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求一个平均成绩、最高、最低

* 功能:求一个平均成绩、最高、最低 日期:2013-05-08 *#include #include #include int main(void) { int maths,maxMath ,minMath,sum,i; float aveMatrh; printf(请输入本所有成绩:n);maxMath=0; minMath=maths; for(sum=0,i=0;maths>

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布式ID-雪花

原因:为什么需要雪花为什么需要布式全局唯一ID以及布式ID业务需求?集群高并发情况下如何保证布式唯一全局Id成? Twitter布式雪花SnowFlake ,经测试snowflake 每秒能够产26万个自增可排序IDTwitterSnowFlake成ID能够按照时间有序成。 SnowFlake成ID结果是一个64bit大小整数, 为一个Long型(转换成字符串后长度最多19)。 可能还会需要无规则,因为如果使用唯一ID作为订单号这种,为了不然别人知道一天订单量是多少,就需要这个规则。结构雪花几个核心组成部:SnowFlake可以保证:所有ID按时间趋势递增。 整个布式系统内不会产重复id(因为有DataCenterId和Workerld来做区)源码以下代码仅供习:** * Twitter_Snowflake * SnowFlake结构如下(每部

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    003计机图形:圆

    平面几何中园方程可以描绘为:$(x-x_0)2+(y-y_{0})2=r^2$其中$(x_0,y_0)$ 是圆心坐标,r为半径。 为了简化可以先考虑圆心和坐标原点重合情况,其他情况可以在此基础上平移得到。 由于圆对策性,因此若已知圆弧上一点P(x,y),则可以得到另外7个对称点:(x,-y) (-x,y) (-x,-y) (-y,x) (-y,-x) (y,x) (y,-x) 。 中点画圆步骤决策参数取决于下一点$(x_k+1,y_k-12)$ 是在圆内还是圆外,如果圆内,则$y_k$更接近圆周边界,否则是$y_k-1$ 输入圆半径r和圆心$(x_c,y_c)$,并得到圆周 (圆心在原点)上第一个点: $(x_0,y_0)=(0,r)$ 计决策参数初始值: $p_0 = 54-r$ 在每个$x_k$位置,从k=0开始,假设$p_k$=y 。

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    KMP《部匹配表》

    elementData)) return i; } return -1; }举个例子,有一字符串BBC ABCDAB ABCDABCDABDE是否包含另一个字符串ABCDABD Knuth-Morris-Pratt简称 KMP思想是,设利用这个已知信息,不要把搜索位置移回已经比较过位置,继续把它向后移,这样就提高了效率 ?8 针对搜索词,制《部匹配表》(制作方后面详细解析) ? 9已知空格与D不匹配时,前面六个字符ABCDAB是匹配 查表可知,最后一个匹配字符B对应匹配值为2,因此按照下面公式出向后移动位数 移动位数 = 已匹配字符数 - 对应匹配值 因为 14《部匹配表》前缀除了最后一个字符以外,一个字符串全部头部组合后缀除了第一个字符以外,一个字符串全部尾部组合?15部匹配值就是前缀和后缀最长共有元素长度。 16 部匹配实质有时候,字符串头部和尾部会有重复。 比如,ABCDAB之中有两个AB,那么它匹配值就是2(AB长度)。

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    python技术面试题(七)--SQL语句

    1.单表查询1.mysql中页查询。语:select * from 表名 limit (page-1)*count,count;page指是页码,count指是每页显示条数。 ,获取每个数中编号mysql> select c_math,group_concat(c_student_id) from t_score group by c_math;+--------+- # 从表中以性别进行组,然后选出女组,并展示小组中所有名字mysql> select c_gender,group_concat(c_name) from t_student group by 白骨精,扈三娘,孙二娘,赵敏,嫦娥,孙 |+----------+-----------------------------------------------------------+2.多表查询# 表中保存了信息和所在 | 计机科与技术18级一 || 孙 | 网络工程18级一 |+-----------+-------------------------------------+1.内连接查询语:select

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    最小成树实现与析:Prim ,Kruskal

    非强连通图极大连通子图叫做强连通量;最小成树:一个有n个节点连通图成树是原图极小连通子图,且包含了原图中所有n个节点,并且有保持图连通最少边;最少成树可以使用Kruskal和Prim 求出;? Prim:此可以称为加点,使用贪心思想进行求解,Vnew Vold-new 之间,代价最小边对应点,加入到Vnew之中;从任意一节点开始,知道Vnew中包含所有点;图中所有顶点集合V Kruskal:此可称为加边;初始成树边数为0,每次就选择一条满足条件最小代价边,加入到成树边集合中;把图中所有边按代价从小到大排序;把图中n个顶点,看成独立n棵树组成森林; 实现参考:https:github.comyaowenxucodestreemaster最小成树保持更新,转载请注明出处;更多内容请关注cnblogs.comxuyaowen;参考链接:https

