我们一般使用随机数生成器的时候,都认为随机数生成器(Pseudo Random Number Generator, PRNG)是一个黑盒:
这个问题在C语言中看似简单,但是往往不注意也可能会引起大问题。如果这个对你有一点点帮助,那么就是值得的。
通过这个:你就可以在编程中快速求出一个数的除数:先算出数学除法值,然后再向0取整就可以了
编写一个程序,接受用户输入的两个数字,然后计算这两个数字取余后的结果,并输出结果。
当然对于向0取整我们也可以使用trunc库函数 (需包含math.h头文件)
取余运算的c向0 方向舍入(fix()函数);而取模运算向负无穷方向舍入(floor()函数)。
在这里,我们要明确,计算机随机化出来的数字都是伪随机数字,就是近似于随机数,简单来说这个伪随机数需要依靠一个种子来决定这个数值的大小。默认情况下,这个种子的值是1。这造成了如果不改变种子的值,我们生成的随机数就会是同一个值。所以,我们就要设置种子
bc 命令是任意精度计算器语言,通常在linux下当计算器用。 它类似基本的计算器, 使用这个计算器可以做基本的数学运算。 bc支持运算有以下几种: + - * / % :加,减,乘,除,取余 a^b : 取a的b方 && || < <= > >= == != :条件判断,为真返回1,否则返回0 bc支持的函数有以下几种: sqrt(num):获取num的平方根 length(num):获取num数值的长度,比如length(10)=2 read:获取输入的数据 scale:设置小数有效位 ibase:设置
向上取整 ceiling(),ceiling是天花板的意思,就是取大于该数的最小整数
笔者在读研刚开始的时候,偶尔看面经,有这样一个问题:只用2GB内存在20亿个整数中找到出现次数最多的数,当时的我一脸懵逼,怎么去思考,20亿个数?What The Fuck! 但是,看完今天的文章,你或许就会觉得原来也不过如此啊!其核心就是哈希函数和哈希表的应用!
7/(-3)=-2.3,在这个运算中,x为7,y为-3,分别调用fix()和floor()两个函数,得到结果是:
介绍Pyppeteer之前先说一下Puppeteer,Puppeteer是谷歌出品的一款基于Node.js开发的一款工具,主要是用来操纵Chrome浏览器的 API,通过Javascript代码来操纵Chrome浏览器,完成数据爬取、Web程序自动测试等任务。
参考链接:http://blog..net/wanlixingzhe/article/details/7359809
如今云计算、大数据、物联网、AI的兴起,使得分布系统得到了前所未有的广泛应用,然而由于分布式系统具有极高的复杂度,带来了许多难题,一致性哈希就是为了解决分布式难题之一应运而生的,本篇主要图示讲解一致性哈希的原理及其应用,助力码农变身。
Python简单易学,但又博大精深。许多人号称精通Python,却不会写Pythonic的代码,对很多常用包的使用也并不熟悉。学海无涯,我们先来了解一些Python中最基本的内容。 Python的特点 解释型语言,无需编译即可运行 提供了交互式命令行 基于对象的编程思想 跨平台和良好的兼容性,在Windows、Mac、Linux上都可运行 简单好用而且功能强大 中文编码 很多同学在打开数据时会遇上乱码问题,其原因是字符集的编码问题。Linux和Mac默认的编码集是UTF8,而Windows则是
闲话不多说,今天来看看汇编中如何实现memcpy和memset(脑子里快回忆下你最后一次接触汇编是什么时候......)
就是说:除法、取余的指令 CPU周期 可以达到加减法的80倍(周期越多越耗时),因此高频率使用的函数里,以及循环次数很大的循环里,可以通过减少除法次数和取余次数来优化。里面介绍了一些方法,比如用乘法、减法代替。
转载内容,有更改,感谢原作者(http://www.cnblogs.com/softidea/p/5824240.html#3697214)
0x01. 前言 emmmmmmm...你只需知道这是一门用途很广的语言,上到大数据AI,下到Linux运维,都可以使用Python,当然,黑客也用Python。 0x02. 环境安装 学习Python之前,希望你具备了一定的Linux基础,一定的C语言基础,所有的操作都是在Linux上完成,Python的版本是Python3 (注:Python2将在2020年停止支持)。 为啥是在Linux上? 因为Windows有大量的非ASCII字符,举个栗子:比如英文的|
python实现取余操作的方法:可以利用求模运算符(%)来实现。求模运算符可以将两个数相除得到其余数。我们还可以使用divmod()函数来实现取余操作,具体方法如:【divmod(10,3)】。
numpy 用来解方程的话有点复杂,需要用到矩阵的思维!我矩阵没学好再加上 numpy 不能解非线性方程组,所以...我也不会这玩意儿!
