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快速阶乘算法python_【最全】阶乘算法！（python和C语言）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 阶乘的计算 叁岁学编程：用最简单的大白话理解编程，欢迎大家关注，留言，提问，希望和大家一起提升！ 文章目录阶乘的计算阶乘定义：解析方法一：for循环计算方法二：定义for循环的函数计算方法三：定义递归函数计算小知识：C语言代码方法一：for函数方法二：递归函数总结： 阶乘定义：阶乘指从1乘以2乘以3 设要求n的阶乘算式就是1*2*3*…*n的值 解析 阶乘的计算： 可以通过for循环一个一个的乘上去 可以创建函数再通过递乘的方式 可以创建函数用递归的方式计算 方法一：for循环计算 #阶乘计算 a ：5 5的结果为120 解释： a=输入的值（int（）强制转换输入的字符串为整数） 设置b的初始值1（因为是乘法所有不能够为0） 设置for循环 从1开始到a结束（range（）前闭后开所以要加一） )) #结果 请输入要计算的值5 5的阶乘的值为120 方法三：定义递归函数计算 def factrial(n): #定义函数 if n <= 0: print(“输出错误，请重新输入！”)

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写给小白看的递归(硬核)

我们首先看下阶乘，n的阶乘表示为： n!=n*(n-1)*……*1 n的阶乘就是从1开始叠乘到n，那么n-1的阶乘为： (n-1)! 当然，记忆化的问题远远不止这么多，具体还需要自行学习。 递归 VS 数据结构 递归在很多场景都有很好的应用，在链表中、二叉树、图中(搜索算法)都有很多的应用，这里就举一些非常经典的例子。 比如在链表中，很经典的就是链表逆序输出、链表反转问题，比如链表反转问题，对应力扣206(给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表)，可以这样巧妙的实现： /** * Definition 递归只是计算机执行一种方式，一个来回的过程，所以这个过程可以被一些算法很巧妙的运用。 包括二叉树的前中后遍历都蕴涵dfs算法思想,而回溯算法则是经典全排列、八皇后问题代表。

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    【DB笔试面试574】在Oracle中，什么是RBO和CBO？

    从Oracle 10g开始，Oracle数据库默认都是基于CBO的优化方式。 其实，在这种情况下，选择全表扫描是最优的，但是RBO不会这么选择。RBO的缺点主要有： ①执行计划出了问题，很难对其做调整。 l 使用了索引快速全扫描。 l 使用了函数索引。 （二）CBO 从Oracle 7开始就引入了CBO。 目前可以用来缓解上述问题所带来负面影响的方法是使用动态采样或者多列统计信息，但动态采样的准确性取决于采样数据的质量和采样数据的数量，而多列统计信息并不适用于多表之间有关联关系的情形，所以这两种解决方法都不能算是完美的解决方案 假设多表关联的目标SQL所包含表的数量为n，则该SQL各表之间可能的连接顺序的总数就是n!（n的阶乘）。

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    递归和迭代的对比

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 待到秋来九月八，我花开后百花杀 递归 迭代 特点 递归 程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量 递归的主要思考方式在于：把大事化小 递归主要是将长问题变成子问题解决，例如： 求n的阶乘 //An highlighted block var foo = 'bar'; int fact(int 迭代的主要思考方式是：循环反馈计算 例如： 求n的阶乘 //An highlighted block var foo = 'bar'; int fact1(int n) 那么我们再看一下递归在内存中的情况： 我们拿阶乘问题作例子： 在程序递归过程中，每调用一次函数就会创建一个栈帧结构，而在每个栈帧结构中就会创建各自的局部变量，就会占用内存，相比于迭代，在内存方面

