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18:等末项

18:等末项总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给出一个等前两项a1,a2,求第n项是多少。 输入一行,包含三个整数a1,a​2,n。

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GWASBLUE值3--LMM考虑残BLUE值

GWASBLUE值3--LMM考虑残BLUE值 #2021.12.13本节,介绍如何使用R语言asreml包拟合混合线性模型,定义残质,最佳线性无偏估(blue)1. 使用asremlBLUE值(定义残质)m2 = asreml(height ~ RIL, random = ~ location + location:RIL + location:rep,residual 同时考虑互作质和地点质)BIC为2541.703两模型达到极显著。 看一下模型BIC值。下一节,我们用教科书示例,介绍一下联合方分析方法。其实,从统角度,很多区试多地点数据进行一年多点分析,这之前没有进行地点残一致性检验,是不严谨。 下一节,我们演示一下,手动各个地点和LMM模型定义地点质,两者是等价

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    在oracle时间

    时间是oracle data数据类型一个常见问题。oracle支持日期,你可以创建诸如“日期1-日期2”这样表达式来这两个日期之间时间。 一旦你发现了时间,你可以使用简单技巧来以天、小时、分钟或者秒为单位来时间。为了得到数据,你必须选择合适时间度量单位,这样就可以进行数据格式隐藏。 ) round(to_number(end-date-start_date)*1440)- 消逝时间(以分钟为单位)K7zR{{-:WK7zR{{-:W 显示时间默认模式是什么 -------------                                           4480  我们可以用这些函数把一个消逝时间近似转换成分钟并把这个值写入oracle表格。 在这个例子里,我们有一个离线(logoff)系统级触发机制来已经开始会话时间并把它放入一个oracle statspack user_log扩展表格之

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    基于python滚动方(标准)talib和pd.rolling函数详解

    # -*- coding: utf-8 -*-Created on Thu Apr 12 11:23:46 2018@author: henbile #滚动波动率可以使用专门做技术分析talib包里面函数 #但是两个函数对于分母选择,就是使用N还是N-1作为分母这件事情上是有分歧。#另一个在于:talib包基于numpy,而pd.rolling是基于Series或者DataFrame。 var,大胆推测std也是适用。 #talib包std运公式是tb.STDDEV#pd.rolling就是var换成std#谨慎起见,还是一下,看一看。#最后发现大胆推测是正确。 以上这篇基于python滚动方(标准)talib和pd.rolling函数详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    Java8日期时间

    在 Java,我们要获取一个时间段天数,我们可以使用下面几种方式: Period @since 1.8Duration @since 1.8ChronoUnit @since 1.8一. );LocalDate end = LocalDate.of(2020, 5, 1);二.Period类主要通过Period类方法getYears(),getMonths() 和 getDays()来 startPeriod : 2020-01-01- endPeriod : 2020-05-01- [2020-01-01~2020-05-01)之间共有:0年,4月,0日三.Duration类提供了使用基于时间值测量时间量方法

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    python 等末项方式

    末项题目内容:给出一个等前两项a1,a2,求第n项是多少可以使用以下语句实现非负整数n输入: n=int(input()) 输入格式:三行,包含三个整数a1,a2,n输出格式:一个整数 ,即第n项值输入样例: 1 4 100 输出样例: 298 My answer思路一:等,先求m是多少,第n项值很多种方法,我就采用这种a1 + m*(n-1)a1 = int(input ())a2 = int(input())m = a2 - a1n = int(input())N = a1 + m*(n-1)print(N)思路二:我们折腾一下电脑,让机用笨方法,从a1开始 input())a2 = int(input())n = int(input())m = a2 - a1for i in range(n-1): a1 += mprint(a1)补充知识:python判断等废话不多说啦 s == s - s: flag = 1 else: flag = 0if flag == 1: print(Possible)else: print(Impossible)以上这篇python 等末项方式就是小编分享给大家全部内容了

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    Silverlight与WPFBeginInvoke

    SilverlightWPF,如果要在多线程对界面控件值做修改,用Dispatcher对象BeginInvoke方法无疑是最方便办法 ,见:温故而知新:WinFormSilverlight多线程编程如何更新 UI控件值但今天发现WPFBeginInvoke却无法自动将匿名方法Lambda表达式转变成Delegate类型(注:对委托,匿名方法,Lambda感到陌生朋友先阅读温故而知新:Delegate ,Action,Func,匿名方法,匿名委托,事件)silverlight代码片段:private void button1_Click(object sender, RoutedEventArgs ,同时还要定义相应委托类型,难道不能象Silverlght那样清爽一点么? 这是编译器BUG(或是需要改进地方)

