本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途,主要包括数学和统计上的建模方法,关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充,以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好,需要用数据来验证,还有求解方法也不唯一,比如指派问题,你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
灯泡开关。初始时有 n 个灯泡关闭,第 i 轮,每 i 个灯泡切换一次开关。找出 n 轮后有多少个亮着的灯泡。
一个数如恰好等于除了它以外的因子之和这个数就称为“完数”。 编程序找出1000以内的所有完数,(6是一个"完数",它的因子是1,2,3)。
最近想学习Libra数字货币的MOVE语言,发现它是用Rust编写的,所以先补一下Rust的基础知识。学习了一段时间,发现Rust的学习曲线非常陡峭,不过仍有快速入门的办法。
输入一个正整数,输出它的所有质数因子(如180的质数因子为 2、2、3、3、5。
| 导语 Max-Sum算法在解决多智能体系统相关的分布式约束优化问题中已经成为一个比较成熟的方案,在很多场景比如智能电网的能源优化,突发灾难AI无人机协同搜救,智能交通系统控制等都得到了实际应用。所以这里以它为主线,写了一篇小短文,也算为推广多智能体系统这个学科领域做点微不足道的贡献。 1852年,南非有位数学家叫法兰西斯·古德里(Francis Guthrie),他提出了一个问题“能否只用四种颜色就可以给所有的地图染色?”这个如今广为人知的问题,却在当时持续困扰了数学家们120多年,直到1976年,才
又是只做出两题的一天,唉,心累成疾,不过所幸结果还算勉勉强强,不至于太过丢人吧,唉……
最近小编一直在给群里小伙伴解决各种的错误,尤其是对一些基础薄弱的同学来说,出现错误后更是一脸懵逼!直到有一天,小编找到了Python Tutor,终于解脱了。 废话不多说,先上干货! 简介 Online Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具,可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍,理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具,教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码,并一步一步可视化地执行程序。 📷 使用效果 📷 如何使用 Online
因为数据是面试中的得分,量纲相同,并且数据的分布无异常值,所以数据可以不进行标准化。
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因子概念:假设整数n除以m,余数为0,我们就称m是n的因子,一个整数n的因子数包含它自身的所有因子个数。
提示 n! = n * (n - 1) * (n - 2) * ... * 3 * 2 * 1
这一篇微信文章是2017年2月写的了,距离现在7年,语言生动有趣跟现在的风格还有点不一样,那时候曾老师竟然一个个回点评还用颜文字嘞,而且17年就自称老一辈的生信工程师(难道现在是木乃伊辈的生信工程师?),感觉好有趣,但是针对R的内容仍然非常准确。
在准备用python实现AES的时候,遇到了求伽罗华域下一个多项式的逆的问题。我发现,我不光把域的知识忘光了,别说多项式的逆了,我连如何用python实现求一个整数的逆都不知道。
HyperLogLog 其实是 LogLog 算法的改进版,Loglog源于著名的伯努利实验。
对于RSA算法,给出两个大的素数很容易,但是对于给出两个大素数的乘积,去找他们的因子就非常的困难,这也是为什么RSA算法的关键所在。因此,如何产生一个随机的大素数,变得非常重要。下面给出产生伪素数以及其素性的检验算法,并采用Python语言编写。
题目:求s=a+aa+aaa+aaaa+aa…a的值,其中a是一个数字。例如2+22+222+2222+22222(此时共有5个数相加),几个数相加由键盘控制。
问题描述 采用MATLAB、Python对数据拟合时(函数形式如y=1-c*exp(k*x^t)),程序有时能够完美运行,给出你想要的结果,然而有时候竟然报错,运行不出结果,或者给出的结果明显不对,让你时常怀疑电脑是不是中病毒了,😅,为什么交给电脑同样的任务(拟合求参数),电脑还需要根据自身心情来决定是否给你想要的结果? 昨天,硕士好友王博士同样也遇见这个问题,现分析其具体原因?于此同时,针对疲劳裂纹扩展具体的工程问题,对最小二乘法拟合(疲劳裂纹扩展速率以及应力强度因子)实验数据的基本过程进行简要介绍,具体
因子(factor)是R语言中许多强大运算的基础,因子的设计思想来着统计学中的名义变量(分类变量),因子可以简单的看做一个附加了更多信息的向量。
1 问题 之前我们考虑的训练数据中样例 的个数m都远远大于其特征个数n,这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小,甚至m<<n的时候,使用梯度下降法进行回归时,如果初
原文首发:https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104787308
由于此类语言入门非常容易,哪怕初中生亦可以,并且本科/研究生写论文、做实验多数所用语言都是【Python】故而选择此语言。
iTesting,爱测试,爱分享 沉寂了一段时间,继续学习。 算法这个系列我想分享很久了,奈何本身对算法不是特别了解,又找不到合适的载体来分享。 最近看了本有趣的算法书, 文中通过图文并茂的讲解给我很大启发,尝试着分享下。需要注意的是, 文中各个算法的写法不是简单的拷贝,算理解思想后拿Python3重新写了遍,分享的代码和书中的例子也稍有不同,加了些日常工作中会做的处理,如有不适,请联系我。 二分查找 --仅当列表是有序的时候才能用 思想: 1.目标是找数组中的某一个元素,暂叫item 2.找出整个数组中间
