题目链接:https://code.google.com/codejam/contest/4224486/ Problem A. Mushroom Monster 这题题意就是,有N个时间点,每个时间点,Kaylin可以吃掉一定数量的mushroom,Bartholomew可以放入任意数量的mushroom. 现在给出N个时间点分别有多少mushroom. 问:若Kaylin每个时间点可以吃任意数量的mushroom,那为了配合每个时间点的mushroom,Kaylin最少要吃掉多少蘑菇. 问:

1.创建表,存储引擎为myisam,对大文本字段blob使用MD5函数建立一个散列值 create table t2(id varchar(60), content blob, hash_value varchar(40))engine=myisam default charset=utf8; 2.插入数据 insert into t2 values(1, repeat('world1', 20), md5(content)); insert into t2 values(2, repeat('

2.5. Decomposing signals in components (matrix factorization problems) 2.5.1. Principal component analysis (PCA) 4.4. Unsupervised dimensionality reduction 4.4.1. PCA: principal component analysis PCA+ICA 解混过程:https://www.zhihu.com/question/28845451

吃枣药丸...先开个坑... day -1 上午周测...大翻车... 下午被查水表说明天必须啥啥啥...(当时我差点笑出声) 晚上领到笔记本一枚和一袋耗材(袜子) 然而班会开太晚回去没来得及收拾就晚休了...滑稽现场... day 0 一大早先把刚拿到的东西装箱子里... 下楼的时候被本校群众给堵住了(QAQ) 于是我就成了最晚到的一个(捂脸) 家长送还是很滋磁的啊...和 $ltr \& wzz$ 一个车OwO 某 $wxh$ 和两个教练一个车(感觉可能在谈人生?) 车上把之前在 51Nod

Day0 最后一天啦,此时不颓更待何时? 上午10:15坐车从gryz出发,在一路颓废中到了农大 不得不说,农大的宾馆真的好高档啊,壁橱里面居然有保险柜!电视柜厨子里居然有冰箱!!冰箱里居然有饮料!!!woc居然要花钱???. 晚上去青岛二中试机,青岛二中的一体机很资瓷啊,不过Dev不能调试什么鬼???emmm,老吕走过来现场叫我如何用gdb调试然后直播翻车233,最后把选项换成32debug貌似就可以了 5min敲完sa感觉没错误,然后调了25minHeight,最后还是没调出来QWQ...

反向传播算法是大多数神经网络的基础,我们应该多花点时间掌握它. 还有一些技术能够帮助我们改进反向传播算法,从而改进神经网络的学习方式,包括: 选取更好的代价函数 正则化方法 初始化权重的方法 如何选择网络的超参 Cost Function 这里来看一个非常简单的神经元,我们输入1,期望它输出0. 我们看看 Gradient Descent 是如何帮助我们学习 Weights 和 Biases 的. Round 1 我们的初始值如下: $$ Weight = 0.6 \ Bias = 0.9 \

一.子评论 必须点击回复,才是子评论!否则是根评论点击回复之后,定位到输入框,同时加入@评论者的用户名 定位输入框 focus focus:获取对象焦点触发事件 先做样式.点击回复之后,定位到输入框,加入被评论的用户名 给回复的a标签加一个class=reply_btn,关闭a标签的跳转,使用javascript:void(0) 修改article_detail.html,增加一段回复的js {% extends "base.html" %} {% block content %} &

1 1.对文章进行增删改查 # 后台管理url re_path(r'^cn_backend/$', views.cn_backend, name='cn_backend'), re_path(r'^cn_backend/add_article/$', views.add_article, name='add_articles'), view视图 from django.shortcuts import render, HttpResponse, redirect from blog import

1.后台管理页面之文本编辑 # 后台管理url re_path(r'^cn_backend/$', views.cn_backend, name='cn_backend'), re_path(r'^cn_backend/add_article/$', views.add_article, name='add_articles'), view视图 from django.shortcuts import render, HttpResponse, redirect from blog import

iOS中应用程序基本上都是基于MVC模式开发的.UIView就是模型-视图-控制器中的视图,在iOS终端上看到的.摸到的都是UIView. UIView在屏幕上定义了一个矩形区域和管理区域内容的接口.在运行时,一个视图对象控制该区域的渲染:UIView继承自UIResponder,UIResponder是用来响应事件的类,UIView也具有响应事件的能力.所以说UIView具有三个基本的功能,绘制内容并管理内容的布局,响应用户交互,动画.正是因为UIView具有这些功能,它才能担当起MVC中视图

又到了清明时节,用python爬取了网易云音乐<清明雨上>的评论,统计词频和绘制词云图,记录过程中遇到一些问题 爬取网易云音乐的评论 一开始是按照常规思路,分析网页ajax的传参情况.看到参数都是加密过的,在网上参考别人之前爬虫的思路.发现陆续有人用模拟传参,自己加密参数来实现,主要用python和js版本的.我尝试了几次,加密过程有问题没解决.后来突然看到有人提到了一个get请求获取评论的url,实测可以用,估计是传参之后,实际调用的内部接口. http://music.163.com/ap