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    浅谈有赞大数据安全体系

    首先我们在源头创建mysql表时需要额外选择字段的类别等级，rds（管理 Mysql 的工具平台）提供这样的标记功能。 ? 以前，有赞也部署过一套简易的敏感字段识别程序，但是缺陷很多： 单机部署，程序宕机容易造成安全漏洞 一次全量识别时间过长，一次全量采样分析脱敏流程时间在两天左右。 这样做的好处是能够避免对不可能包含敏感信息的大字段或者复杂结构的字段进行查询采样，大大提高单表的查询速度。 为了达到以上的需求，我们做了一下几点优化：限定采样数量的阈值，对于第一次采样语句只限定数量要求，同时采用一定的随机采样方法。 在实际的开发过程中，数据与数据之间其实是存在链路或者血缘关系的，举个例子：A 表的字段 c1是从上游 B 表的 c2 表字段 select 过来的，这个时候敏感信息一样会跟着血缘关系从 c1 到 c2

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    python 下采样和上采样

    或者直接使用 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 len(df) 当然如果要统计每个字段不同类别的数量，可以类似于SQL中的count(*) group by 操作 df.groupby('字段名 ').size() 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe 方法1： 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 df = df.iloc[0:0].copy() 方法2： df.drop( frac = int(len(f) / len(z)) # 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe zcopy = z.iloc[0:0].copy() # 上采样就是复制少量的样本直到和多量的达到平衡 = frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果： 下采样 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 利用dataframe的sample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 sample_data = pd.concat

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    抽丝剥茧C语言（中阶）分支与循环练习

    判断一个数是否为奇数 这道题我们的思路是什么？ 首先先让代码灵活起来，肯定不能是你去创建一个变量然后去反复修改，这时候当然要利用好我们的scanf这个函数，我们输入任何值都可以判断了。 我们学习了for循环，那么就要巧妙利用for循环，我们不可能定义100个变量然后赋值1到100，所以就用循环去生成。 我们这里要求在一个有序的数组里找一个数字，利用C语言的方法最普遍的方法就是从后往前直找或者是从后往前找，那么，如果有100个数呢，1000个数呢，10000个数呢，你需要找多久呢？ 当然是每次从猜中间数。 我们怎么利用C语言来实现这个算法呢？ 首先我们创建一个数组，在里面找一个数怎么表达？当然是数组的下标，然后通过下标实现这种算法，叫做折半查找法。 我们可以利用学习过的语句来进行这个逻辑，我的方法只是其一。

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    使用深度学习做语义分割：简介和代码

    …github.com 基本结构 我将要向你展示的语义分割模型的基本结构在所有的顶尖工作中都存在。这使得实现不同的模型变得异常简单，因为他们几乎全部都有着相同的骨架、构造方法和构造流程。 接下来在对前沿工作的介绍中，我将主要关注最新的方法，因为在了解了上述基本结构后，这些方法可能对于大多数读者来说是最有帮助的。 它借助两条分立的流来完成：残差流和池化流。 我们希望在处理语义特征时获得更高的分类准确度，所以 FRRN 在池化流中对特征图进行处理和下采样。同时，在残差流中以全分辨率处理特征图。 它会从一个标准的特征提取网络(如 ResNet，DenseNet 等)开始，从第三个下采样后提取出特征进行进一步计算。 我们再次从一个特征提取前端开始，从第四次下采样后的特征入手处理。现在的分辨率已经很低（比输入图片小了16倍）所以我们就从这里入手就很好！

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    深度探索JFR – JFR详细介绍与生产问题定位落地 – 3. 各种Event详细说明与JVM调优策略（3）

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文基于 OpenJDK 11 3. 虚拟机相关 Event 3.3. 但是也有例外情况： 当方法过于简单的时候（例如只有一行代码），C2 不能在 C1 的基础上更加优化，则走向 level 1，去掉了采样代码。 Cache Sweeper 只用扫描 带采样的代码堆 和 非方法代码堆，并且可以分开并发扫描，看那些代码缓存可以回收。 Method Inline（方法内联）： 通俗来讲，就是JVM在运行时优化编译好的代码，将经常调用的方法从调用替换为方法体代码，减少调用。通常发生在 C1 编译器优化。 CodeSweeper，默认都是启用的 true CodeSweeperStatistics 我们不关心 SweepCodeCache 事件结构 字段 描述 举例 开始时间 事件开始时间 1594215268138540326