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    2个时间累函数内部逻辑及

    这两个函数非常相似,都是本年至今。1. 确定结束日期(可见日期最大值)LastVisibleDate = Max(日历)2. 确定起始日期(当年度第一天)MinX(Filter(All(日历), 日历=CurrentYear ), 日历)4. 时间段销售额Calculate(Sum(), Filter(All(日历), 日历≥StartDate && 日历≤LastVisibleDate ))这么个复杂逻辑如果我们使用DatesYTD 智能时间函数话,则可以简化成这样写法,直接通过DatesYTD来进行筛选后求值。 TotalYtd(Sum(),日历)如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多人能够提高自身工作效率。

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    python 时间

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    力扣银行钱(等

    最开始,他在周一时候存入 1 块钱。 从周二到周日,他每天都比前一天多存入 1 块钱。 在接下来每一个周一,他都会比 前一个周一 多存入 1 块钱。 给你 n ,请你返回在第 n 天结束时候他在力扣银行总共存了多少块钱。示例 1:输入:n = 4输出:10解释:第 4 天后,总额为 1 + 2 + 3 + 4 = 10 。

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    python2和3zip(坑)

    最近用python写个东西,里面用到了一个zip,内存飙升,甚是费解,查阅资料后发现zip在python2和3机制不同 class Foo(object): def __init__(self): Foo()print(zip(foo1, foo2))# for s1, s2 in zip(foo1, foo2):# print(s1, s2)python2# 输出:# 提前已经遍历了一遍,组成新表了 getitem__, 1)(__getitem__, 1)(__getitem__, 2)(__getitem__, 2)(__getitem__, 3)python3# 输出: 可以看到python2是先把 2个foo**全部遍历一下组成一个新表,十分耗内存** 而python3是返回一个迭代器,遍历zip(foo1, foo2)时才会去取foo1和foo2每个元素,不费内存----(Python版本 Color回)

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    Python电场两点间电势

    参考代码:前天有奖答题内容:1000道Python题库系分享14(1道代码阅读题)参考答案:该问题功能为求解在n个物品任选i个物品有多少种选法,也就是组合数C(n,i)。 根据组合数定义,需要3个数阶乘,在很多编程语言都很难直接使用整型变量表示大数阶乘结果,虽然Python并不存在这个问题,但是大数阶乘仍需要相当多时间。 文代码提供了另一种方法,也就是通过展开组合数定义然后进行约分来减少量:以Cni(8,3)为例,按定义式展开如下,对于(5,8]区间数,分子上出现一次而分母上没出现;(3,5]区间数在分子、 如下图所示:除了缺少参数正确性外围检查代码,该问题最大问题有两处:1)实数会引入误;2)循环结构n-j和minNI-j都是从大到小变化,会出现除不尽情况,从而引入误。 这两种误积累越来越大,最终会导致错误结果。参考代码:获奖名单:估是这次题目难度偏大了,严格来说,所有留言没有完整答案,但是一本也不送话又不太好意思,只好选一个最接近了。

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    SQL 例子

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    MySQL limit导致执行

    从语句表现,结合表结构,我们可以感觉到: 整个SQL执行过程,原本是基于字段UserId,没想到却因为order byCreateTime,导致索引选择错误,执行代价很大。 所以到了这里,我们如何来定性这个问题: 1)是因为order by导致吗?2)是因为时间字段排序导致吗?3)是因为limit操作导致吗? 4)是因为userid本身数据过滤效果导致吗? 我们抓取一条limit 2执行划来看看。可以明显看到type为ref,此外ref部分很大(const)。 index_provides_order: true, order_direction: desc,而对于这个问题分析,主要还是在于对于cost评估方式,显然在目前测试,增加了额外order 而从长议,其实整个评估优化器还是比较薄弱,对于索引选择判断依据,如果有了直方图等辅助信息,整个过程会更加如虎添翼,这块内容,准备在8.0进行一些模拟测试,稍后奉上测试结果。

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    iOS 与 Android APP 设

    为了创建最佳原生APP,就需要你牢记iOS和Android平台之间。这些平台不仅在视觉层面有所不同,在结构和流程上也有区别。牢记这些,才能给原生应用以最佳用户体验。 另外,本文还将提供原生应用设示例,以帮助你更好理解本文所写内容。导航模式在界面之间切换是移动应用常见操作。考虑ios和Android原生应用控件规范,对于导航模式很关键。 两者之间存在一些客观,例如Android有全局导航栏而在iOS却没有,以及两者在视觉上。Apple认为,常用导航入口应该尽可能外置,一些用户不常用功能才需要被放进汉堡菜单。 好是尊重不同平台用户习惯。在为iOS和Android设移动应用时,一定要记住平台之间,这样才能设出满足用户期望应用。两个平台一个例子是日期选择器。 模态视图又有两种不同类型:具有不同操作内容模态表和用户点击“共享”图标后显示应用表。在iOS上也能找到类似组件,但是在设风格和布局上比较大。

