1.数据分析金字塔 2.[文件]-[改变工作目录] 3.[程序包]-[设定CRAN镜像] [程序包]-[安装程序包] 4.向量 c() 例:x=c(2,5,8,3,5,9) 例:x=c(1:100) 表示把1 - 100的所有数字都给x这个变量 5.查看x的类型:>mode(x) 6.查看x的长度:>length(x) 7.将两个向量组成一个矩阵: >rbind(x1, x2)  注:r是row的意思,即行,按行组成矩阵. >cbind(x1, x2)  注c是column的意思,

题目:有N个正实数(注意是实数,大小升序排列) x1 , x2 ... xN,另有一个实数M. 需要选出若干个x,使这几个x的和与 M 最接近. 请描述实现算法,并指出算法复杂度. 代码如下: #include<iostream> using namespace std; int min_diff(int data[],int n,int &min_i,int &min_j,int number); int main() { int number,n,i; cin>>

求方程x1+x2+x3=15的整数解的数目要求0≤x1≤5,0≤x2≤6,0≤x3≤7.解:令N为全体非负整数解(x1,x2,x3),A1为其中x1≥6的解:y1=x1-6≥0的解:A2为其中x2≥7的解:y2=x2-7≥0的解:A3为其中x3≥8的解.y3=x3-8≥0的解 A1的个数,相当于对(y1+6)+x2+x3=15求非负整数解的个数,其为C(3+9-1,9)=C(11,2) A2的个数,相当于对x1+(y2+7)+x3=15求非负整数解的个数.C(3+8-1,8)=C(10,2) A

对于一般情况X1+X2+X3+……+Xn=m 的正整数解有 (m-1)C(n-1) 它的非负整数解有 (m+n-1)C(n-1)种

1 源文件 main.cpp 2 //点和圆的关系 3 //设计一个圆形类 和一个点类 计算点和圆的关系 4 //点到圆心的距离 == 半径 点在圆上 5 //点到圆心的距离 > 半径 点在圆外 6 //点到圆心的距离 < 半径 点在圆内 7 //点到圆心的距离 获取 ....... (x1 -x2)^2 + (y1-y2)^2 开根号 和半径对比 8 // 计算 可以 两边同时 平方 9 #include <iostream> 10 #include<string>

1 //点和圆的关系 2 //设计一个圆形类 和一个点类 计算点和圆的关系 3 //点到圆心的距离 == 半径 点在圆上 4 //点到圆心的距离 > 半径 点在圆外 5 //点到圆心的距离 < 半径 点在圆内 6 //点到圆心的距离 获取 ....... (x1 -x2)^2 + (y1-y2)^2 开根号 和半径对比 7 // 计算 可以 两边同时 平方 8 #include <iostream> 9 #include<string> 10 #include"

Helvetic Coding Contest 2019 A2 题意:给一个长度为 n 的01序列 y.认为 k 合法当且仅当存在一个长度为 n 的01序列 x,使得 x 异或 x 循环右移 k 位的 01 串得到 y .问合法的 k 的个数. \(n \le 2*10^5\) key:找规律 考虑如何check一个 k 是否合法.那么对于所有的 i 和 i-k 在模 n 的意义下,如果 y 的第 i 位为 0 则二者必须不同,否则必须相同.这样可以用并查集判断是否合法.实际上是把相同的缩起来后

创建向量矩阵 > x1=c(2,3,6,8) > x2=c(1,2,3,4) > a1=(1:100) > length(a1) [1] 100 > length(x1) [1] 4 > mode(x1) [1] "numeric" > rbind(x1,x2) [,1] [,2] [,3] [,4] x1 2 3 6 8 x2 1 2 3 4 > cbind(x1,x2) x1 x2 [1,] 2 1 [2,] 3 2 [3,] 6 3

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言

2.5 多维数组和矩阵 2.5.1 生成数组或矩阵 数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性),维数向量是一个元素取正整数的向量,其长度是数组的维数,比如维数向量有两个元素时数组为2维数组(矩阵).维数向量的每一个元素指定了该下标的上界,下标的下界总为1 1.将向量定义成数组 向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组 > z<-1:12 > dim(z)<-c(3,4);z [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 1