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    Go语言微服务框架 - 4.初识GORM库

    创建 中文文档链接 - https://gorm.io/zh_CN/docs/create.html // 推荐使用方式：定义一个结构体，填充字段 user := User{Name: "Jinzhu" 更建议新建一个user结构体进行创建 db.Select("Name", "Age", "CreatedAt").Create(&user) // 批量创建同推荐 var users = []User ，体验会好很多 // 但是，上面这种方法不支持结构体中Field为默认值的情况，如0，''，false等 // 所以，更推荐采用下面这种方式，虽然会带来一定的hard code，但能指定要查询的结构体名称 其中，希望大家能重点看一下默认值问题： 我们固然可以通过在定义字段时，排除这些默认值的情况，如定义int类型字段时跳过0、从1开始。 {}{"name": "hello", "age": 18, "active": false}) // 推荐：指定主键的多字段的更新，指定要更新的字段，*为全字段 db.Model(&user).Select

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    pix2pix论文(pix是什么意思)

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 pix2pix与pix2pixHD的生成器 判别器 PatchGAN（马尔科夫判别器） 1、pix2pix 简单粗暴的办法 如何解决模糊呢？ 具体来说，作者的贡献主要在以下两个方面： 使用多尺度的生成器以及判别器等方式从而生成高分辨率图像。 使用了一种非常巧妙的方式，实现了对于同一个输入，产生不同的输出。 判别的三个尺度为：原图，原图的1/2降采样，原图的1/4降采样（实际做法为在不同尺度的特征图上进行判别，而非对原图进行降采样）。显然，越粗糙的尺度感受野越大，越关注全局一致性。 下面是一个示例： 语义编辑 不同于pix2pix实现生成多样性的方法（使用Dropout），这里采用了一个非常巧妙的办法，即学习一个条件(Condition)作为条件GAN的输入，不同的输入条件就得到了不同的输出 实际生成图像时，除了输入语义标签信息，还要从K个聚类中心随机选择一个，即选择一个颜色/纹理风格 这个方法总的来说非常巧妙，通过学习数据的隐变量达到控制图像颜色纹理风格信息。

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    LSTM生成尼采风格文章

    一种朴素的方法是贪婪采样--总是选择最可能的下一个字符。但是这种方法导致重复的，可预测的字符串看起来不连贯。 一种更有趣的方法会产生更令人惊讶的选择：它通过从下一个字符的概率分布中抽样，在抽样过程中引入随机性。这称为随机抽样。注意，贪心采样也可以作为概率分布的采样：一个特定字符的概率为1而其他概率为0。 从模型的softmax输出中概率地采样是巧妙的：它允许在某些时候对不太可能的字符进行采样，产生更有趣的句子，并且有时通过提出在训练数据中未发生的新的，逼真的单词来显示模型创造力。 但是这个策略存在一个问题：它没有提供一种控制采样过程中随机性的方法。 随机性的重要性。考虑一个极端情况：纯随机抽样，从均匀概率分布中绘制下一个字符，并且每个角色都具有相同的可能性。 学习结构和随机性之间的巧妙平衡是让生成有趣的原因。 请注意，通过训练更大的模型，更长的数据，可以获得生成的样本，这些样本看起来比这个更连贯和更真实。

    1.2K40

    技术老司机开车：用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和衣服！

    从生成式模型的角度，Ian Goodfellow总结过一个和神经网络相关生成式方法的“家谱”[1]： ? 这篇文章的巧妙，就在于提出了pix2pix的方法，一个框架，解决所有这些问题。方法的示意图如下： ? 就是一个Conditional GAN，条件C是输入的图片。 除了直接用C-GAN，这项工作还有两个改进： 1）利用U-Net结构生成细节更好的图片[6] ? U-Net是德国Freiburg大学模式识别和图像处理组提出的一种全卷积结构。 和常见的先降采样到低维度，再升采样到原始分辨率的编解码(Encoder-Decoder)结构的网络相比，U-Net的区别是加入skip-connection，对应的feature maps和decode 在GAN前边加了个domain encoder，然后对每个domain能得到三种样本给判别器区分：直接采样，重建采样，从另一个domain中transfer后的重建采样。

