场景 现在有个需求:将Excel里的时间转换为分+秒的格式,如下: time(second) time(min+second) 482.712 XXmin,XXs 480.737 XXmin,XXs 对于这种场景,可以通过Excel的公式来实现. 解决方法 假设现在的time(second)是单元格的A1位置,我们需要对A2.A3等等这一列转换到B这一列.先在B1单元格输入以下公式: =INT(A2/60)&"min,"&ROUND(MOD(A2,60),0)&

当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时,CORREL 工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数.(缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略.)当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时,相关系数分析工具则尤为有用.它会提供一个输出表格,即相关矩阵,显示应用到每对可能的测量变量的 CORREL函数值.相关系数与协方差相似,是两个测量变量之间关联变化程度的指标.与协方差不同的是,相关系数是比例值,因此它的值与用来表示两个测量变量的单位无关.(例如,如果两个测量变量为重量和高度,则将

这一场两个和大数有关的题目,都用到了米勒拉宾算法,有点东西,备忘一下. 题目传送门 F. Divisions 传送门 这个题是求一个数的所有因子个数,但是数据比较大,1e18,所以是大数的题目,正常的求因数的或者求质因数的都过不了,因为这一场的K是米勒拉宾判大素数,先过的K题,所以这个题直接头铁用Miller_Rabin+Pollard_rho这两个东西+因子个数求解公式写过去了. 这两个算法的具体原理不清楚.从别人那里知道了一点. Miller_Rabin算法的作用是判断一个数是否是个素数,算

粒子滤波确实是一个挺复杂的东西,从接触粒子滤波到现在半个多月,博主哦勒哇看了N多篇文章,查略了嗨多资料,很多内容都是看了又看,细细斟酌.今日,便在这里验证一下自己的修炼成果,请各位英雄好汉多多指教. 讲粒子滤波之前,还得先讲一个叫”贝叶斯滤波”的东西,因为粒子滤波是建立在贝叶斯滤波的基础上的哩.说太多抽象的东西也很难懂,以目标跟踪为例,直接来看这东西是怎么回事吧: 1. 首先咋们建立一个动态系统,用来描述跟踪目标在连续时间序列上的变换情况.简单一点,我们就使用目标的位置(i,j)作为这个动态系统

A sequence of number is called arithmetic if it consists of at least three elements and if the difference between any two consecutive elements is the same. For example, these are arithmetic sequence: 1, 3, 5, 7, 9 7, 7, 7, 7 3, -1, -5, -9 The followi

包括内容: css初始化.css全局设置.常用meat标签.rem适配.flex布局.相关技巧(手势库使用.多行截字.1像素边线.点击状态.placeholder居中等) reset 引用 normalize.css css全局设置 包括字体.行高.默认webkit浏览器属性重置 meta标签(禁用长按下载保存.禁止数字识别为号码等) rem公式和sass函数(如何根据设计稿换算单位,并且写好sass函数 pxTorem) 参考, Sass基础--Rem与Px的转换 flex布局 参考腾讯isu

本文主要译自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章讨论的,我们可以用一个马尔可夫链来对目标分布 \(p(x)\) 进行采样,通常情况下对于很多分布 \(p(x)\),我们无法直接进行采样.为了实现这样的目的,我们需要为马尔可夫链设计一个状态转移算子(transition operator),是的这个马尔可夫链的稳态分布与目标分布吻合.Metropolis 采样算法(更通常的是 Metropolis-Hastings 采样算法)采用简单的启发式方法实现了这样的状

前言: 基础知识:建议先了解一下 rrdtool 及 rrd 数据库的工作原理,参考阅读<rrdtool学习笔记> cacti主要使用了rrdtool这个工具来绘图,所以看上去比zabbix的好看,其实cacti只是个构造比较合理的框架.rrdtool 有一套自己的数据文件,供其绘图使用,cacti 主要使用了,rrdtool create, rrdtool graph, rrdtool update 三个功能,rrdtool的数据文件,和一般关系型数据库不同的地方在于,它是环形数据库,一个特

1.整个程序流程分析(1)整个串口通信相关程序包含2部分:uart_init负责初始化串口,uart_putc负责发送一个字节2.串口控制器初始化关键步骤(1)初始化串口的Tx和Rx引脚所对应的GPIO(查原理图可知Rx和Rx分别对应GPA0_1和GPA0_0)(2)GPA0CON(0xE0200000),bit[3:0] = 0b0010 bit[7:4] = 0b0010 (3)初始化这几个关键寄存器UCON0 ULCON0 UMCON0 UFCON0 UBRDIV0 UDIVSLOT03.