比特宇宙编程语言联合委员会准备举办一次大会,主题为哈希表,给各大编程语言帝国都发去了邀请函。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
16、一个数如果恰好等于它的因子之和,这个数就称为"完数"。例如6=1+2+3.编程找出1000以内的所有完数。
在日常业务中,需要下钻维度查询造成整体波动的细分群体,但是如果维度过多,手动查询就显得繁琐了。这里介绍一种方法,利用自动节点树的方式进行维度下钻,本文参考自《Python数据分析与数据化运营 第2版》。
最近想学习Libra数字货币的MOVE语言,发现它是用Rust编写的,看来想准确理解MOVE的机制,还需要对Rust有深刻的理解,所以开始了Rust的快速入门学习。
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用,这部分知识比较散也比较难理解,看代码不是很好懂,所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值
今天做题的时候做了一道这个题,其中需要算一个数的因子的个数. Let’s denote d(n) as the number of divisors of a positive integer n. You are given three integers a, b and c. Your task is to calculate the following sum: Find the sum modulo 1073741824 (2^30). Input The first line contains
今天来聊一道与数学运算有关的算法题目,LeetCode 372 题 Super Pow,让你进行巨大的幂运算,然后求余数。
F1,F2,F3...为前m个因子包含数据总量(累计贡献率)不低于80%。可取前m各因子来反映原评价
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用,这部分知识比较散也比较难理解,看代码不是很好懂,所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 奇异值分解是什么 奇异值分解(Sin
要求你的算法返回幂运算a^b的计算结果与 1337 取模(mod,也就是余数)后的结果。就是你先得计算幂a^b,但是这个b会非常大,所以b是用数组的形式表示的。
一对整数是相亲数是说他们各自的所有有效因子(除了自己以外的因子)之和等于另外一个数。比如(220, 284)就是一对相亲数。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
#20190131 ''' 检查ipV4的有效性,有效则返回True,否则返回False,(提示使用split函数进行分割) ''' import os def print_ping_ip(ip): s = os.system('ping '+ip) if s == 0: return True else: return False
小明先把硬币摆成了一个 n 行 m 列的矩阵。随后,小明对每一个硬币分别进行一次 Q 操作。
求 s=a+aa+aaa+aaaa+aa…a 的值,其中a是一个数字。例如 2+22+222+2222+22222 (此时共有 5 个数相加),几个数相加由键盘控制;
经历了前面两个小挑战,你应该对R有点理解了。我们继续推进,今天的问题有点点复杂,复杂的不是R,而是一个数学概念:质数和质因子。任何一个合数都可以被几个质数所分解,这个性质很重要,我们将用它来解决Project Euler的第三个问题。还是和之前一样的,你需要自己在R控制台中敲打下面这些命令,根据结果自行揣摩其用处。 # 预备练习,学习for循环、建立自定义函数和其它一些函数 for (n in 1:10) { print(sqrt(n)) } x <- c(‘hello’,'world’
还是要面对HashMap的,这是个高频面试点,以前本身想着一口气讲投HashMap的,但是一口气讲投HashMap想来非常消耗肺活量,篇幅也让人生畏,所以将其分拆为几篇,每篇是独立的主题,最后又将主题合并起来。本篇就来看HashMap, 看的就是HashMap的构造函数:
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义,分类算法用于离散型分布预测,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法;回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
作者:Yimou Li, DaviD TurkingTon, anD aLireza YazDani
链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/90/F 来源:牛客网 1.题目描述 给定n,求1/x + 1/y = 1/n (x<=y)的解数。(x、y、n均为正整数) 输入描述: 在第一行输入一个正整数T。 接下来有T行,每行输入一个正整数n,请求出符合该方程要求的解数。 (1<=n<=1e9) 输出描述: 输出符合该方程要求的解数。 示例1 输入 3 1 20180101 1000000000 输出 1
总体思路:假设要求a,b两个数的最大公约数,先求a,b两数的因子,因子会求吧(如果不会看这里,用for循环遍历从1到a的数,如果能被a整除,即取余为0,则这个数为a的因子。如果会请自动省略这里,蟹蟹٩('ω')و)然后同理求b的因子,找到相同的部分再从中找出最大值,不仅思路麻烦,时间复杂度还高,至于代码不贴了,诶,可不是因为我不会,是因为我懒啦。
SciPy 是 Python 里处理科学计算 (scientific computing) 的包,使用它遇到问题可访问它的官网 (https://www.scipy.org/). 去找答案。 在使用 scipy 之前,需要引进它,语法如下:
之前经常有童鞋在后台/群里问量化如何入门这个问题,这种问题一般都是没有人回答的,因为这是一个到处都可以找得到答案的问题,所以也推荐大家
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