提起Selenium想必大家都不陌生,作为一款知名的Web自动化测试框架,Selenium支持多款主流浏览器,提供了功能丰富的API接口,经常被我们用作爬虫工具来使用。但是selenium的缺点也很明显,比如速度太慢、对版本配置要求严苛,最麻烦是经常要更新对应的驱动。
c++中的类型检查发生在编译阶段,因此编译器必须知道程序中每一个变量所对应的类型。
自带开发环境较IDLE,可以到开始菜单中去找到。默认打开的就是python控制台。
转自:http://blog.csdn.net/beyond0824/article/details/6009908
描述:显示、设置或删除 cmd.exe 环境变量, set,E文翻译过来就是“设置”的意思,相当于数学里的“令”。 用法和参数:
编写一个函数,传入一个十进制的正整数,将十进制整数转换为十六进制的字符串并返回。(十六进制字符串中的字母全部大写)
9月4日,Mono 3.8.0发布了。该版本的运行时带来了一些性能和可伸缩性方面的改进,同时完成了向Windows平台的移植。 Mono遵循Gnome和Linux内核的版本编号策略,这意味着3.8是3.6(已于上个月发布)之后的一个主要的稳定版本。该版本在性能方面有所改进: JIT可以更好地处理除数为2的幂的long型的取余操作,生成的代码效果好很多。之前long型的取余操作不会像int类型那样特殊处理。(作为一种编译优化,通常2的幂的乘除运算会替换为移位操作。) 对于只调用一次的委托,可以生成更快的代码。
这里说一下向量运算,跟MATLAB的操作完全相同,比如向量的点乘,就是说对向量的元素一一操作
原因是LUA的random只是封装了C的rand函数,使得random函数有一定的缺陷,
在弹性体域内满足平衡微分方程,在边界上满足应力边界条件的所有容许的应力状态中,真实的应力(即满足几何方程和位移边界条件的应力)必使总余能取极小值;反之,能使总余能取极值的应力一定是真实的应力。这就是最小余能原理( Principle of Minimum Complementary Potential Energy)。
伪随机数概念在我大学一年级接触C语言基础的时候就听说过,并熟练掌握C语言中rand()函数的使用方法。不过,当时我对伪随机数的认识基本也就停留在百度百科那种小白水平,最多就知道老师说我们用的随机数是假 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说伪随机数算法(一),希望能够帮助大家进步!!!
四则基本运算 加减乘除 用Excel的语言表达就是 + - * / 加法 + (在键盘上按[Shift]和退格键左边的[+=]出现) 1+1=2 📷 我们用SUM函数可以更快捷的实现求和 传送门(((((((>>>>SUM <<<<))))))) 📷 SUM可以选一行,选一列,选多行多列,跳着选,一个一个单元格挑着选 whatever 减法 - (在加号[+=]左边,数字[0]右边) 3-2=1 📷 ... 这个没啥好说的 乘法 * (在键盘上按[Shift]和数字[8]出现) 3*7=21 📷 这个
java.lang.reflect包提供了用于获取类和对象的反射信息的类和接口。反射API允许对程序访问有关加载类的字段,方法和构造函数的信息进行编程访问。它允许在安全限制内使用反射的字段,方法和构造函数对其底层对等进行操作。
将图片看成类型为uint8的像素矩阵,因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算,这也被称为像素运算,像素运算包括两种:
比如要制作如上的雷达特效。我们用虚幻引擎的shader编辑器来做,因为它对图形化hlsl语言的支持非常好,因为这个是纯二维的CG特效,我们使用后期处理(post process)材质来表现。首先进行阶级分析,这个雷达图(虽然不知道这种图案与现代雷达有什么关联)由3个部分组成,分别是:
一直很喜欢玩这个小游戏,简单的游戏中包含运气与思考与策略,喜欢这种简约又不失内涵的游戏风格。于是萌生了用C语言实现一下的想法。
VSCode设置python3的开发环境(linux下默认是python2)https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9095793.html
由于 Python 在数据科学和机器学习、深度学习中有广泛应用,作为.NET开发者,大家将来或许需要将 Python 构建的项迁移到 ML.NET或TensorFlow.NET 上来,于是快速掌握 Python 有利于快速把握项目并提供迁移效率。
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货。 第一篇中,介绍了文本相似度是干什么的; 第二篇,介绍了如何量化两个文本,如何计算余弦相似度,穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 第三篇中,介绍了目前常用的相似度,以及相关 Python 包。 其中具体如何计算,在这里复习: 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF 文本分析 | 常用距离/相似度 一览 ---- 假如我现在有 5 条文本数据,想计算两两之间的相似度,找出最相似的文本对(比
现在有一个正凸多边形,其上共有 n 个顶点。顶点按顺时针方向从 0 到 n - 1 依次编号。每个顶点上 正好有一只猴子 。下图中是一个 6 个顶点的凸多边形。
哈希表,也称散列表,可以通过关键词的值进行查询和访问的数据结构。通常通过映射函数将关键字直接对应到表中的某个位置,用来加快查找速度,这个映射函数就是哈希函数,存放记录的数组叫做哈希表。
我们都知道,python中//代表整数运算中的取整,%代表整数运算中的取余,那么有什么函数可以同时取到整数和余数吗? 答案是有的,使用python内置函数divmod
文章目录 进阶4:常见函数之数学函数 二、数学函数 round 四舍五入 ceil 向上取整,返回>=该参数的最小整数 floor 向下取整,返回<=该参数的最大整数 truncate 截断 mod
当我们建立了NumPy数组之后,对其进行相应的数据处理就变得很重要了,虽然写代码处理不像Excel简单快捷,但是通过学习和实践,可以让你对数据有更加精妙的掌握。这些处理方法包含了数组基本运算加减乘除,还有一些高级运算,比如三角函数,对数等等。
上一节程序员的数学笔记1--进制转换是介绍了进制,特别是十进制和二进制之间的转换,移位操作和逻辑操作。
散列是一种思想。与已经学过的其他数据结构相比较,向量是采用循秩访问(call by rank)的访问方式,列表是采用循位置访问(call by position)的访问方式,二叉搜索树是采用循关键码访问(call by key)的访问方式,散列与他们都不一样,是采用循值访问(call by value)的访问方式。
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