    3.4K30

    算法分析：Oracle 11g 中基于哈希算法对唯一值数(NDV)的估算

    但是，对于大型表的分析，为减少资源消耗，需要通过采样分析。由于采样具有随机性，对于一些数据分布不均匀的字段，通过采样数据获取统计数据可能会导致获取到的数据与实际数据产生较大差异。 举个例子 一个字段的里面的数据如下： [0,1,1,1...(100*1)...1,2,3,4,5,6,7,8,9] 其实际的 NDV 是10，通过采样（假设采样比为10%）获取 NDV 时，由于采样的随机性 由于获取 NDV 数值需要消除重复值（通过 count (distinct col) 方式获取），Oracle 是通过排序的方法将已经读取的唯一值保持在 PGA 当中，以便消除后续的重复值。 因此，在 11g，自动采样模式下不再进行快速取样，而是直接进行全表扫描获取统计数据。这一新算法称为唯一值数估计（Approximate NDV）。 (S) ，纲要分裂次数称为级数 (I) 而 NDV 的估算公式是：NDV = S*2^I 在这种算法下，由于每个字段在 PGA 中仅保存一个纲要数据结构，因此，它不会随着读取的数据量的增加而导致 PGA

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    算法分析：Oracle 11g 中基于哈希算法对唯一值数(NDV)的估算

    但是，对于大型表的分析，为减少资源消耗，需要通过采样分析。由于采样具有随机性，对于一些数据分布不均匀的字段，通过采样数据获取统计数据可能会导致获取到的数据与实际数据产生较大差异。 举个例子 一个字段的里面的数据如下： [0,1,1,1...(100*1)...1,2,3,4,5,6,7,8,9] 其实际的 NDV 是10，通过采样（假设采样比为10%）获取 NDV 时，由于采样的随机性 由于获取 NDV 数值需要消除重复值（通过 count (distinct col) 方式获取），Oracle 是通过排序的方法将已经读取的唯一值保持在 PGA 当中，以便消除后续的重复值。 因此，在 11g，自动采样模式下不再进行快速取样，而是直接进行全表扫描获取统计数据。这一新算法称为唯一值数估计（Approximate NDV）。 (S) ，纲要分裂次数称为级数 (I) 而 NDV 的估算公式是：NDV = S*2^I 在这种算法下，由于每个字段在 PGA 中仅保存一个纲要数据结构，因此，它不会随着读取的数据量的增加而导致 PGA

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    提高驾驶技术：用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和衣服

    从生成式模型的角度，Ian Goodfellow总结过一个和神经网络相关生成式方法的“家谱”[1]： ? 这篇文章的巧妙，就在于提出了pix2pix的方法，一个框架，解决所有这些问题。方法的示意图如下： ? 就是一个Conditional GAN，条件C是输入的图片。 除了直接用C-GAN，这项工作还有两个改进： 1）利用U-Net结构生成细节更好的图片[6] ? U-Net是德国Freiburg大学模式识别和图像处理组提出的一种全卷积结构。 和常见的先降采样到低维度，再升采样到原始分辨率的编解码(Encoder-Decoder)结构的网络相比，U-Net的区别是加入skip-connection，对应的feature maps和decode 在GAN前边加了个domain encoder，然后对每个domain能得到三种样本给判别器区分：直接采样，重建采样，从另一个domain中transfer后的重建采样。

