链接: http://stackoverflow.com/questions/2328258/cumulative-normal-distribution-function-in-c-c http://www.johndcook.com/blog/cpp_phi/ 个人使用的是如下的代码: static double CND(double d) { const double A1 = 0.31938153; const double A2 = -0.356563782; const double

原创文章,始发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com 个人博客上本文链接http://www.jasongj.com/2015/03/15/count_distinct/ UV vs. PV 在互联网中,经常需要计算UV和PV.所谓PV即Page View,网页被打开多少次(YouTube等视频网站非常重视视频的点击率,即被播放多少次,也即PV).而UV即Unique Visitor(微信朋友圈或者微信公众号中的文章则统计有多少人看过该文章,也即UV.

题意:格路问题 没什么难度 难点在于如何快速计算相对较大的组合数 思路:运用手写计算组合数的方式进行计算  如c(8,3) 如果手算就是   8*7*6/(3*2*1)这样可以很快得解出 计算代码为:(精度没问题? 反正能过) u c(u n,u m){ u a=n+m; u b=min(n,m); ; ){ ans*=(1.0*a--)/(1.0*b--); } ans+=0.5;//四舍五入 return u(ans); } AC代码: #include<cstdio> #include&

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号:山青咏芝(shanqingyongzhi)➤博客园地址:山青咏芝(https://www.cnblogs.com/strengthen/)➤GitHub地址:https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址:https://www.cnblogs.com/strengthen/p/10260347.html ➤如果链接不是山青咏芝的博客园地址,则可能是爬取作者的文章

[背诵瞎讲] Cayley-Hamilton 常系数齐次线性递推式第n项的快速计算 (m=1e5,n=1e18) 看CSP看到一题"线性递推式",不会做,去问了问zsy怎么做,他并不想理我并丢给我以下方法: \[ \text{Cayley-Hamilton} \] 下文会根据CH定理证明的思路证明,没有形式上使用特征系统,因为我也不会... 一句话就是求: \[ f_n=\sum_{i=1}^m c_if_{n-i} \mod 998244353 \] 但这个算法卡常,zsy说1e5估

问题:怎样根据出生日期,快速计算出其年龄呢? 方法:DATEDIF函数 Step1:在编辑栏中输入公式:=DATEDIF(E2,TODAY(),”Y”),按回车键. Step2:用鼠标向下拖拽复制公式,可以快速计算出其他人的年龄.

有的时候在检查升级过程中需要对xml文件进行签名,而xml文件中一般都需要包含安装包的SHA256值,这里分享一个使用PowerShell快速计算SHA256等其他值的方法. 一.在需要计算文件SHA256或者MD5的路径下启动PowerShell certutil 支持的算法有很多,使用certutil -hashfile-? 可以看到有哪些和用法. 使用一个exe举例,我进入到我编译好exe的文件夹E:\C#Notes\C#\基础\DateFormat\DateFormat\bin\Debu

前言 在目标检测中用交并比(Interection-over-unio,简称 IOU)来衡量两个边界框之间的重叠程度,下面就使用 numpy 和 pytorch 两种框架的矢量计算方式来快速计算各种情况下的 IOU. 一对一 先来计算最简单的单框对单框的交并比.假设两个预测框 \(b_0=(x_{min0},\ y_{min0},\ x_{max0},\ y_{max0})\) 和 \(b_1=(x_{min1},\ y_{min1},\ x_{max1},\ y_{max1})\) ,固定 \

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81846862 PowerQuery中,对两列或者多列的计算一般通过添加自定义列来实现,以下表为例, 如果需要1月和2月数据的合计,可以添加自定义列, 其实还有一种更方便的方式,不用动手输入任何字符,点点鼠标就可以完成,这个功能就在这里: 以上面两列相加为例,选中1月和2月这两列,然后点击标准>添加,就自动增加了一个新列, 选中两列时,除了加法,还可以进行乘.除.减.百分比.取模等各种运算,大家可以根据需要自行操作. 而选中两列以上时,