今天是NOI2017疏散日,晚上回到家在电脑前写下这篇回忆录. 初中参加过几次普及组,拿过一等奖,自招进slyz. 高一参加过CTSC2016,狗牌滚粗qwq 高二参加过WC2017,CTSC2017,APIO2017和NOI2017,拿了3银1铜. NOIP2016rp爆炸考了SD非集训队rk1,去了THUWC玩了一圈,主要靠题答得分进了面试,但是没有发协议.现在还想得起来面试的尴尬,什么都说不上来.问了一道数学题:"抛一个硬币p的概率正面,1-p的概率反面,如何改造使之50%的概率正50%的

R语言进行词云统计分析 本文章从爬虫.词频统计.可视化三个方面讲述了R语言的具体应用,欢迎大家共同谈论学习 1.使用 rvest 进行数据的爬取 #如果没有,先安装rvest包 install.packages("rvest") library(rvest) url <- "http://www.sohu.com/a/123426877_479559" #读取数据,规定编码 web <- read_html(url, encoding = "u

BMP格式详解 BMP文件格式详解(BMP file format) BMP文件格式,又称为Bitmap(位图)或是DIB(Device-Independent Device,设备无关位图),是Windows系统中广泛使用的图像文件格式.由于它可以不作任何变换地保存图像像素域的数据,因此成为我们取得RAW数据的重要来源.Windows的图形用户界面(graphical user interfaces)也在它的内建图像子系统GDI中对BMP格式提供了支持. 下面以Notepad++为分析工具,结合

from bs4 import BeautifulSoups = '<h1>123</h1> <span>456<span>'soup = BeautifulSoup(s,'html.parser')print(soup.text) # 结果 123 456 # 构建摘要数据,获取标签字符串的文本前150个符号 soup=BeautifulSoup(content,"html.parser") desc=soup.text[0:150]+

一.后台管理页面构建 1.创建后台管理url urlpatterns = [ ... # 后台管理url re_path("cn_backend/$", views.cn_backend), re_path("cn_backend/add_article/$", views.add_article), ... ] 2.构造视图函数 from django.contrib.auth.decorators import login_required # 装饰器:logi

介绍一下奇异值分解来压缩图像.今年的上半年中的一篇博客贴了一篇用奇异值分解处理pca问题的程序,当时用的是图像序列,是把图像序列中的不同部分分离开来.这里是用的不是图像序列了,只是单单的一幅图像,所以直接就对图像矩阵进行svd了. 吴军的<数学之美>里其实已经介绍过用svd进行大数据的压缩了,不过我这里还是针对图像进行介绍一下吧.比如一幅1000*1000的图像A,存储就需要1000000个像素了.我们对A进行svd分解,则A=USV’,如果rank(A)=r,那么U就为1000*r的矩阵,S

监督学习下的分类模型,主要运用sklearn实践 kNN分类器 决策树 朴素贝叶斯 实战一:预测股市涨跌 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 28 15:42:55 2017 @author: Administrator """ # unit4 classify #数据介绍: #网易财经上获得的上证指数的历史数据,爬取了20年的上证指数数据. #实验目的: #根据给出当前时间前150天的历

退役之前,写点破事乐呵乐呵 省选滚大粗   报了PKU和THU的SC  果然THU直接审核不通过... 于是就来到了PKU   滚粗狗就又续命几天. Day1 上午考数学 喜闻乐见啥都不会 出来一对题发现我还做错了一道.. 噗不差那一道题的... 下午 一试 先水了水签到题 剩下一个 麻烦的字符串.  刚刚刚  咔咔咔2K的字符串模拟题1A了好评 哈哈哈哈 1h写了2T  人生赢家有木有 随后开始了翻车之旅 一道SB的树形DP怎么调都调不对(最后弃疗) 另一道题 看不懂 题面 垃圾有道有的词还搜

本文将BBS+Blog项目开发中所需要的细节知识点进行补充,其中内容包括KindEditor编辑器的使用,BeautifulSoup 模块及其防XSS攻击,Django中admin管理工具的使用,media配置之MEDIA_ROOT,FBV和CBV之间的关系,Django模块之Meta选项详解,HTML中submit和button的区别等七大内容. 一:KindEditor编辑器的使用 富文本编辑器,Rich Text Editor,简称RTE,是一种可内嵌于浏览器,所见即所得的文本编辑器. 富

这篇博客主要完成一个BBS+Blog项目,那么主要是模仿博客园的博客思路,使用Django框架进行练习. 准备:项目需求分析 在做一个项目的时候,我们首先做的就是谈清楚项目需求,功能需求,然后才开始写,要是没有和产品经理聊清楚需求,到时候改的话就非常非常麻烦. 那此次写项目的话,我会严格按着此次写的项目流程完成项目.那下面就是此次的项目流程. 1,项目流程 1.1,功能需求分析(和产品经理聊清楚需求) 1,基于用户认证组件和AJAX实现登录验证(图片验证码) 2,基于AJAX 和Forms组件实