1 = readline.question() - 0; let num2 = readline.question() - 0; let num3 = readline.question() - 0; let num4; if (num1 > num2) { num4 = num1; num1 = num2; num2 = num4; } if (num2 > num3) { num4 = num2; num2 = num3; nu

static double[] iArr = new double[10] { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 }; static Stack<double> stack = new Stack<double>(); static double tempNum = 0; static double a = 11; static void Main(string[] args) { for (int i = 0; i < iArr.Length; i++) { if

"波导杯"安徽科技学院第七届程序设计大赛 Contest - 2016 "Bird Cup" ICPC7th@ahstu Start time:  2016-04-23 08:00:00.0  End time:  2016-04-23 12:00:00.0Current System Time:  2016-04-23 19:02:17.554  Contest Status:   Ended 关于举办"波导杯"安徽科技学院第七届程序设计大赛通

"波导杯"安徽科技学院第七届程序设计大赛 原文章网页 Contest - 2016 "Bird Cup" ICPC7th@ahstu Start time:  2016-04-23 08:00:00.0  End time:  2016-04-23 12:00:00.0Current System Time:  2016-04-23 19:02:17.554  Contest Status:   Ended 关于举办"波导杯"安徽科技学院第七届程

A - Luggage DistributionTime Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87493#problem/A Description All provident tourists know about low-cost airlines. Those who used them at least once also know th

这次作业主要是有关监督学习,数据集是来自UCI Machine Learning Repository的Million Song Dataset.我们的目的是训练一个线性回归的模型来预测一首歌的发行年份.相关ipynb文件见我github. 作业主要分成5个部分:读取和解析数据,创建模型和评价一个基础模型,训练和评估一个线性回归模型,用MLlib选择参数,增加交互项的特征. Part 1 Read and parse the initial dataset Load and check the

当垃圾已经成为一种常态233333 A.旋转子段 考场上的$n^2$手残少了20分,555  (主要是因为实在打不出来$n^3$的做法所以写不了对拍?ccc为什么考场上没有想起有reverse()这么毒瘤的操作啊) 很显然要反转的区间两端一定是一对$i,a[i]$(具体谁在左谁在右看大小关系),因为如果不是的话它俩没啥用就完全可以去掉. 所以枚举所有的i和a[i]不断更新最优解就能得到答案,那么只要能够$O(1)$查询答案复杂度就可以保证了.不妨设当前枚举到的i<a[i],那么我们要查询的固定点

实现效果:通过StatusStrip显示窗体状态栏同时将状态栏分成三部分居左边显示相关文字信息中间空白显示居右边显示时间信息 1.创建窗体及添加StatusStrip  默认StatusStrip名称为statusStrip1 2.在statusStrip1的Items属性中  添加三个StatusLabel  默认名称为toolStripStatusLabel1,2,3  按1,2,3的顺序排列 3.修改toolStripStatusLabel1的Text属性   为相关文字如"欢迎使用本系统

寻找最大的K个数 问题描述 在面试中,有下面的问答: 问:有很多个无序的数,我们姑且假定它们各不相等,怎么选出其中最大的若干个数呢? 答:可以这样写:int array[100] …… 问:好,如果有更多的元素呢? 答:那可以改为:int array[1000] …… 问:如果我们有很多元素,例如1亿个浮点数,怎么办? 答:个,十,百,千,万……那可以写:float array [100 000 000] …… 问:这样的程序能编译运行么? 答:嗯……我从来没写过这么多的0 …… 分析与解法 [

一.前言 本单元作业都是关于JML(Java Modeling Language),JML是一种契约式设计(Design by Contract)的语言,契约式设计的主要目的是希望程序员能够在设计程序时明确地规定一个模块单元(具体到面向对象,就是一个类的实例)在调用某个操作前后应当属于何种状态,它强调三个概念:前置条件,后置条件和不变式,要求输入的参数满足前置条件,要求函数完成时的状态满足后置条件,要求函数开始运行和结束运行时满足不变式,即对调用者来说不变式总是为真,而对函数内部来说不变式可以为

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex

集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ———————————————————————————————————————————— 集成算法  集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器. 弱分类器(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50,可以是之前学过的逻辑

在安装Ambari时,Ambari默认的数据库是ProstgreSQL,对ProstgreSQL不太熟悉,选择使用MySql. 但Centos 7 默认支持的是MariaDB数据库. MariaDB是MySQL的一个分支,主要由开源社区在维护.安装过程中先将Centos7默认安装的MariaDB数据库删除,再重新安装MySql. 安装步骤: 软件下载  (mysql的rpm包有很多文件,只需要安装Server 和 Client) 数据库安装 用户权限配置 安装目录及功能 常用创建用户方法 客户端

用火车头测试采集美拍的数据时无意中发现美拍的视频地址是一段加了混淆字符串的base64代码.如下图 于是好奇之下研究了下解密算法.具体过程省略800字.发现美拍的视频解密是通过js完成,于是找到了具体的解密代码,如下: ;(function(a) { var b = "substring", c = "split", d = "replace", e = "substr", f = { getHex: function(a)

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言