本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99362411 1087 有多少不同的值 (20 分) 当自然数 n 依次取 1、2、3、...……、N 时，算式 ⌊n/2⌋+⌊n/3⌋+⌊n/5⌋ 有多少个不同的值？...（注：⌊x⌋ 为取整函数，表示不超过 x 的最大自然数，即 x 的整数部分。） 输入格式： 输入给出一个正整数 N（2≤N≤104）。 输出格式： 在一行中输出题面中算式取到的不同值的个数。
1087 有多少不同的值 (20 分) 当自然数 n 依次取 1、2、3、……、N 时，算式 ⌊n/2⌋+⌊n/3⌋+⌊n/5⌋ 有多少个不同的值？...（注：⌊x⌋ 为取整函数，表示不超过 x 的最大自然数，即 x 的整数部分。） 输入格式： 输入给出一个正整数 N（2≤N≤104）。 输出格式： 在一行中输出题面中算式取到的不同值的个数。...输入样例： 2017 输出样例： 1480 【我的代码】 1#include 2#include 3using namespace std; 4int a[100005...){ 16 count++; 17 } 18 } 19 cout<<count; 20 return 0; 21} 【思路】 本题难度不大，要注意的是空间开的范围要注意点...【学习】 这里引入一下网上优秀的代码，好像时间和空间方面确确实实比我的要好很多。这里使用了map来进行一个索引的映射。最开始我也是想这么写的。。有时候还是要相信下自己！
题目 当自然数 n 依次取 1、2、3、……、N 时，算式 ⌊n/2⌋+⌊n/3⌋+⌊n/5⌋ 有多少个不同的值？（注：⌊x⌋ 为取整函数，表示不超过 x 的最大自然数，即 x 的整数部分。）...输出格式： 在一行中输出题面中算式取到的不同值的个数。...inputInt = 2017 resDic = dict() for i in range(1, inputInt+1): res = i//2 + i//3 + i//5 # 字典里面没值就添加
今天在“养码场”技术交流群【8场】，有位养码人询问道：如何在三个offer里面做抉择？...并给出了三个offer对比信息截图，从“距离、公司业务前景、职位定级、待遇、公司诚意度、周末加班情况”等维度，客观地罗列了一些信息。 ?...保护个人隐私，已将一些重要信息隐去 先来介绍下这位拿到三个offer的养码人： 1、工作8年，已成家，小孩很小； 2、重点考虑因素：工作稳定，离家近，在公司是核心岗位。...细想一下，其实这种方法是很值得每位求职程序员学习的：通过不同维度，将公司画像和职位画像描绘出来，再问自己“我需要什么？哪几个维度是我重点考虑的？”，最后抉择也就出来了。...4、你是不是在公司的核心部门？ 进入一家公司之前，你会问自己一个问题吗：“我能在这家公司呆3年吗，3年之后，这家公司的核心业务还是不是我正在做的？”
我本来是希望 when <10 之后应该continue的，在写第一个when<0的时候头脑还是很清晰的。但是呢，当写第二个的时候就用四肢写代码了，习惯性的打了个return。...} 这里本来的意思针对请求的类型不同进行处理，但是我们在进行对比的时候，用Request的类型和Response的类型进行比较，显然存在问题。...这里举例的比较简单，尤其是当我们有复杂条件的判断时，需要注意判断条件是否符合预期。...有问题还会报Exception,应该是大家都知晓的问题，有些甚至作为代码规范的一条。...但是，我们在清除accountID时只清除了数据库，没有清除缓存，再次登录的时候用的缓存的值。这样就会导致程序陷入了死循环。所以在进行存储操作时，需要考虑好同步的问题。
访问次数（VV）：记录所有访客1天内访问了多少次您的网站，相同的访客有可能多次访问您的网站。 独立访客（UV）：1天内相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客。...用户每打开一个页面便记录1次PV 独立IP（IP）：同一IP无论访问了几个页面，独立IP数均为1 访问次数（VV） 名词：VV = Visit View（访问次数） 说明：从访客来到您网站到最终关闭网站的所有页面离开...独立访客（UV） 名词：UV= Unique Visitor（独立访客数） 说明：1天内相同的访客多次访问您的网站只计算1个UV。...以cookie为依据 网站浏览量（PV） 名词：PV=PageView (网站浏览量) 说明：指页面的浏览次数，用以衡量网站用户访问的网页数量。...多次打开同一页面则浏览量累计； 独立IP（IP） 名词：IP=独立IP数 说明：指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量。
sizeof()的参数为指针和数组 C++或C语言中，都可以使用sizeof()运算符来计算数组的字节大小，除此之外，在C++和C语言中，都可以使用一个指向数组第一个元素的内存地址的指针来引用数组，因此...，如果要计算数组的字节大小，或长度，传递数组本身或传递指向数组的指针给sizeof()运算符似乎都是可以的，实际上则不然，二者有本质上的区别。...和m的值是不同的！...这是为什么呢？ 不同值的原因 这主要是因为当sizeof()运算符的参数是数组本身，将计算的是数组的大小，而如果传递的是指针作为参数，那计算的便是指针的大小，而不是整个数组的。...来源：C++ sizeof()的参数为指针和数组的区别 免责声明：内容仅供参考，不保证正确性。