Linux计算MD5和Sha1的命令 MD5 MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法 5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的杂凑算法之一(又译摘要算法.哈希算法),主流编程语言普遍已有MD5实现. Sha1 安全散列算法(英语:Secure Hash Algorithm)是一种能计算出一个数位讯息所对应到的,长度固定的字串(又称讯息摘要)的算法.且若输入的讯息不同,它们对应到不同字串的机率很高:而SHA是FIPS所认证的五种安全散列算法.这些算法

在网上见的,引用出处为:http://blog.csdn.net/alexingcool/article/details/7997599 可以在logn内计算出,但是容易溢出. [cpp] view plain copy 01.#include <iostream> 02.#include <iterator> 03.#include <algorithm> 04. 05.using namespace std; 06. 07.#define MAXSIZE 100 0

Math 对象下包含 min() 和 max() 方法 用于确定一组数值中的最大值和最小值.这两个方法都可以接收任意多个数值参数. var max = Math.max(1,2,3,4,5,6); console.log(max); var min = Math.min(1,2,3,4,5,6); console.log(min); 而如果我们要取出数组中的最大值或最小值,该怎么做呢?(以取出数组中的最大值为例) 先看代码 var testArr = [1,2,3,4,5,6]; var max

需要用Python写一段代码,给定一堆关键词,返回出现次数最多的n个关键字. 第一反应是采用一个dict,key存储关键词,value存储出现次数,如此一次遍历即可得出所有不同关键词的出现次数,而后排序取出前n个关键词即可. 然而仔细一思考,这种类似需求应该很常见,Python应该有提供更好的方式实现才对,于是找了下资料,发现可以使用collections模块中的Counter类实现. Counter类继承于dict类,所以具有类似字典的行为,key存储元素,value则固定存储出现次数. 使用

iOS中开始取出数组中最大值,最小值除了使用排序的方式,还可以使用valueForKeyPath的方式直接取出 array = @[@(10),@(100),@(20),@(97)]; CGFloat sum = [[array valueForKeyPath:@"@sum.floatValue"] floatValue]; CGFloat avg = [[array valueForKeyPath:@"@avg.floatValue"] floatValue];

#include<bits/stdc++.h> #include<vector> using namespace std; int f1(int x) { ; ) { )==)//判断最后一位是否为1 c++; x>>=;//右移一位 } return c; } int f2(int x) { ; while(x) { c++; x=x&(x-);//从低位开始,把遇到的第一个1置为0 } return c; } int main() { cout<<

今天拍脑袋想出来的,不用ceil函数,不用浮点运算,不用取模,兼顾运行常数和代码量的向上取整除方法 在保证a,b>0时 ceil(a/b)=(a-1)/b+1; (完)

  是否可以根据日期统计出生肖? 牛闪闪想应该可以吧!结果搜到了一个巨牛无比的公式. =MID("猴鸡狗猪鼠牛虎兔龙蛇马羊",MOD(YEAR(B2),12)+1,1), 利用年份除以12,的余数,来确定MID函数中生肖的位置.想想也还好理解.赶紧试试动图怎么玩的: 还不赶紧收藏这个公式!也许用得上哟!这下不怕生肖怎么算了. 总结:巧妙的利用MID函数和日期统计函数进行搭配,完美解决生肖问题.

这个题有循环节,可以不用这么做,这个可以当一个模板 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; typedef long long ll; struct matrix{ int r,c;ll m[5][5]; }; matrix A,B,C,D; int n; void init(){ A.m[1][1]=3;A.m[1][2]=1; B.m[1][1]=1;B.m[1][2]=1; B.m[2][1]=-1

github地址:https://github.com/agordon/datamash

From: https://www.cs.cmu.edu/~scohen/psnlp-lecture6.pdf 不错的PPT,图示很好. 伯努利分布 和 多项式分布 Binomial Distribution的共轭先验Beta Distribution. 贝塔分布的范围符合色子的每一面的概率理解. 同理: Multinomials Distribution的共轭先验Dirichlet Distribution. Ref: https://docs.scipy.org/doc/numpy/refe