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    累计设计 10 亿次海报,阿里 AI 设计师「鲁」核心技术详解

    「鲁核心技术由阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室研发,在强化习、平面设计美量化评估、知识图谱方面别联合伦敦大院、清华大、浙江大团队。 图:评估得作为阿里巴巴智能设计实验室负责人,乐乘主要负责「鲁数据、产品、设计和业务,达摩院机器智能技术实验室资深专家星瞳则负责技术及后台视觉成引擎系统,包括数据析处理,在线、离线流程 ,各类机器研究。 这一系统比较复杂,其中有针对设计数据类和;在线规划时候,又有一些序列;同时,还使用到一些多 Agent 强化;此外,我们也使用了一部 GAN ;还有一系列其他 目前,「鲁」系统不可能像一般深度,直接端对端就可以达成目标,相对来说它逻辑比较复杂,使用单一不能达到我们目标。

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    布式idSnowFlake

    符号位说明:第一位为不能为负符号位:0时间戳说明:41位记录时间戳timeMillis,即当前系统时间 - 默认固定时间值工作机器ID说明:10位记录工作机器id;即datacenterId (5位数据 id) + workerId (5位机器id)datacenterId 与 workerId最大值十进制值是31(不能为负数)原因:5位数最大二进制表示: 0001 1111 —> 十进制:31序列号说明 :12位自增序列号sequenceSequence最大十进制值是4095(不能为负数)原因:12位数最大二进制表示:1111 1111 1111 —> 十进制:4095二进制说明:按位或,按位与,异或计例子 )序列号sequence:0(自增序列号)二,计:计公式? = 2744099024192.再先别计左位移结果 timeMillis

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    布式 ID — SnowFlake

    一、概述布式 ID 有很多种,Twitter SnowFlake 就是其中经典一种。SnowFlake 成 ID 结果是一个 64bit 大小整数,它结构如下图: ? 12 位,序列号,用来记录同毫秒内产不同 id。 由于在 Java 中 64 bit 整数是 Long 类型,所以在 Java 中 SnowFlake ID 就是 Long 来存储。 SnowFlake 可以保证:所有 ID 按时间趋势递增;整个布式系统内不会产重复id(因为有 datacenterId 和 workerId 来做区);二、SnowFlake JAVA = 5; 机器标识占用位数 private final static long DATACENTER_BIT = 5;数据中心占用位数 ** * 每一部最大值 * private final

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    、智之后,量子信息在清华成立,姚期智担纲,“致力国家战略需求”!

    交叉信息研究院量子信息研究功力深厚清华大交叉信息研究院网站上还没有列入量子信息,但是其架构中量子信息中心于2011年成立后,就致力于全量子网络、量子计、量子仿真、量子、量子通讯复杂性理论、量子运筹等方向研究 姚期智也是研究网络通讯复杂性理论国际前驱,于1993年最先提出量子通信复杂性,奠定了量子计理论基础。1995年姚期智提出布式量子计模式,后来成为布式量子和量子通讯协议安全性基础。 如果你有一个量子计机,你就可以模仿大自然量子则。 目前,国外一些高校也开设了量子信息领域课程,例如杜克大和罗德岛大量子计专业以及威斯康星大麦迪逊校-物理量子计专业;布里斯托大光电和量子技术专业;伦敦大量子技术专业。 不同于清华此次成立量子信息,这些大招收大多是研究,清华大此次成立面向本科招量子信息,与“姚”、“智”相同,都是对重点领域人才培养模式一种探索。

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    AutoML析(一):基于强化

    对于机器工程师而言,设计适用于特定问题机器习模型是一个非常复杂任务。需要选择相应神经网络架构、训练过程、正则化方、超参等,这些都对最终性能有很大影响,需要不断尝试。 因此深度工程师也被称为调(炼)参(丹)工程师。AutoML目标就是使用自动化、数据驱动方式来做出上述决策。用户只要提供数据,通过足够力,系统自动决定最佳方案。 各个领域专家不再需要苦恼于习各种机器。在AutoML领域,当前引起者关注最多便是NAS(Neural Architecture Search,网络结构搜索),对应也非常之多。 :基于RL(Reinforcement Learning, 强化习)离散搜索:NASNet,ENAS基于进化(如遗传,蚁群,模拟退火等)离散搜索:CARS,EENA基于梯度下降连续可微搜索 最终搜索到网络结构:?其中,normal cell和reductioncell别为:?后续会介绍其他类型NAS,敬请关注。公众号:AI人工智能与大数据

