一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值。如果这个数是负数，则程度增加0.5倍；如果还是个偶数，则再增加1倍。例如数字 -13142223336是个11位数，其中有3个2，并且是负数，也是偶数，则它的犯二程度计算为：3/11×1.5×2×100%，约为81.82%。本题就请你计算一个给定整数到底有多二。
在于在JS中采用的IEEE 754的双精度标准，计算机内部存储数据的编码的时候，0.1在计算机内部根本就不是精确的0.1，而是一个有舍入误差的0.1。
在展示染色体信息时，如果想要重点展示其中某一段区域的信息，可以借助zooms来实现。zooms起到一个伸缩的功能，将原本的区域放大或者缩小。
viewport是移动端跨屏适配的基石，吃透这一概念，任何复杂多变的适配需求，都可以手到擒来。
document.write(“两位小数点:”+a.toFixed(2)+” 四位小数点”+a.toFixed(4));
在 CSS3 中的 2D 转换 中 , 可以使用 scale 样式 , 设置 盒子模型 的缩放属性 , 可以设置 放大 和 缩小 ;
题目要求： 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值。如果这个数是负数，则程度增加0.5倍；如果还是个偶数，则再增加1倍。例如数字-13142223336是个11位数，其中有3个2，并且是负数，也是偶数，则它的犯二程度计算为：3/11×1.5×2×100%，约为81.82%。本题就请你计算一个给定整数到底有多二。
求余运算（a % b）是计算b的多少倍刚刚好可以容入a，返回多出来的那部分（余数）。
思路：要求的是k的区间 而且是任意起点都可以，也就是随便截取区间只要是K的倍数即可。 那这里我们肯定得做取余运算了，如果余数为0当然是k的倍数了 那么余数不为0就不是K的倍数， 但是 仔细想一想 两个区间对k的取余结果相同，比如余数都为1时，此时这两个区间相减之后的 区间就是K的倍数了，但然这里不用担心，因为每次取到的都是连续的区间，所以减出来的区间也是连续的。 这里用到了sum来存余数x对应这个有y个区间，对于每种不同的区间他们的数量就是C(n,2)， 就是n个里取两个相减，当然这里有特殊，就是余数为0的情况需要额外加1 因为 比如说S5就是K的倍数，他不需要减什么区间，但是在我们的运算中是要取到两个区间，所以要额外加1 相当于加了个 和为0的区间S0
Tailwind CSS 是一个功能类优先的 CSS 框架，它集成了诸如 flex, pt-4, text-center 和 rotate-90 这样的的类，它们能直接在脚本标记语言中组合起来，构建出任何设计
特征缩放 实际当我们在计算线性回归模型的时候，会发现特征变量x，不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候，由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。 我们还是以房价预测为
实际当我们在计算线性回归模型的时候，会发现特征变量x，不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候，由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。
视觉设计师作为展示产品最终形态的执行层，产品上线前走查视觉与交互还原是必经环节，而留给设计师走查修改的时间其实非常少，有时候为了配合产品上线时间，通常只能牺牲一些细节，在下一次迭代进行优化，为了每一次上线的产品都能够得到更好的还原，这就需要设计师去了解开发到底是根据哪些规则还原我们的设计稿，以及在每一次制作和交付设计稿的时候，我们应如何设定好每一个细节的规则。 开发：这里已经完全对齐了， 视觉：看起来还没完全对齐，我的图也没有切错吧？ 开发：字体大小和间距都是按照视觉稿来的， 视觉：这里间距偏差这么大，为什
直接根据缩放公式计算得到的目标图像中，某些映射源坐标可能不是整数，从而找不到对应的像素位置。例如，当Sx=Sy=2时，图像放大2倍，放大图像中的像素(0, 1)对应于原图中的像素(0, 0.5)，这不是整数坐标位置，自然也就无法提取其灰度值。因此我们必须进行某种近似处理，这里介绍一-种简单的策略即直接将它最邻近的整数坐标位置(0,0)或者(0,1)处的像素灰度值赋给它，这就是所谓的最近邻插值。当然还可以通过其他插值算法来近似处理。