R环境的两种安装方式,源码编译安装和yum在线安装 第一种:源码编译安装 1.首先,从官网上下载3.5.0版本 2.下载完后记得解压,我的习惯是解压在/usr/local下面 tar -zxvf R-3.5.0.tar.gz 3.然后,安装各种依赖环境 yum install -y gcc yum install -y glibc-headers yum install -y libreadline6-dev gfortran yum install -y readline-devel yum

第2章 Tensorflow keras实战 2-0 写在课程之前 课程代码的Tensorflow版本 大部分代码是tensorflow2.0的 课程以tf.kerasAPI为主,因而部分代码可以在tf1.3+运行 另有少量tensorflow1.*版本代码 方便大家读懂老代码 2-1 tf-keras简介 理论部分 Tensorflow-keras简介 分类问题.回归问题.损失函数 神经网络.激活函数.批归一化.Dropout Wide&deep模型 超参数搜索 实战部分 Keras搭建分类模

题目大意: 判断空间上4个点是否形成一个正方形 分析: 标称思想 : 在p2,p3,p4中枚举两个点作为p1的邻点,不妨设为pi,pj,然后判断p1pi与p1pj是否相等.互相垂直,然后由向量法,最后一个点坐标应该为pi+pj−p1,判断是否相等就好了. 我的思想 : 枚举了各种情况,4条边相等+有一个角是直角.后来想想,因为是在三维中,有可能4个点不共面,这点没想到,不过这道题AC了,估计数据水了 #include<cstdio> #include<cstring> #inclu

A - Triangles 记忆化搜索呗.搜索以某三角形为顶的最大面积,注意边界情况. #include <stdio.h> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; #define lson o<<1 #define rson o<<1|1 #define max(a,b

Problem Description RD is a smart boy and excel in pinball game. However, playing common 2D pinball game for a great number of times results in accumulating tedium. Recently, RD has found a new type of pinball game, a 3D pinball game. The 3D pinball

课程简要: 主要内容包括线性分类和回归分析简单的回忆.除了Logistic回归分析,具体解说误差测量和算法三方面,同时归纳法的非线性变换的分析. 课程大纲: 1.Review 2.Nonlinear Transform 3.The Model about Logistic regression 4.Error Measure about Logistic regression 5.Learning Algorithm about Logistic regression 6.Summarize 1

Svm相关: 1)  SVM方法是通过一个非线性映射p,把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间),使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题． 2)  逻辑回归和SVM的区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学

题解: 倍增+floyd 首先这题比较容易想到是把每个点拆点做dij 但是这样复杂度是knlogn的 这道题的k较大,所以不行 我们考虑到每走一步,其实就是在进行一次floyd 而这个可以看成矩阵乘法 所以可以倍增优化 这样是logk*n^3的  代码: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define lowbit(x) (x&(-x)) #define IL inline #define rint register int

Github项目链接:https://github.com/shoulder01/Fouroperation.git 一.项目相关要求 1. 使用 -n 参数控制生成题目的个数(实现) 2.使用 -r 参数控制题目中数值(自然数.真分数和真分数分母)的范围(实现) 3.生成的题目中计算过程不能产生负数,也就是说算术表达式中如果存在形如e1 − e2的子表达式,那么e1 ≥ e2(实现) 4.生成的题目中如果存在形如e1 ÷ e2的子表达式,那么其结果应是真分数(未实现) 5.每道题目中出现的运算

#说明 文中‘test’均为模拟名称,原始编码为GKB方式###1.R语言介绍#### 偏统计 ###2.Rstudio和R的基本操作#### #2.1查看R语言自带的数据集#### data() #直接输入数据集的名称,查看这些数据 CO2 #2.2快捷键#### #Ctrl+Enter:运行光标所在行的代码,也可以用来运行鼠标选中区域的代码 #Ctrl+L:清除控制台中的代码 #Ctrl+shift+S:运行代码集中的所有代码 #Ctrl+1:跳转到代码编辑环境 #Ctrl+2:跳转到控制台