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    list、dict和set综合应用:排课系统(1)

    差一点我们就擦肩而过了有趣有用有态度我们都知道一个程序从本质上来说就是+数据结构,这次就以我本科毕业设计——排课系统为例,专门讲解如何设计排课和要用到数据结构,在讲解这个之前,我们今天先做一些准备工作 概述我们先简单析一下具体要做哪些准备工作,首先要想实现排课,必须要有排课需要用到各种数据——这些数据主要有课程、级、、教师、教室,我们必定需要对这些数据进行增删改查操作。 加入人数字段又面临了一个新问题,增加删除时候要确保对应人数字段被同步——考虑以下 4 种情况: 增加:需要把对应人数+1 删除:需要把对应人数-1修改 (修改所属级):需要把旧所属人数-1,新所属人数+1 修改(不修改所属级):不用进行对应人数修改需要进行准备工作已经析完成了,接下来直接进入技术选型部,为了便于对这些数据进行增删改查操作 很明显,更新时同步没有问题,最后看一下删除时同步,我们直接删除这个,然后看一下级表变化情况,如图所示。?删除时同步同样也没有问题,明天我们批量增加各种数据,为了给排课进行测试。

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    【tensorflow2.0】张量结构操作

    张量操作主要包括张量结构操作和张量。张量结构操作诸如:张量创建,索引切片,维度变换,合并割。张量数主要有:标量运,向量运,矩阵运。另外我们会介绍张量运广播机制。 本篇我们介绍张量结构操作。一,创建张量张量创建许多方和numpy中创建array很像。 考虑级成绩册例子,有4个级,每个级10个,每个7门科目成绩。可以用一个4 10 7张量来表示。 0个,第2个第4个,第3个第6个全部成绩# indices长度为采样样本个数,每个元素为采样位置坐标s = tf.gather_nd(scores,indices = ) 0个,第2个第4个,第3个第6个全部成绩s = tf.boolean_mask(scores, , , , ])tf.print(s) ]# 利用tf.boolean_mask

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    详解阿里海报设计AI“鲁”,没错,人类设计师危险了

    但考虑到鲁平均1秒钟就能完成8000张海报设计,一天可以制作4000万张,4亿只能一个小小小小目标。鲁这个海报设计AI“鲁”,诞也与双11有关。 △ 鲁行动器元素类行动器主要作用,是根据需求从风格习模块中选择设计原型,并从元素中心中选取元素,规划出多个最优成路径,完成图片设计。 实际上,你应该也看出来了,与AlphaGo最初设计一样,鲁从0到P6,也是设计师+工程师合作成果。这背后,阿里设计师和工程师做了三大功课。三大功课第一,领域研究。 这一系列数据问题就需要一套清晰数据链路设计。第三,框架。框架由家来制定,数据和关系就像汽油和发动机,两者密不可。产品设计师需要与讨论,把业务场景和数据问题输入给。 这也是阿里内部让产品设计师习机器原因,因为搞懂框架和技术原理,才能更好理解工作原理。但三方面功课背后,也不是没有具体挑战。整个鲁打造过程中,遭遇了三方面技术挑战。

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    机器习Lasso前世今

    阅读本文后,你才恍然发现,鼎鼎大名Lasso思想锤炼背后,蕴藏着布关于酿酒小秘密,还可以窥视过去百余年统计兴衰起落,统计重镇如何从繁盛时期英国逐步转移到了奋起直追美国,以及圈儿里牛叉闪闪大人物们那些看起来与常人无异 皮尔逊这个家伙确有点魅力,他是剑桥, 他提出了矩估计, 发展了卡方检验,主成析(PCA), 创立了概率函数簇和世界上第一个大统计:英国伦敦大院(University College 费希尔就和凯恩斯, 也就是达尔文儿子一起搞了剑桥会。 他是个天才,对实验很有理解,提出了统计方一系列优化判断标准, 例如最大似然估计, 费希尔线性判定,充性。 他在选酒过程研究了布。据说费希尔特别爱读他论文。 ? Efron就是斯坦福自己培养统计博士(1964), 就这样标志着斯坦福统计习就自己培养起来了。后来Efron受他TibshiraniLASSO影响发明了LAR。?

