结合两个条件,如果我们能找到两个相邻的元素之和大于等于 m,那么总可以通过消除 1 个元素的方式完成题目要求。
forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时,会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时,会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时,会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东;90-北;180-西;270-南 相当于left(degree),因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0)的合作用 ,不设置penup()时,会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边,距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小,单位为°,缺省为360° steps:用来画正多边形,缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小,为整型;缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词,为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状,缺省为箭头形状】,并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快;0为最快【此时没有转向的动画效果,前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1
函数参数使用注意? 我们分析下,函数的参数需要的是变量,而这里你试图用“元祖”的形式来传递是不可行的。
最近写文章需要用到fmincon函数做优化,于是抽空学习一下;按照惯例,继续开个博文记录一下学习的过程
机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有时候需要利用更高级的方法,有时候需要更换模型 机器学习算法
AVL 是严格的平衡树,因此在插入/删除节点时,根据不同的情况,旋转的次数比红黑树多。
注:没有想到这篇博客竟然有很多人查看,这是我去年写的算法,里面难免会有一些错误,大家可以看看评论区,这里的matlab代码写的不太好,是以C语言思维写的,基本上没有并行,初学者建议可以看看platEMO上的源代码,提前培养好写代码的习惯!
在题解一中,我们会重复计算同一段交替子序列的,我们可以使用一次遍历,再交替子序列终止时避免重复回退到该子序列内部。需要注意的是,由于不同的交替子序列可能存在 1 位重叠,所以要把 i 指针指向 j 指针,而不是指向 j 指针的下一位,才能保证没有缺失。例如 [3,4,3,4,5,4,5] 数组,第一组交替子数组为 [3,4,3,4] 和第二组交替子数组为 [4,5,4,5] 这两组有重叠部分。
在数据处理和分析过程中,可能会涉及到数据的聚合操作(可理解为统计汇总),如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题,将会显得非常简便,如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢?
这几个都是R语言里面的特殊值,都是R的保留字(reserved words)。它们的意义分别为:
众所周知,R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有:矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法(Jackknife)、自助法(Bootstrap)的相关内容。 点估计是参数估计的一个组成部分。有许多的估计方法与估计理论,具体内容可以参见lehmann的《点估计理论》(推荐第一版,第二版直接从UMVU估计开始的) 一、矩估计 对于随机变量来说,矩是其最广泛,最常用的数字特征,母体的各阶矩一般与的分布中所含的未知参数有关,有的甚至就等
在一个 N x N 的坐标方格 grid 中,每一个方格的值 grid[i][j] 表示在位置 (i,j) 的平台高度。
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩罚值计算的 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
b的估计系数是1.31 instread of 1. ## 2SLS ##现在我们使用2SLS来估计这种关系。我们使用z作为d的工具变量
mpg hp wt
有序集合是给每个元素设置一个分数(score)作为排序的依据这一概念的集合,其也是不能有重复元素的。有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能。
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩罚值计算的。该算法非常快,并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。
np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数;true的个数。
这一篇是Xue Bing在一区cybernetics发的论文,里面提出了两个多目标PSO特征选择算法,一个是NSPSO另一个是CMDPSO。其中NSPSO是参考了NSGA2的框架和思想。
一、函数的定义 函数是对代码块和功能的封装和定义 #函数的语法:def是define的意思,定义 最基本的语法: def 函数名(): 函数体 函数名() #调用函数 带有参数的语法 def 函数名(形参列表): 函数体(代码块,return) 函数名(实参列表) :调用 #例子:函数执行过程 # def wan(): #定义函数 # print("今天一起去玩") # print("去哪里玩呢") # print("我不知道"
LASSO 回归也叫套索回归,是通过生成一个惩罚函数是回归模型中的变量系数进行压缩,达到防止过度拟合,解决严重共线性的问题,LASSO 回归最先由英国人Robert Tibshirani提出,目前在预测模型中应用非常广泛。在新格兰文献中,有大牛提出,对于变量过多而且变量数较少的模型拟合,首先要考虑使用LASSO 惩罚函数。今天我们来讲讲怎么使用R语言通过LASSO 回归构造预测模型。 首先我们要下载R的glmnet包,由 LASSO 回归的发明人,斯坦福统计学家 Trevor Hastie 领衔开发。 加载需要的包,导入数据(还是我们既往的SPSS乳腺癌数据),删除缺失值
