其实是Java9和eclipse有bug冲突，但是不知道，怎么解决？先自己手写吧，以后解决了，再分享！
大数幂运算 3.大数求余 ---- 废话不多说，直接上代码了。 1. ---- 3.大数求余 int getCountMod(string a, int b) { int bit = -1; //判断是否需要进位 //例如4255%5 int i = 0; while
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这个问题困扰了我一周的时间，昨天在公众号发推文提到了这个问题，与人留言给出了解决方案：另一个包plyr相冲突导致的问题。 那就一次关闭已经加载的包 detach('package:Rmisc') detach('package:plyr') 这样再分组计算就没有问题了 非常感谢以下两位的留言提供解决办法，月底还会组织一次抽奖活动 ，送橙子或者送书，这两位提供解决办法的朋友到时可以直接获得奖品。
网络线路解决方案 网络线路的选择在租用服务器时至关重要。 带宽解决方案 当租用的服务器使用过一段时间之后出现访问卡顿，那么也需要考虑网站自身的一个访问量问题。 硬件解决方案 如果说带宽大小的选择是第一阶段可解决访问量增加的方案，那么硬件的解决方案则是一个企业在发展上实现质变的完美证明。 单单一两台服务器已难以满足企业发展的一个访问需求，而是需要向服务商寻求整体的网络解决方案。 一般而言，只有运维团队技术实力强大、行业经验丰富的服务商才有能力为企业提供整体的网络解决方案，以实现负载均衡、数据备份、安全防范、读写分离等多种功能于一体硬件解决方案，并有效实施，从而有效解决服务器卡顿情况
最近看到了一个考试系统，感觉做的挺不错，并且也比较成熟，所以我就简单玩了一下。另外，考试系统应用场景还挺多的，不论是对于在校大学生还是已经工作的小伙伴，并且，类...
“然后我现在看不了你的代码，你先尝试着自己解决一下这个问题，实在不行。明天咱们上课的时候，再一起看一看。” //////// 当时我就主观觉得，以他的能力吧，这种内外边距的bug，他应该搞得定。 遇到问题的时候，马上慌了，急了，马上就想找个人问问，然后马上的解决这个问题。否则不足以让自己的内心平静。这时，找人，找拐棍，就成了比解决问题更急迫的事情。 这三个能力之中，第一和第二个能力可以有老师来教你；但第三个能力，也就是分析与解决问题的能力，只能是自己慢慢的练习得来。这其实是一种方法论，面对问题与bug的时候，你以什么样的态度和思想去面对。 是马上找要帮忙，还是先自己分析并尝试解决？ 而且这第三点，也在事实上决定了你真正的工作能力到底有多强。 所以遇到问题与bug的时候，内心应该是一种欣喜的态度，因为你每解决一个bug，就意味着你真正的掌握了一部分的专业技能。 最后，只能你能用来解决问题的技术，才是你真正学会的技术。
不要急，让我们从原理开始慢慢讲起。 1.原理简介 不知道大家有没有这样的体会，大部分时候，歌曲的高潮部分通常是重复次数最多的部分。因此我们可以根据这一个特征，提出我们的算法： 1.遍历整首歌曲。 2.代码编写 为了避免造轮子，我们找到了别人已经做过的类似的项目 我们只需要分析这个源代码中最核心的部分，即求相似区段的源代码，就能知道它是不是符合我们的项目需求了： 可以看到，这部分代码就是做了我们算法的第二步 下面我们看看怎么使用这个项目求音乐高潮部分，其实非常简单。 find_and_output_chorus chorus_start_sec = find_and_output_chorus("你的音乐文件", "提取结果的目标路径", 要多少秒的高潮部分) 没错，两行代码就解决了
其实，我们都知道，着急是没有用，因为急是解决不了问题的。 今天田螺哥跟大家一起来聊聊，如何应对生产问题。当然，这句话既是对你们说的，也是对我自己说的，我自己也在成长阶段啦。 1. 因为如果你急的像热锅上的蚂蚁，领导看在眼里，会觉得你并不靠谱，下次有比较重要的开发任务，相信他不会再交给你了，并且后面什么绩效等等，估计也好不了哪里去。 还有一点，着急的话，很容易就分散你解决问题的精力！所以遇到生产问题，需要先调整好自己心态，泰然处之。 2. 专注于解决问题！ 调整好心态之后呢，我们需要专注于如何解决问题。 反正就具体问题具体分析吧，你冷静下来，分析怎么解决你的问题就好了。 3. 汇报解决方案，分析可能造成的影响 如果你找到了问题出在哪里，那就列出解决方案。 求点赞、在看、分享三连
比如说线上紧急出了一个 bug，需要立即解决，解决问题花费的时间越长，造成的损失就越沉重。 这个时候，你找到了一个解决方案，但并不是你“知其所以然”的那个，你是选择继续研究直到搞清楚，还是先解决掉燃眉之急呢？ 所谓求甚解，就是理解事物背后的本质与根源，从而触类旁通，举一反三。但这往往需要一定的功力，如果功力不到的话，往往容易走火入魔。大视野，不求甚解的学习方法能够保证我们在学习的过程中不停滞，不陷入泥潭。 借用王国维的观点说，求甚解是有我之境，不求甚解属于无我之境。求甚解是一种好的学习方法，但要批评不求甚解就是不好的学习方法就有点过分了。要知道，不求甚解的下一句是什么！ ? 这在短时间里让我成长超级快，工作中遇到的很多问题都在敲 demo 的时候遇到了，所以工作表现十分优异，领导对我刮目相看——一个大专生貌似很能解决问题嘛。