本文引自http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论P

Windows 10 IoT Core 是微软针对物联网市场的一个重要产品,与以往的Windows版本不同,是为物联网设备专门设计的,硬件也不仅仅限于x86架构,同时可以在ARM架构上运行. 上一篇文章我们详细介绍了Raspberry安装Win 10 IoT Core系统及搭建开发环境的过程,如果还不熟悉安装搭建过程可以参考  Win10 IoT C#开发 1 - Raspberry安装IoT系统及搭建开发环境(http://www.cnblogs.com/cloudtech/p/5562120

转载自:http://www.cnblogs.com/UQYT/articles/2949794.html 这是一个综合的例子,演示了ADC模块.DMA模块和USART模块的基本使用. 我们在这里设置ADC为连续转换模式,常规转换序列中有两路转换通道,分别是ADC_CH10(PC0)和ADC_CH16(片内温度传感器).因为 使用了自动多通道转换,数据的取出工作最适合使用DMA方式取出,so,我们在内存里开辟了一个u16 AD_Value[2]数组,并设置了相应的DMA模块,使ADC在每个通道转

我们的UI基于1920x1080分辨率给的尺寸标注,但是在安卓开发中大家一般都使用dp.sp来标注界面尺寸,所以需要一个dp与sp的转换公式. 一开始参考的的这篇文章:关于Android开发中px.dip.dp.sp等单位的概念和转换关系(http://blog.csdn.net/watt520/article/details/9667079) 然后得到下面这两个公式: public static int dip2px(Context mContext, float dp) { float sc

2.6我们进行了二进制整数运算的最后一役,本次LZ将和各位一起进入浮点数的世界,这里没有无符号,没有补码,但是有各种各样的惊奇.倘若你真正的进入了浮点数的世界,一定会发现它原来是这么有意思,而不是像之前一样,觉得了解浮点数的内容没什么用,只要会简单的使用就行了.当然,这其中也可能有部分猿友是觉得这部分内容太难,而对它失去了学习的兴趣. 就像之前的LZ一样,曾经对IEEE标准望而却步,不过相信这几章浮点数的介绍会让你有种顿悟的感觉.倘若你有了这样的感觉,也不要忘了“点个推荐哦.” 引言 整数运算虽

BestCoder Round #7 Start Time : 2014-08-31 19:00:00    End Time : 2014-08-31 21:00:00Contest Type : Register Public   Contest Status : Ended Current Server Time : 2014-08-31 21:12:12 Solved Pro.ID Title Ratio(Accepted / Submitted)   1001 Little Pony

前言 堆排序我是看了好半天别人的博客才有了理解,然后又费了九牛二虎之力才把代码写出来,我发现我的基础真的很差劲啊……不过自己选的路一定要坚持走下去.我试着把我的理解描述出来,如有不妥之处希望大家可以指点出来 算法说明 堆排序,是基于堆的排序. 堆也就是二叉树的一种(完全二叉树),首先要确定堆的定义,才可以学会堆算法的逻辑: OK,我们知道堆的定义前得先确定啥是完全二叉树. 二叉树就是树状结构是这样的,如图: 通常二叉树都会存放在数组中,那么将上图的完全二叉树放在数组中就是int[] arrayD

高性能Linux服务器 第10章    基于Linux服务器的性能分析与优化 作为一名Linux系统管理员,最主要的工作是优化系统配置,使应用在系统上以最优的状态运行.但硬件问题.软件问题.网络环境等的复杂性和多变性,使得对系统的优化变得异常复杂,如何定位性能问题出在哪个方面,是性能优化的一大难题.本章从系统人手,重点讲述由于系统软.硬件配置不当造成的性能问题,并且给出了检测系统故障和优化性能的一般方法和流程. 10.1  系统性能分析的目的 10.1.1  找到系统性能的瓶颈系统的性能是指操作

高并发应用中客户端等待.响应时间的推算,及RT/QPS概念辨析 对于一个网站,已知服务端的服务线程数和处理单个请求所需的时间时,该如何算出高并发时用户从点击链接到收到响应的时间?注意这个时间并不等于服务端处理单个请求的时间,因为高并发时,很多用户请求需要排队等待,你要把这个额外的等待时间算进去. 这个问题很重要,因为它的结果直接影响你的网站的用户体验.这篇文章就是来帮你算这个时间的.你可以使用本文附带的程序来算,也可以通过本文提炼出的公式来算. 另外还有一个问题:所谓RT(响应时间)和QPS,究

几个概念: 1) 屏幕密度(dpi) :dot per inch,即每英寸像素数. ldpi(120),mdpi(160),hdpi(240),xhdpi(320) 计算方法: 以480x854,4.0inch手机为例,其对角线为4.0inch,对角线的像素数为:(480^2 + 854^2)开根号 = 979. 所以其dpi = 979 / 4 = 245,约为240 2)屏幕尺寸:对角线长度.有small,normal,large,extra large   3)方向:横屏和竖屏   4)分

k算法实现的步骤: 第一:确定K值(就是指最近邻居的个数).一般是一个奇数,因为测试样本个数有限, 第二:确定度量的长度,也就是余弦值,根据公式来算:     然后根据这个距离,排序大小,从中选出前k个值出来进行比较,然后根据字典的形式进行根据值进行获取相对应的类别,然后进行类别的统计. 最后,统计完类别的数量之后,则进行排序,按从小到大进行排序,然后得到第一个值对应的类别,则测试样点就是哪个类别.  具体代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import sys impo

有时,我们在做游戏时会发现有些跟随动作不够圆滑或者需要一个缓冲的效果,这时,一般会考虑到插值.所以对插值的理解是必需的.(比如摄像机跟随主角) 插值是数学上的一个概念,在这里用公式表示就是:from + (to - from) * t:这也就是Lerp的返回值(用这个公式分别算出x,y,z). static function Lerp (from : Vector3, to : Vector3, t : float) : Vector3 from 是起始的位置,to是目标位置,按照数字t在fro