简单工具类 写作初衷:由于日常开发经常需要用到很多工具类,经常根据需求自己写也比较麻烦 网上好了一些工具类例如commom.lang3或者hutool或者Jodd这样的开源工具,但是 发现他们之中虽然设计不错,但是如果我想要使用,就必须要引入依赖并且去维护依赖,有些 甚至会有存在版本编译不通过问题,故此想要写作一个每个类都可以作为独立工具类使用 每个使用者只需要复制该类,到任何项目当中都可以使用,所以需要尊从以下两个原则才能 做到.在此诚邀各位大佬参与.可以把各自用过的工具,整合成只依赖JDK
第五课：图片放大和辅助处理手段 *喜欢的话可以一键三连 🚩00:01前言 🚩01:22高清修复原理和操作 一、高清修复原理和操作 （一）三种主要的放大修复方案
干涉显微镜是干涉仪和显微镜的组合，利用干涉条纹的弯曲量来测量表面的微观不平度。与其他光学技术相比，干涉显微镜具有较高的放大倍数和分辨率，而且表面信息直观，测量精度很高。
区块链市场热度评级，就是建立一套观察市场热度的指标体系，明确每个指标的牛熊等级标准，然后每天记录数据，根据数据和牛熊标准对市场的冷热程度定级。
R语言是即使一款功能强大的统计语言，也是一款内容丰富的绘图工具。从原则上讲，你可以用R语言绘制出你能想到的任何图形。
在十年前开始的div+css布局兴起之时,我就开始了CSS的学习和实践.在当年,对于CSS选择器,基本上是没有什么选择性的,只有ID选择器,CLASS选择器,以及元素选择器,当然,还包括#id p 这种子选择器.
fill()，方法用于填充已有的闭合路径，假设有一个如下图的路径，默认情况下圆和方形都会被填充，最后的效果就是一个黑色的方形；
使用 分类 ( 乘法法则 ) , 分布 ( 加法法则 ) , 排列组合 的方法进行解决 ;
在使用 SD 文生图功能时，我们能选得大模型大致有两类，一类是普通模型，另一类是更加新的 SDXL 模型。
编写程序，判断某一个数是否为素数。所谓素数指的是指在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数。(1不是素数)
运算符是检查, 改变, 合并值的特殊符号或短语. 例如, 加号 + 把计算两个数的和(如 let i = 1 + 2)。复杂些的运行算包括逻辑与&&(如 if enteredDoorCode && passedRetinaScan),还有自增运算符 ++i 这样让自身加一的便捷运算。下面介绍基础运算符中的数值运算。
| 导语 基于实际业务场景使用ECharts的经验，总结一些通用的解决方案。 应用场景 用流动关系图来映射品牌之间的有效换机数量，从而帮助运营对手机品牌的行情做分析和预测。 图形说明 一期：图形中间为分析主品牌；左侧为流入品牌，曲线粗细=换机数大小（流入量）；右侧为流向品牌信息，曲线粗细=换机数大小（流出量）； 二期：为降低信息复杂度，中间品牌支持切换为单个品牌（观察品牌）。 最终实现效果如下图所示： 一期 [展示品牌过多，线条过密，信息复杂度较高] 二期 [ 中间品牌支持切换为单个品牌
1、PV（Page View）： 页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 卿云 本文介绍了SaaS估值新模型SANE的实践情况，可以帮助投资人筛选有增长趋势的低估值公司，以免错失市场良机。报告中的调查数据集包括55家目前上市的S
作为多年不沾染数学的医学生，当时的我总搞不清动物用药量的换算，套用导师给的Excel表格就是正道的光。
腰痛（LBP）是导致残疾的重要原因，也是一个主要的社会医疗保健问题。腰痛常用的诊断和治疗决策工具之一是腰椎磁共振成像（MRI）。在过去的几十年里，腰痛患者MRI的使用大幅增加。自动图像分析有可能减轻放射科医生和脊柱外科医生增加的工作量，并通过实现更客观和定量的图像解释来提高MRI的诊断价值。然而，为了有效地评估复杂的多因素疾病，如LBP，自动分析必须理解脊柱的多个解剖元素，包括椎骨、椎间盘（IVD）和椎管。因此，用于分割这些结构的鲁棒自动算法至关重要。
dB应该是无线通信中最基本、最习以为常的一个概念了。我们常说“传播损耗是xx dB”、“发射功率是xx dBm”、“天线增益是xx dBi”……有时候，这些长得很像的dBx们可能被弄混，甚至造成计算失误。它们究竟有什么区别呢？
最近用R语言画图，plot 函数是用的最多的函数，而他的参数非常繁多，由此总结一下，以供后续方便查阅。
解1：小学数学没有学好，先来一下质数定义。质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数。暴力拆解，时间复杂度达不到，数很大时，耗时长。看解2。
把重度资源聚焦到十倍数变好的关键要素。以求击穿阈值。这个阈值就是第一曲线里的破局点。
