【Checkio Exercise】Probably Dice

题目: Probably Dice Battle is full of randomnesses. You should observe randomness in a controlled setting to prepare for this inevitability. We'll start by rolling the dice. Typically, when using multiple dice, you simply roll them and sum up all the r…

【Checkio Exercise】Robot Sort

Robot Sort All of the refined ingots should be sorted by size in each lot while passing by on a conveyor. Because the conveyor is already running, our robots needs to quickly swap neighboring ingots. You are given the size and initial order of the in…

【Checkio Exercise】Three Point Circle

计算三角形外接圆的函数: Three Point Circle If we want to build new silos, then we need to make more formal and useful plots of land. Our topographer only marks a few points on the map and thinks that is good enough. It doesn't give us the coordinates which all…

【codeforces 534C】Polycarpus' Dice

[题目链接]:http://codeforces.com/contest/534/problem/C [题意] 给你n个奇怪的骰子,第i个骰子有di个面; 然后给你n个骰子的点数之和; 问你每一个骰子有哪一些面是不可能出现的; [题解] 对于第i个骰子设它的点数为x 设其他n-1个骰子的最大点数之和(即∑di)为restmax 如果 x+restmax< A 且x是最大的满足这个条件的x; 则1..x这些点数都不能出现; 同时还有设其他n-1个骰子的最小点数之和(即n-1)为restmin…

【Python CheckiO 题解】SP

题目描述 [Speech Module]:输入一个数字,将其转换成英文表达形式,字符串中的所有单词必须以一个空格字符分隔. [输入]:一个数字(int) [输出]:代表数字的英文字符串(str) [前提]:0 < number < 1000 [范例]: checkio(4)=='four' checkio(143)=='one hundred forty three' checkio(12)=='twelve' checkio(101)=='one hundred one' checkio(2…

【Python基础】lpthw - Exercise 44 继承与组合

一.继承原则:大部分使用继承的场合都可以用组合取代或者简化,而多重继承则需要不惜一切的避免. 1. 什么是继承继承:用于指明一个类的大部分或者全部功能都是从一个父类获得的.此时,父类的实例的所有动作可能都会工作在子类的实例上,这样可以把通用的功能放在父类里边,然后给子类设定一些特别的功能. 父类和子类的三种交互方式: ① 子类上的动作完全等同于父类上的动作 ② 子类上的动作完全覆盖了父类上的动作 ③ 子类上的动作部分替换了父类上的动作 2. 隐式继承如果在父类中定义了一个函数,而在子类中没…

【Machine Learning】单参数线性回归 Linear Regression with one variable

最近开始看斯坦福的公开课<Machine Learning>,对其中单参数的Linear Regression(未涉及Gradient Descent)做个总结吧. [设想] 最近想要租房,收集了一些信息,得知房价与房间大小有关,那成本函数就可以预测在不同房间大小下租房的价格(PS:价格可能也与该房地理有关,那若把大小和距离市中心距离一并考虑,则属于多参数的线性回归) [数据] 1.准备一个ex1data1.txt,第一列为年龄,第二列为价格 2.导入matla…

【精解】EOS智能合约演练

EOS,智能合约,abi,wasm,cleos,eosiocpp,开发调试,钱包,账户,签名权限热身本文旨在针对EOS智能合约进行一个完整的实操演练,过程中深入熟悉掌握整个EOS智能合约的流程,过程中出现的问题也会及时研究并入我们自己的知识体系.本文会主要跟随EOS官方Wiki的智能合约部分进行研究学习,主要分为开启一个私有链创建钱包载入基础IO的智能合约支持创建账户智能合约学习: token 交易所智能合约实战: Helloworld 准备 EOS的智能合约采用C++ 编写,因…

【学习笔记】JS知识点整理

1 原型/原型链 1-1 原型定义:原型是function对象的一个属性,定义了构造函数制造出的对象的公共祖先.通过该构造函数产生的对象,可以继承该原型的属性和方法. 原型是一个对象. 可以利用原型的特性,提取共有属性. 对象属性与在原型上属性的增删改查. 对象如何查看原型 -> 隐式属性 __proto__ 对象如何查看构造函数 -> constructor 1-2 原型链原型链的构成(继承方法). 原型链与原型属性的增删改查基本相同. this指向调用该方法的对象. 大多数对象最终继承…

【RL系列】Multi-Armed Bandit笔记补充（一）

在此之前,请先阅读上一篇文章:[RL系列]Multi-Armed Bandit笔记本篇的主题就如标题所示,只是上一篇文章的补充,主要关注两道来自于Reinforcement Learning: An Introduction 的课后习题. 第一题为Exercise 2.5 (programming),主要讨论了Recency-Weighted Average算法相较于Sample Average算法的优点所在.练习内容大致为比较这两种算法在收益分布为非平稳分布的情况下的表现情况,主要的评价指标…

【HDOJ 2255】奔小康赚大钱（KM算法）

[HDOJ 2255]奔小康赚大钱(KM算法) 奔小康赚大钱 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 6051 Accepted Submission(s): 2667 Problem Description 传说在遥远的地方有一个很富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:又一次分配房子. 这但是一件大事,关系到人民的住…

【SICP练习】152 练习4.8

练习4-8 原文 Exercise 4.8. "Named let" is a variant of let that has the form (let <var> <bindings> <body>) The and are just as in ordinary let, except that is bound within to a procedure whose body is and whose parameters are the v…