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    张量结构操作

    张量操作主要包括张量结构操作和张量。张量结构操作诸如:张量创建,索引切片,维度变换,合并割。张量数主要有:标量运,向量运,矩阵运。另外我们会介绍张量运广播机制。 动态计图我们将主要介绍动态计特性,计图中Function,计图与反向传播。本篇我们介绍张量结构操作。一,创建张量 张量创建许多方和numpy中创建array很像。 ,可以使用torch.index_select, torch.take, torch.gather, torch.masked_select.考虑级成绩册例子,有4个级,每个级10个,每个 , ], , , ]], dtype=torch.int32) #抽取每个级第0个,第5个,第9个第1门课程,第3门课程,第6门课程成绩q = torch.index_select(torch.index_select 0个第0门课程,第2个第4个第1门课程,第3个第9个第6门课程成绩#take将输入看成一维数组,输出和index同形状s = torch.take(scores,torch.tensor

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    习】枝限界

    目录1.方概述2.FIFO实现3.priority queue实现01方概述对老板写过内容,肯定是要先放链接:干货 | 10钟带你全面掌握branch and bound(支定界)-概念篇干货 | 10钟搞懂branch and bound代码实现附带java代码 干货 | 10钟教你用branch and bound(支定界)求解TSP旅行商问题 老板写是java,童鞋可以康康 关于回溯,不了解可以康康往期内容,一些提到过定义就不再讲解了: 【习】再谈回溯回溯支限界都是以构造一颗解空间树为基础。 回溯通过深度优先搜索思想,选择一条可行路径,一路走下去;而支限界可以根据多种规则成节点,如广度优先搜索,再结合剪枝函数(我们在回溯里也可以使用)进行剪枝,得出最优解。 在大致了解支限界流程后,我们发现,主要难点在于:(1)解空间树构造,即节点成顺序(2)剪枝函数确定,即如何判断是否可能得到最优解下一个扩展节点选择(或者说对树搜索方)一般有如下方式:

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    习笔记-二

    一、二查找要先找到二初值,low和high,比如对于一个数组==>low = 0, high = nums.size() - 1;选定循环条件,可以是low > 1 ,这个求中间值有多种写,这里只是个范例 mid; } else if (num > target) { high = mid - 1; } else { low = mid + 1; } } return -1; 没有找到target} 二、二查找扩展作为一个有点逼格 target相等元素下标思路:通过上面查找,假设已经找到了target,下面就是判断是不是第一个,因为序列是有序,所以如果你用已经找到target下标mid与下标为mid - 1数比较不就行了吗 三、部题型实战1、最大值最小化leetcode875爱吃香蕉珂珂https:leetcode-cn.comproblemskoko-eating-bananas析:(1)只要吃完一堆,那这一个小时都不能再去吃别 ,nums nums虽然无确定是小段还是大段,但可以肯定是, < nums一样析。

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    干货 | 10钟给上万客服排好,携程大规模客服排实践

    现在智能排已经为携程多个部门提供成服务,在十钟内提供优质表,并且符合各部门各个工种对不同工作场景约束需求。? 有时我们发现预测业务量产偏差,这时候就需要立刻重新成当天之后表,并及时下发。对时间要求是钟级,因此也要测试一下运行速度。几个重要测试结果:? 了解启发式应该清楚,这样每台单机都获得是问题一个子集,缺点是无全局考虑问题,最终结果和单机运相比会略有下降。 3)合并人工录入数据,考虑到部数据时效性以及一些偶发需求,我们需要开放人工信息录入平台,让用户可以录入部数据4)建立模型5)求解得到优质解6)表7)(可选)人工微调8)表, 团队招聘信息我们来自携程酒店研发机器习应用开发团队,负责各类技术落地实践。酒店研发在机器习应用,大数据开发,高负载并发,用户体验提升等领域不断探索创新,攀登高峰。

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    从容应对复杂指标Power BI度量值书写:以教培行业为例

    本文结合一个特定行业特定指标进行逐步析、拆解、组装,阐述在进行复杂指标度量值书写时,应该遵循原则及步骤,思路与方。认真阅读本文,一定会提升你对复杂度量值书写信心。 考核教师方式是以为单位,比如尼古拉斯·赵四老师带了6个,这6个别计情况,然后进行考核。 这里只考虑是对于单个教师,这个计过程与整个情况析一定是不同。 因为对于教师而言,他一定得保证一直是跟自己上课才能,而对于校而言,只要这个孩子还在上课就是续,甚至寒假习数,春季习物理也。相对而言,情况要好计一些。 这样,模型我们就基本上构建好了:下面对于以上十几条说明展开讨论析:根据第10条: 10.员在满足上述条件尤其是条件7情况下,如果寒假是跟着谦老师上课,而到了春季却跟着张三老师上课,那么也不 通过制定准确无误标准以及完全根据标准书写度量值,不仅可以极大地减少重复性工作工作量(就这个计而言,能写出来没几个,绝大部都是挨个手动筛选),更可以随时查看每一名教师每一个情况

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