2019年09月10日， 华为AntiDDoS8000设备某荷兰数据中心局点捕获新型UDP反射放大攻击，反射源端口为1194。客户在AntiDDoS8000清洗设备上配置硬件过滤规则有效阻断了攻击。华为未然实验室通过对攻击流量深入分析，很快发现攻击流量来自在网络中开放的OpenVPN服务。
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
定理：把一个至少两位的正整数的个位数字去掉，再从余下的数中减去个位数的5倍。当且仅当差是17的倍数时，原数也是17的倍数 。
最近这段时间检查小王子数学作业时会经常见到一些思维题，而这些题在课本上是没有的，但是老师有布置和讲解相关类似的题！于是根据他最近做的和在网上看到的整理了一些常见题，里面有些问题现在还没有遇到。下面介绍的解题方法和思路并非唯一的，当然也不一定正确，仅供参考。
KNN 1. 什么是KNN 2. KNN流程 3. KNN案例 4. 完整实例代码python 1. 什么是KNN KNN(K-Nearest Neighbors， k近邻算法)用于分类的算法 2. KNN流程 计算新样本与所有样本之间的距离（①欧氏距离: 两点之间的直线距离 ②曼哈顿距离:坐标轴距离的绝对值的和） 按照由近及远顺序排列(knn中的k是邻居个数，离的最近的k个样本来判断新数据的类别) 再按K值确定分类 (对此knn缺点:数据越多knn计算量越大，很难应用到较大数据集中) 📷 3. KN
采用枚举法求解两个数的最大公约数是我们最常使用到的方法，两个整数的最大公约数为a，则a应该是大于等于1，小于等于这两个数的最小数的。因此我们可以在该范围内对可能的数进行枚举即可。
深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下，每个迭代的速度越快，整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧，以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧，我们还需要理解它们如何以及为什么有效。
CreateTime--2017年8月23日11:03:31 Author:Marydon
| 导语 手Q终端原生的图片预览器支持图片翻页和各种手势，这些用H5怎样实现？基于alloyFinger，本文将介绍在手Q动漫上的图片预览组件是如何做到媲美原生体验的手势效果，同时也介绍一下关于图片手势效果里隐含的一些细节。希望对要实现手势交互和动画的前端同学有所启发。 作者：朱晓华--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、实现效果 先来看实现效果。目前已经上线的图片预览组件的路径如下：手Q动态——动漫——社区——点击图片。 类比手Q的AIO里的图片预览器，支持的手势和功能分别如下： 手Q动漫
参数main指定标题(图上方)，sub指定副标题(图下方), xlab与ylab(lable标签)分别指定x,y轴的标签。 plot(x,y,main="这是图片的标题",sub="这是副标题"，xlab="x轴",ylab="y轴")
26岁的贾里德·杜克·利希特曼（Jared Duker Lichtman）证明了一个存在已久的素数与本原集关联的猜想。贾里德只用业余时间就完成了这项证明，连他的导师都“着实被震惊到了”。
丰色 编译整理 量子位 | 公众号 QbitAI 素数的定义很简单，小学生都懂，但却有许多经典的数学未解之谜都与它有关。 因此，素数在数论中的地位非常重要。 现在，一个跟它有关的猜想，就被26岁的牛津大学在读博士生给证明了。 这是匈牙利数学家最早在1930年代提出来的一个关于原始集的问题。 由于小哥用到的都是已有论点，许多数学家都被他的聪明方法惊到了。 具体是什么，一起来看。 （前方一些高能预警。。） 来自1935年的猜想 首先，不知道原始集（Primitive sets）这个概念大家熟不熟。 它和素数的
题目描述 所谓孪生素数指的是间隔为2的相邻的素数，他们之间的距离已经近得不能再近了，就像孪生兄弟一样，最小的孪生素数是（3，5），在100以内还有（5,7），（11,13），（17,19），（17,19），（29,31），（41,43），（59,61），（71,73），总计8组。
关于dB相对度量参数的由来、意义，可以参考《dB相对度量参数——入门篇》，本篇解析“为什么3dB是半功率点”、“典型dB值”、“关于dBi，dBd，dBc，dBFs”——
基本要求：1.程序风格良好(使用自定义注释模板)，两种以上算法解决最大公约数问题，提供友好的输入输出。
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