在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 > summary(
由于题目要求相邻元素之间至少存在单向整除关系,容易想到我们需要预处理数据,记录每个元素在作为 (x, y) 相邻对中的 x 时,下一个数 y 可以选择什么数,即从 x 到 y 存在单向边。
R语言中存在一些null-able values,当我们进行数据分析时,理解这些值是非常重要的。
函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。已经知道python提高了许多内建函数,比如print(),len()等。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
导读:本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识,主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
选择排序很简单,遍历所有元素,查看一下他们的之后最小的元素和当前元素交换即可。模板函数使用上面的swing模板。为了更清楚显示出排序的过程,可以用不同颜色代表排好序和未排好序的。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
分支和循环结合在一起时功能强大:下面枚举所有可能的aabb,然后判断它们是否为完 全平方数。注意,a的范围是1~9,但b可以是0。主程序如下:
粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
Lasso回归模型,是常用线性回归的模型,当模型维度较高时,Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择。Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法。Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考,这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法。
install.packages("devtools");
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
const关键字是用于定义一个不该被改变的对象,它的作用是告诉编译器和其他程序员不允许修改这个对象的值或者状态。当程序员看到使用const修饰的代码时就知道不应该修改对应对象的值,而编译器则会强制实施这个约束,任何违反这个规定的代码会在编译期间报错。它可以用于任何函数或者类之后的全局或namespace的变量,也可以用于文件、函数、块作用域、类中的static变量,也可以用于修饰成员函数、函数的参数、模板参数。
但凡阅读过源码,就知道STL里面充斥着大量的T&&以及std::forward,如果对这俩特性或者原理不甚了解,那么对源码的了解将不会很彻底,或者说是一知半解。之所以这么说,是因为当初吃过这个亏,在研究某个特性的时候,仅仅关注大体逻辑,而这种阅读方式往往忽略了某些非常重要的细节,以为自己了解了整个原理,结果往往就是这种被忽略的细节导致了线上故障(详见之前文章P1级故障,年终奖不保)。所以,今天借助本文,聊聊STL中两个常见的特性万能引用 和 完美转发,相信读完本文后,对这俩特性会有一个彻底的了解,然后嘴里不自觉吐出俩字:就这?😁
主要是理解相关数学概念,不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读,本号特提供两种语言版本。
小 Q 的妈妈是一个出纳,经常需要做一些统计报表的工作。今天是妈妈的生日,小 Q 希望可以帮妈妈分担一些工作,作为她的生日礼物之一。
Series 与 DataFrame 支持大量计算描述性统计的方法与操作。这些方法大部分都是 sum()、mean()、quantile() 等聚合函数,其输出结果比原始数据集小;此外,还有输出结果与原始数据集同样大小的 cumsum() 、 cumprod() 等函数。这些方法都基本上都接受 axis 参数,如, ndarray.{sum,std,…},但这里的 axis 可以用名称或整数指定:
请注意,本文编写于 398 天前,最后修改于 378 天前,其中某些信息可能已经过时。
Person-Using-Laptop_t3PENbddlTsd.jpeg from random import choice, randint, randrange import string from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont #返回length长度随机字母和数字 def selectedCharacters(length): result = ''.join(choice(string.ascii_letters+string.digit
s="dzf".encode("utf-8") 为bytes类型 (将dzf转为bytes类型,utf-8编码方式)
笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句。
泛型:软件工程中,我们不仅要创建一致的定义良好的API,同时也要考虑可重用性。 组件不仅能够支持当前的数据类型,同时也能支持未来的数据类型,这在创建大型系统时为你提供了十分灵活的功能。
搞定大厂算法面试之leetcode精讲24.其他类型题 视频讲解(高效学习):点击学习 目录: 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 65. 有效数字 (hard) 图是网络结构的抽象模型,是一组由边连接
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
1.函数与参数 图片 写函数的函数 fun <- function(a,b,m = 2){ (a+b)^m #a+b的m次幂 } #{}内部的为具体的函数运算 fun(a = 1,b = 2) fun(1,2) fun(3,6) fun(3,6,-2) 图片 par(mfrow = c(2,2)) #把画板分成四块,两行两列 调整元素顺序 x <- c("A","B","C","D","E");x x[c(2,4,5,1,3)] #按照[]内的顺序进行重新排列 图片 #sort 排序 score
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