小勤：大海，为什么我这两个简单的表建立数据关系有问题啊？ 大海：啊？出什么问题了？...小勤：你看，我先将表添加到数据模型，这是订单明细表的： 用同样的方法将产品表也添加到数据模型，然后创建表间关系，结果出错了！ 大海：你的产品表里的产品名称重复了。 小勤：啊？...我看看： 小勤：真的嘢！里面有两个小米，一个是宏仁生产的，一个是德昌生产的。但是，产品名称重复不行吗？ 大海：当然不行啊，你产品名称是重复的，我怎么知道订单明细表里的产品应该对应你产品表里哪一个啊？...小勤：啊，知道了，看来我还是得把订单明细表里的产品ID放出来，不然做出来的数据分析都是不对的。 大海：很棒，这么快就想到产品ID的问题了。...小勤：你上次《表间关系一线牵，何须匹配重复拼数据》的文章里不是有提醒吗？只是我没想到我的数据那么快就存在这种情况。 大海：呵呵，名称重复的情况太正常了，所以尽可能都用ID编码。
怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。...为什么需要建立索引 首先，我们都知道建立索引的目的是为了提高查询速度，那么为什么有了索引就能提高查询速度呢？ 我们来看一下，一个索引的示意图。 ?...如果我有一个SQL语句是：select * from Table where id = 15 那么在没有索引的情况下其实是会进行全表扫描的，就是挨个去找，直到找到id=15的这条记录，时间复杂度是O(n...首先会根据id=15，在索引值里面进行二分查找，二分查找的效率是很高的，它的时间复杂度是O(logn)； 这就是索引为什么能提高查询效率了，但是索引数据的量也是比较大的，所以一般并不是存储在内存中的，都是直接存储在磁盘中的...经过以上几点的分析，MySQL最终选择了B+Tree作为了它的索引的数据结构。 InnDB的数据存储文件和MyISAM的有何不同？
一、前言 前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。...二、需求澄清 问题如下所示： 三、实现过程 这里【听风】一开始给了一个集合求差集的方法，差强人意。 不过并没有太满足要求，毕竟客户的需求是分别需要两个列表中不重复的元素。...后来【听风】又给了一个方法，如下所示： 这次是完全贴合要求了，代码运行之后，可以得到预期的效果： 这里再补充一个小知识点，提问如下图所示： 后来【听风】给了一个方法，如下图所示： 原来列表转df...是这样玩的，接下来你就可以把数据导出为Excel等其他格式了，不再赘述。...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点一个Python实用的案例，这个案例可以适用于实际工作中文件名去重等工作，感谢【听风】大佬给予耐心指导。
大家好，我是年年。如果被问到“CommonJS和ES Module的差异”，大概每个前端都都背出几条：一个是导出值的拷贝，一个是导出值的引用；一个是运行时加载，一个是静态编译......这篇文章会聚焦于遇到“循环引入”时，两者的处理方式有什么不同，这篇文章会讲清： CommonJS和ES Module对于循环引用的解决原理是什么？...CommonJS的module.exports和exports有什么不同？ 引入模块时的路径解析规则是什么。 JavaScript的模块化 首先说说为什么会有两种模块化规范。...变量污染：所有脚本都在全局上下文中绑定变量，如果出现重名时，后面的变量就会覆盖前面的 依赖混乱：当多个脚本有相互依赖时，彼此之间的关系不明朗 所以需要使用“模块化”来对不同代码进行隔离。...结语 回到开头的三个问题，答案在文中不难找到： CommonJS和ES Module都对循环引入做了处理，不会进入死循环，但方式不同： CommonJS借助模块缓存，遇到require函数会先检查是否有缓存
这一次的泄露的数据不同以往，其信息所属者多是3-20岁的未成年人。具体来说是1998年到2015年出生的儿童的就诊记录。...据相关报道，这一波数据来源于一个大型医院网络，诈骗犯声称他们收集了来自儿科医生办公室的就诊数据。 那么，获取儿童的数据到底有什么用？...显然，这些孩子的数据对诈骗犯有致命的吸引力。 ? 03 儿童数据有什么用？ 儿童数据泄露这件事很严重吗？一年级学生的数据信息有什么用？ 不幸的是，真的很有用！...合成身份采用更灵活的诈骗手段，将不同的身份信息拼凑成一组完整的新身份信息，其中最重要的就是未使用（或未经检查）的社会安全号码，这些号码来源于儿童。...2018年5月份，TeenSafe 这款家长监管应用，是将儿童的数据存放在了两台亚马逊服务器上，由于这些数据却没有被保护起来，已经有几千个账户信息被泄漏。
通过不同的方法，我们可以构建很多不同的模型。可为什么要有这么多不同的统计学习方法/模型呢？没有一个最高级、最 fancy 的模型一劳永逸的解决所有问题吗？...为什么还需要那些 flexibility 较差的方法呢？实际上，这里有一个很重要的 trade-off，那就是模型的预测精度与模型的可解释性。...反应在下图右侧的图中，则是红色所代表的 test MSE，蓝色模型的 test MSE 是最低的，所以我们在三个模型中会选择它。...下图是在三个不同的模拟数据集上所拟合模型的结果，很容易看出，不管真实模型如何，variance-bias trade-off 都存在。...希望有一天我也能有能力像学长这样驾轻就熟的运用各种方法。以下，请各位尽情享用： 1.
