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题目 从<构建之法>第一章的 "程序" 例子出发,像阿超那样,花二十分钟写一个能自动生成小学四则运算题目的命令行 "软件",满足以下需求: 除了整数以外,还要支持真分数的四则运算,真分数的运算,例如:1/6 + 1/8 = 7/24 运算符为 +, −, ×, ÷ 并且要求能处理用户的输入,并判断对错,打分统计正确率. 要求能处理用户输入的真分数, 如 1/2, 5/12 等 使用 -n 参数控制生成题目的个数,例如执行下面命令将生成10个题目 Myap…

1.Intel MKL简介 Intel数学核心函数库(MKL)是一套高度优化.线程安全的数学例程.函数,面向高性能的工程.科学与财务应用.英特尔 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 与分布式内存快速傅立叶转换,并提供了线性代数 (BLAS.LAPACK 和Sparse Solver).快速傅立叶转换.矢量数学 (Vector Math) 与随机号码生成器支持. 主要包括: ① LAPACK (线形代数工具linear algebra package) ② DFTs (离散傅立叶变换 Di…

世界上要画NS图的人肯定很少,这种无聊的东西= = 我根据个人经验和直觉,推荐三个套工具. 一.签字笔(铅笔+橡皮)+作业纸+拍照的手机 鉴于我以前手绘版ns图已经找不到了,就用室友之前画的做个例子. 优点:上手快,绘制简单. 缺点:费纸,修改麻烦. 二.Diagram Designer 这是一款软件,我的室友们用这个,她们说好用.中文版下载http://pan.baidu.com/s/1eSsFURS 优点:高效绘制,上手快,修改方便. 缺点:需要下载,要用电. 三.Draw.io 这个是一个…

捆图(Bundle)是 D3 中比较奇特的一个布局,只有两个函数,而且需要与其它布局配合使用.本文讲述捆图的制作方法. 有关捆图的例子极少,很容易找到的是:http://bl.ocks.org/mbostock/1044242 但是此例有些复杂,不太容易弄懂,而且也没有相应的说明文字(D3官网上的例大多没有相应文字解说),根本无法作为参考.本文提供一个简单的例子,讲解捆图到底是什么,应该怎么做. 捆图只有两个函数: d3.layout.bundle():创建一个捆图布局. bundle(link…

HTTP路由 基本路由 路由参数 必填参数 可选参数 正则表达式约束 命名路由 路由组 中间件 命令空间 路由前缀 基本路由 你可以在 route/web.php 文件中定义应用程序的全部路由.最基本的Lumen路由仅接受URL和一个Closure: $router->get('foo', function(){ return 'Hello, World'; }); $router->post('foo', function(){ // }); 可供使用的路由方法 我们可以注册路由来响应任何方…

JS随机数种子 1 试着想一下,如果在某一个场景,我们做一个游戏,用户玩到一半的时候退出了,这样 用户下次进来可以选择继续上一次的进度继续玩,那么现在问题来了:用户玩 的进度以及用户的积分等简单的描述数据,我们都可以记录下来,但是游戏里绘制的障碍物.飞行物以及很多装饰类的小玩意儿,他们甚至是每次用户点开始随机输 出的,要把画布上所有的东西以及它们的大小,位置等都记录下来,实在是没必要. 于是种子随机数就闪亮登场了,我们如果在画布上元素随机绘制的时候,有一个种子值,页面上所有元素的位置.大小等都是…

参考链接:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017434209254976 作业 #使用生成器 def createCounter(): def count(): d=0 while True: d+=1 yield d c=count() def f2(): return next(c) return f2 #使用nonlocal关键字 def createCounter(): i=0 def count(): nonloca…

面向对象第三单元JML总结 JML理论基础及工具链梳理 JML语言理论基础 JML语言是对于JAVA进行规格化设计的一种表述语言,他能以一种统一化语言,逻辑性强的格式,向程序设计者描述这一方法实现的功能,从而规范设计者去按照这一方向实现方法.从而避免了使用自然语言而导致描述上不清晰的问题,并且也提供了代码的可维护性,其他程序员可以通过阅读规格从而更好地理解代码. 本次JML三次作业中主要使用的JML语句如下: \forall  表达式语法类似于for语句的语法,是全称量词修饰表达式,表示给定范围…

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的.而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的.我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%.所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机,…