    1.1K60

    GNN落地不再难，一文总结高效GNN和可扩展图表示学习最新进展

    但是，这种方法最大的问题在于：与样本独立的机器学习标准数据集不同，网络数据的关系结构会在样本之间产生统计依赖性。 因此，要确保子图保留完整图的语义以及为训练 GNN 提供可靠的梯度并不是一件简单的事情。 如何设计同时保留全图语义和梯度信息的采样程序？ 可能的采样方案包括统一节点 / 边缘采样以及随机游走采样。然而，由于上一节中强调的可靠性问题（语义和梯度信息），与在全图上训练相比，子采样方法可能会限制模型的性能。 他们将这种方法称为局部结构保留 (LSP)，因为它鼓励学生模仿教师节点嵌入空间中存在的直接邻居的成对相似性。 DegreeQuant 旨在通过巧妙地将基础数据的图结构整合到量化过程中来缓解这一问题：他们表明，具有许多邻居（度数较高）的节点会导致 QAT 期间的不稳定，并建议在执行 QAT 时随机屏蔽度数较高的节点

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    OverIQ 中文系列教程【翻译完成】

    语言中的结构数组 作为 C 语言中结构成员的数组 C 语言中的嵌套结构 指向 C 语言结构的指针 作为 C 语言中的结构成员的指针 C 语言中的结构和函数 C 语言中的联合基础 C 语言中的typedef fscanf()函数 C 中的fwrite()函数 C 语言中的fread()函数 C 编程示例 C 程序：求一个数的十进制位总和 C 程序：计算一个数的阶乘 C 程序：寻找阿姆斯特朗数 C 程序：寻找素数 中的运算符 Python 中的字符串 Python 中的字符串方法 Python 中的if-else语句 Python 中的循环 Python 中的break和continue语句 Python 中的列表 在 Django 中展示表单 Django 手动渲染表单字段 在 Django 中处理静态内容 在 Django 中处理媒体文件 构建 djangobin——第一步 创建趋势片段页面 构建【联系我们】 虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。

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    GNN落地不再难，一文总结高效GNN和可扩展图表示学习最新进展

    但是，这种方法最大的问题在于：与样本独立的机器学习标准数据集不同，网络数据的关系结构会在样本之间产生统计依赖性。 因此，要确保子图保留完整图的语义以及为训练 GNN 提供可靠的梯度并不是一件简单的事情。 如何设计同时保留全图语义和梯度信息的采样程序？ 可能的采样方案包括统一节点 / 边缘采样以及随机游走采样。然而，由于上一节中强调的可靠性问题（语义和梯度信息），与在全图上训练相比，子采样方法可能会限制模型的性能。 他们将这种方法称为局部结构保留 (LSP)，因为它鼓励学生模仿教师节点嵌入空间中存在的直接邻居的成对相似性。 DegreeQuant 旨在通过巧妙地将基础数据的图结构整合到量化过程中来缓解这一问题：他们表明，具有许多邻居（度数较高）的节点会导致 QAT 期间的不稳定，并建议在执行 QAT 时随机屏蔽度数较高的节点

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    Redis 运维实战 第01期：Redis 复制

    定时删除：Redis 主节点内部的定时任务会循环采样一定数量的键，当发现采样的键过期时，执行 del 命令，之后再同步给从节点，如果此时有大量的键超时时，主节点采样删除的速度跟不上过期速度，且主节点没有读取过期键的操作 3.3 全量复制 Redis 2.8 以前的版本，只支持全量复制，如果出现网段闪断等情况，都需要重新进行全量复制，这会对主节点和网络造成很大的开销。 3.4 复制风暴 复制风暴的一种情况是：一个主节点有多个从节点时，当主节点重启后，从节点会发起全量复制流程，根据上面讲的复制原理，主节点会创建 RDB 快照，而其他节点将共享这一份快照（Redis 在这里做了优化 ，防止创建多个快照）。 此时，可能会出现这个主节点同时向多个从节点发送 RDB 快照，可能会把主节点所在机器的网卡流量跑满，从而导致主从延迟或者中断等问题。解决办法是减少主节点挂载从节点的数量，或者采用树状复制结构。

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