【强连通分量】Proving Equivalences

[题目链接]hdu-2767 [题目描述] Consider the following exercise, found in a generic linear algebra textbook. Let A be an n × n matrix. Prove that the following statements are equivalent: 1. A is invertible. 2. Ax = b has exactly one solution for every n × 1 ma…

【AR实验室】mulberryAR : ORBSLAM2+VVSION

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块单目视觉SLAM模块…

【.net 深呼吸】细说CodeDom（1）：结构大观

CodeDom 是啥东东?Html Dom听过吧,XML Dom听过吧.DOM一般可翻译为文档对象模型,那 Code + DOM呢,自然是指代码文档模型了.如果你从来没接触过 CodeDom,你大概可以根据这个名字,推断它应该和代码文档模型有关. 这推断是靠谱的,CodeDom的功能,老周厚着脸皮把它归结为两大部分: 1.生成代码文档.这个听起来很玄?不玄,就是咱们在VS里常常耍的代码生成,比如你添加了一个服务引用,VS会帮你生成一个客户端代理类. 2.动态编译程序集.这个也好懂,就是动态编译…

【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

K-近邻算法虹膜图片识别实战作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

【前端性能】高性能滚动 scroll 及页面渲染优化

最近在研究页面渲染及web动画的性能问题,以及拜读<CSS SECRET>(CSS揭秘)这本大作. 本文主要想谈谈页面优化之滚动优化. 主要内容包括了为何需要优化滚动事件,滚动与页面渲染的关系,节流与防抖,pointer-events:none 优化滚动.因为本文涉及了很多很多基础,可以对照上面的知识点,选择性跳到相应地方阅读. 滚动优化的由来滚动优化其实也不仅仅指滚动(scroll 事件),还包括了例如 resize 这类会频繁触发的事件.简单的看看: var i = 0; wind…

【深入浅出jQuery】源码浅析--整体架构

最近一直在研读 jQuery 源码,初看源码一头雾水毫无头绪,真正静下心来细看写的真是精妙,让你感叹代码之美. 其结构明晰,高内聚.低耦合,兼具优秀的性能与便利的扩展性,在浏览器的兼容性(功能缺陷.渐进增强)优雅的处理能力以及 Ajax 等方面周到而强大的定制功能无不令人惊叹. 另外,阅读源码让我接触到了大量底层的知识.对原生JS .框架设计.代码优化有了全新的认识,接下来将会写一系列关于 jQuery 解析的文章. 我在 github 上关于 jQuery 源码的全文注解,感兴趣的可以围观一下…

【.net 深呼吸】程序集的热更新

当一个程序集被加载使用的时候,出于数据的完整性和安全性考虑,程序集文件(在99.9998%的情况下是.dll文件)会被锁定,如果此时你想更新程序集(实际上是替换dll文件),是不可以操作的,这时你得把应用程序退出,替换文件后再启动程序. 多数情况下这样做是可行的,只是有时候,比如ASP.NET或一些需要一直运行的服务进程,重启程序来更新好像不太好. 要是想对程序集进行热更新,即在程序运行的同时替换文件,有一个大家很熟悉的方案——影像复制,如果你不熟悉.net,你肯定没听说过的.当然了,这个叫法也…

【.net 深呼吸】跨应用程序域执行程序集

应用程序域,你在网上可以查到它的定义,凡是概念性的东西,大伙儿只需要会搜索就行,内容看了就罢,不用去记忆,更不用去背,“名词解释”是大学考试里面最无聊最没水平的题型. 简单地说,应用程序域让你可以在一个进程中将某些代码隔离执行,相同的代码可以在不同的应用程序域中独立执行,互不干扰.也就是我做我的事,他干他的活,互不影响. 一.隔离性先来看看,应用程序域之间的隔离是怎么一回事,请原谅老周的理论水平低下,从来不会长篇大论地叙述,老周最大的特长是写代码来说明问题.所以,关于应用程序域之间的隔离性,还…

【Web动画】SVG 实现复杂线条动画

在上一篇文章中,我们初步实现了一些利用基本图形就能完成的线条动画: [Web动画]SVG 线条动画入门当然,事物都是朝着熵增焓减的方向发展的,复杂线条也肯定比有序线条要多. 很多时候,我们无法人工去画出一些十分复杂动画的线条,这个时候,就要借助前端好帮手 PS 和 AI,而本文就是介绍如何导出复杂的 SVG 路径.: 好了,假定我们现在要制作下图 GIF 这样的一个 loading 图: 上面这个 SVG 线条动画的路径 path ,如果靠自己手工一个点一个点定位调试画出来的话,嘿嘿嘿你去试试…

【Web动画】SVG 线条动画入门

通常我们说的 Web 动画,包含了三大类. CSS3 动画 javascript 动画(canvas) html 动画(SVG) 个人认为 3 种动画各有优劣,实际应用中根据掌握情况作出取舍,本文讨论的是我认为 SVG 中在实际项目中非常有应用价值 SVG 线条动画. 举个栗子 SVG 线条动画,在一些特定的场合下可以解决使用 CSS 无法完成的动画.尤其是在进度条方面,看看最近项目里的一个小需求,一个这种形状的进度条: 把里面的进度条单独拿出来,也就是需要实现这样一个效果: 脑洞大开一下,使用…

【Machine Learning】Python开发工具：Anaconda+Sublime

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…