繁荣的半导体行业背后，见证了太多“一地鸡毛”的故事，对于急求转型的东方银星来说，股价只是参考。 正如董明珠所说：“格力造芯就是为了自给自足，在为家电赋能之后，可以提供多种解决方案，最终让企业立足物联网市场。” 2018年8月，格力投资并成立了珠海零边界，其主营业务便包括了半导体。 这对于急求转型的东方银星来说，股价上涨之后，企业后续发展才是真正的考验。
前面有提到，逻辑回归是来解决分类问题的，而不是回归问题，想想问什么呢？就是因为sigmoid。 那么似然函数可表示为： 为了后面求导，这里取对数似然函数： 那么对数似然函数，也就是损失函数为： 接下来我们要求其最大值，其最大值的要用梯度上升法，如果想用梯度下降只需要加一个负号，利用梯度下降法求最小值 看下面逻辑回归表达式： 在看softmax表达式： 有人说，啊，完全不一样，不要急化简一下看看： 推荐阅读： 1. 机器学习-1：MachineLN之三要素 2.
本文的诞生是由于一个朋友在做科研时遇到的一个场景所引出的，场景是这样的: 已知有两组变量X和Y，每组变量都是已知其边缘分布概率密度函数的(比如一组满足正态分布，一组满足对数正态分布)，且这两组变量是一定存在相关性的，如何求它们的联合分布函数或联合概率密度函数呢 经过查阅资料，在概率统计领域存在Copula(外文翻译是连接)这样的一种理论，它诞生的初衷就是用来在一定程度上解决这种场景问题的，后来经过推荐给朋友后，正是这种方法解决了他的燃眉之急，所以有必要深入研究下这个理论 Copula本身不是非参数估计的方法，需要用到一些参数估计的方法来确定其参数以使得吻合效果更好 参数估计 众所周知，一般来说参数估计会有矩估计法和极大似然估计法两种，针对Copula函数的参数估计由于其求矩估计量比较复杂不易求出参数估计值 Copula函数为 ,所以其(X,Y)的联合分布函数为 其联合概率密度为 分布是X，Y的概率密度函数 则对数似然函数为 故这里的估计量为 以上和概率论所学方法一致 分布估计法 和极大似然不同，先求
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP ）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）三：算法实现二 差分进化算法（DE）步骤简介 差分进化算法(DE)求函数最小值 蚁群算法简单介绍 几种蚁群算法介绍 蚁群算法求函数最大值一 蚁群算法求函数最大值二 蚁群算法规划路径 蚁群算法解决旅行商（TSP）问题 分布估计算法简单介绍 几种分布估计算法介绍 分布估计算法求解0-1背包问题一 分布估计算法求解 0-1背包问题二 分布估计算法解决旅行商问题（TSP） 粒子群算法简单介绍 粒子群算法求函数最小值 权重改进的粒子群算法 免疫算法简单介绍
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我们使用过DP、后缀树、后缀数组来解决过. 这道题目让我们求的是若干串T在另一个长串S中各自作为子串出现的次数, 只是匹配的方式从完全相等变成了“循环同构”。如果匹配方式是完全相等的话, 则就可以使用AC自动机解决。 现在, 我们开始考虑用后缀自动机解决串S和T的LCS问题. 找到此过程的v（v指什么, 见上面LCS的分析）之后, 令u是v读入T[i+1]之后跳转的节点. l要自增1（因为拼接上了T[i+1]嘛~）, 不要急, 此时, u和l还没求完, 如果l>=n的话, 行) { u = sam[u].trans[c]; ++l; } else { u = l = 0; // 重新从0开始 } if (l>len) // 不要急,
云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC（安全多方计算）、TEE（可信执行环境）等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台，TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造，保证数据不出本地即可完成联合建模，同时支持安全多方PSI、安全隐私查询统计分析，提供基于硬件的TEE可信计算。通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值，很好地解决了业界数据孤岛的难题。
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