我相信有很多人也是这样做的，这是一个普遍存在的误解，因为人工智能中的程序默认设置、课程中介绍都是这样说的。...在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。...这个模型通过我们严格的假设检验标准了吗? 这三个函数彼此之间有微妙的但很重要的“不同”，所以让我们更深入地看看是什么让一个函数对每个目的都“好”。 表现评估（度量） 性能指标告诉我们模型的表现如何。...我们找到了截距和斜率的值，从而得到了这些数据的最小MSE。模型2是一条根据MSE的最小化计算出的尽可能接近点的直线。...例如在一般情况下MSE是用于建模连续数据的最佳损失函数……但它也有一些问题——如果你有大量的异常值，可能就要找到其他损失函数了。
你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?我相信有很多人也是这样做的，这是一个普遍存在的误解，因为人工智能中的程序默认设置、课程中介绍都是这样说的。...在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。...这个模型通过我们严格的假设检验标准了吗? 这三个函数彼此之间有微妙的但很重要的“不同”，所以让我们更深入地看看是什么让一个函数对每个目的都“好”。 表现评估（度量） 性能指标告诉我们模型的表现如何。...我们找到了截距和斜率的值，从而得到了这些数据的最小MSE。模型2是一条根据MSE的最小化计算出的尽可能接近点的直线。...例如在一般情况下MSE是用于建模连续数据的最佳损失函数……但它也有一些问题——如果你有大量的异常值，可能就要找到其他损失函数了。
问题 大家好，我是数据里奥斯，今天有一段业务逻辑需要判断选择的时间范围不能超过3个月，这种常规的比较用moment.js的diff方法不是手到擒来么？...思路 遇事不决，先看文档：diff() | Moment.js 文档 (momentjs.cn) Emmm，好像没啥特别的，但是，有一行小字吸引了我：See more discussion on the...结论 所以，moment.js的diff方法在比较以天/月份/年份这样特殊粒度的单位时，都会优先按照整粒度扣除，剩下的小数部分，是根据子一级的粒度取当年/月/日为参照按比值算出的，这才有了这种A比B的值和...B比A的值竟然不一样的情况。...虽说一般来讲这个值多一点少一点不会有影响，毕竟我们是按找自己规定的粒度来比较的，但是这种原理能整明白，也不失为一种“学到了”的收获，嘿嘿 我是数据里奥斯～
在第一个例子中，预测值接近真实值，观测值之间误差的方差较小。第二个例子中，有一个异常观测值，误差很高。 ? 左：误差彼此接近 右：有一个误差和其他误差相差很远 我们从中观察到什么？...我建议阅读下面这篇文章，其中有一项很好的研究，比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。请记住，L1和L2损失分别是MAE和MSE的另一个名称而已。...这两种结果在许多业务中都是不可取的。 在这种情况下怎么做？一个简单的解决办法是转换目标变量。另一种方法是尝试不同的损失函数。这是我们的第三个损失函数——Huber Loss——被提出的动机。...~ ∞（很大的数）时，Huber Loss接近MSE。 ? ? Huber Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。...Quantile Loss的思想是根据我们是打算给正误差还是负误差更多的值来选择分位数数值。损失函数根据所选quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。
损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。...在第一个例子中，预测值接近真实值，观测值之间误差的方差较小。第二个例子中，有一个异常观测值，误差很高。 左：误差彼此接近 右：有一个误差和其他误差相差很远 我们从中观察到什么？...我建议阅读下面这篇文章，其中有一项很好的研究，比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。请记住，L1和L2损失分别是MAE和MSE的另一个名称而已。...这两种结果在许多业务中都是不可取的。 在这种情况下怎么做？一个简单的解决办法是转换目标变量。另一种方法是尝试不同的损失函数。这是我们的第三个损失函数——Huber Loss——被提出的动机。...为什么使用Huber Loss？ 使用MAE训练神经网络的一个大问题是经常会遇到很大的梯度，使用梯度下降时可能导致训练结束时错过最小值。对于MSE，梯度会随着损失接近最小值而降低，从而使其更加精确。
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