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    从开方法看数学和机思维(二)——机人怎么想问题

    上一讲我们以笔开方法研究为例,谈了谈数学人思维习惯和逻辑:从开方法看数学和机思维(一)——数学人怎么想问题 如果你还不太了解笔开方法或者想更好地全面吸收本系文章思想,建议先浏览一下上篇 开方机思路机人先要吐槽一把笔开方法了,先不说背乘法口诀表对机来说太容易,以及这种经验尝试在不容易表达,这种竖式,估,还有逐位策略都入不得我们机人思考法眼。 而人话显然不同,我们有一种神奇找到式子满足公式性质并应用来化简能力,比如估和试探需要数感,似乎是人脑可训练,又像是天生。而符号,还真很不智能,和人相甚远。 举个例子,比如求斐波那契数第n项,n不大情况下,直接O(n)时间复杂度过去就好了。 从数学到机,我在工作和研究,一点一点领悟着这两个学科定位不同带来,通过这些比较,也对他们认识越来越深。

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    XGBoost(一):与同类对比

    XGBoost由梯度提升方法改进得来,在学习该法时,经常会产生同类方法间究竟有什么困惑,因此本文重点想对这些点进行汇总整理,便于更好理解法间同,至于XGBoost原理详细介绍,个人认为官网内容已经很全面 我们在学习Boost时,通常会与Bagging放到一起,两者均是通过将基分类器(又叫弱分类器)组合到一起形成强分类器方法。因此首先将Boost与Bagging两种方法点进行举。 两者主要体现在样本选择、流程和强分类器生成方法上:? 在网上找到两张图,可以直观展示了两种方法顺序及主要思想。Bagging可以并行训练各子模型,Boost则需要依赖前一次训练结果。 Boost方法有两个关键点,一个是如何建立基分类器之间关联?二是如何生成强分类器?AdaBoost和Gradient Boost也主要体现在这两个方面:? 本次内容通过几种方法性对比,了解了XGBoost法特点及相应优势,下一篇我们将介绍XGBoost代码实现。

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    图像处理,机视觉和人工智能之间

    现在机视觉主要是两个主要事情,分析和图像处理法,你选择联合起来得出这样结论,谁是两个宠物胜利者。 左图是输入图像,间图像是掩模(如果你不断看图像一段时间你可以找到从心到角强度),右图是背景图像(这个背景) 使用非常著名OpenCV函数“Grabcut”完成删除(前景和背景分割) ? 这是我GitHub帐户链接,你可以在其找到机视觉系统代码,该系统可以找到谁有球。 然后,一旦图像和图像内容,信息被提供给系统,机视觉就会出现在图片。 AI由多层组成,就像一包面包一样,每层运行一个机视觉法,其工作是从图像提取特征。 想象一下,你需要付出努力才能创造出一个狗在世界各地玩球数据集(没有数据集)。因此,综合图像处理,机视觉和机器学习三个形成了一个你身边所听到,看到和体验到人工智能系统。

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    架构师眼AI法(object detection)

    导语虽然detection在classification基础上焕发了春天,但复杂度确实增加了不少。对于底层平台来说,虽然看起来还是一堆卷积,但图片增大,带来了一些问题。 虽然最终实现端到端检测网络是一个卷机网络,貌似和之前没有多大别,但大图片除了量增加xx倍意外,图片搬移才是给底层平台带来最大挑战,高效数据搬移重要性浮出水面,设心从“为主”逐步切换到 “加搬移”并重。 答案是,这个是第一诉求,从应用场景看,detection本身就是识别多个物体,提取出小图片来识别代价太大;同时应用物体远近不等,大图片采集更大视野也是一个主要原因。 功耗额要求:在机器人、无人车等应用,和服务器端相比,功耗是一个关键因素。????????????????????????

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    机器学习和统模型

    定义机器学习:一种不依赖于规则设数据学习法。统模型:以数学方程形式表现变量之间关系程式化表达对于喜欢从实际应用了解概念人,上述表达也许并不明确。让我们看一个商务案例。 盯住下图来理解一下统模型和机器学习别。?从上图你观察到了什么?统模型在分类问题得到一个简单分类线。 一条非线性边界线区分了高风险人群和低风险人群。 机器学习和统模型:在给出了两种模型在输出上后,让我们更深入了解两种范式,虽然它们所做工作类似。 这催生了机器学习发展。随着数据规模和复杂程度不断提升,机器学习不断展现出巨大发展潜力。假设程度模型基于一系假设。 通过数十年发展两种模型性越来越小。模型之间相互渗透相互学习使得未来两种模型界限更加模糊。

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