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。
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-443 输出数字除本身的所有因子和
该文是关于编写一个程序以找出1000以内的所有完全数的摘要。程序使用for循环遍历数字，并找出它们的因子。如果一个数字的因子之和等于该数字本身，则该数字是完数。程序首先打印出从2到1000的所有数字，然后逐个计算它们的因子并检查它们是否等于其本身。如果是，则打印该数字和其因子。
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
学完前面的几个章节后，我觉得有必要在这里带大家做一些练习来巩固之前所学的知识，虽然迄今为止我们学习的内容只是Python的冰山一角，但是这些内容已经足够我们来构建程序中的逻辑。对于编程语言的初学者来说，在学习了Python的核心语言元素（变量、类型、运算符、表达式、分支结构、循环结构等）之后，必须做的一件事情就是尝试用所学知识去解决现实中的问题，换句话说就是锻炼自己把用人类自然语言描述的算法（解决问题的方法和步骤）翻译成Python代码的能力，而这件事情必须通过大量的练习才能达成。
若一个正整数有偶数个不同的真因子，则称该数为幸运数。如4含有2个真因子为 1 和 2 。故4是幸运数。求【2，100】之间的全部幸运数之和。
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。
译密码。为使电文保密，往往按一定规律将其转换成密码，收报人再按约定的规律将其译回原文。
完全数（Perfect number），又称完美数或完备数，是一些特殊的自然数。它所有的真因子（即除了自身以外的约数）的和（即因子函数），恰好等于它本身。
市面上你可能还可以买到由两片分别刻有“220”和“284”的半边心形拼成的钥匙串或者首饰。人们购买它们，并将一半送给心爱的人，将另一半留给自己，我也做过这样的事。相传于古希腊，220 和 284 是友情和浪漫的象征，直到现在，仍有一些书呆子使用这个寓意。220 的因子包括 1、2、4、5、10、11、20、22、44、55 和 110。它们看起来似乎没有什么奇特之处，但是如果将它们加起来，你就会发现它们的和恰好等于 284。这也没什么特别的？那就再将 284 的所有因子（1、2、4、71、142）加起来，结果会是——220。将一个数的所有因子加起来会得到另外一个数，220 和 284 就是这样亲密相连，因而得到了一个名字：「亲和数（amicable number）」(相亲数)。
项目链接：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
完美数(perfect number，又称完全数)指，它所有的真因子(即除了自身以外的因子)和，恰好等于它自身。
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-444 算法训练 求和问题
上一周的时候，我们推送了一个python的良心教程，作者在4月8日再一次更新。按部就班阅读下来，就前几天的内容来看，与市面上大多数的书本教学相比，整体逻辑和侧重点有一定的差别，加深我之间的对python学习的理解。那么就D1-D7的内容笔记进行重点梳理，作为补充。
2019年6月18日，Facebook发布了数字货币Libra的技术白皮书，我也第一时间体验了一下它的智能合约编程语言MOVE，发现这个MOVE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，所以又开始了Rust的快速入门学习。
费马大定理（Fermat's Last Theorem）不仅是一道困扰数学家300多年的难题，还有人专门写了一本书，书名就是《费马大定理》。这本书在我的Kindle里放了有挺长时间了，最近重新捡了起来，因为我发现比特币加密算法中的椭圆曲线与费马大定理有密切关系，而我又实在看不出费马公式 公式与椭圆曲线 有何联系，所以到书中一寻究竟。 《费马大定理》一书的作者是Simon Singh，他还在1996年导演了同名的纪录片《地平线：费马大定理》（链接：https://v.qq.com/x/page/d0198
标识符的第一个字符必须是字母，下划线（_）；其后的字符可以是字母、下划线或数字。一些特殊的名称，作为python语言的保留关键字，不能作为标识符以双下划线开始和结束的名称通常具有特殊的含义。例如__init__为类的构造函数，一般应避免使用
曾有邪教称1999年12月31日是世界末日。当然该谣言已经不攻自破。还有人称今后的某个世纪末的12月31日，如果是星期一则会…
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。
这道题实际上和 Leetcode 【DP、BFS】322. Coin Change 很相似。我们将 <= n 的平方数因子当作硬币种类数，n 当作需要换的零钱，则可以使用相同的方法，即 DP 和 BFS 来求解。
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。
探索性数据分析、数据清洗与预处理和多元线性回归模型构建完毕后，为提升模型精度及其稳健性，还需进行许多操作。方差膨胀因子便是非常经典的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。
我们使用nodejs写好了程序之后，要是想对该程序进行性能分析的话，就需要用到profile工具了。
2、智能标签识别：识别新闻中存在的法人及自然人实体、SAM产品、行业、事件及概念。除了识别出这些标签，算法还能给出这篇新闻与这些标签的相关程度。
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。 通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
决策树 决策树方法（decision tree）是一种代表因子值和预测值之间的一种映射关系。从决策树的“根部”往“枝叶”方向走，每路过一个节点，都会将预测值通过因子的值分类。决策树的结构如下所示： 如
0x01 RSA算法简介 为了方便小白咀嚼后文，这里先对RSA密钥体制做个简略介绍（简略因为这不是本文讨论的重点） 选择两个大素数p和q，计算出模数N = p * q 计算φ = (p−1) * (q−1) 即N的欧拉函数，然后选择一个e (1<e<φ)，且e和φ互质 取e的模反数为d，计算方法: e * d ≡ 1 (mod φ) 对明文m进行加密：c = pow(m, e, N)，得到的c即为密文 对密文c进行解密，m = pow(c, d, N)，得到的m即为明文 整理一下得到我们需要认识和记住的
如图所示，斜的网格线并非是什么独特的绘图方法，只是兰伯特投影罢了。朱军上课不要睡觉啦。
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)。
https://leetcode-cn.com/problems/perfect-number/
有些数的素因子只有 3，5，7，请设计一个算法找出第 k 个数。注意，不是必须有这些素因子，而是必须不包含其他的素因子。例如，前几个数按顺序应该是 1，3，5，7，9，15，21。
教程: 高能：语句结构都是由关键字开头，用冒号结束！ 一：语句结构 for <variable> in <sequence>: <statements> else: # else可有可无 <statements> 二：基本规则 （1）使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。 （2）sequence可以是任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。 三：条件为真 不为 0, True, 'None', 字符串不为空串 四：range函数 range(start, end, scan) start计数开始的位置 end计数结束的位置 scan每次跳跃的间隔 经常用到的地方是遍历一个数字列表的时候 五：循环嵌套 六：continue和break
Fama Macbeth是一种通过回归方法做因子检验，并且可以剔除残差截面上自相关性的回归方法，同时为了剔除因子时序上的自相关性，可以通过Newey West调整对回归的协方差进行调整。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
经典程序设计问题：找第n个默尼森数。P是素数且M也是素数，并且满足等式M=2P-1，则称M为默尼森数。例如，P=5，M=2P-1=31，5和31都是素数，因此31是默尼森数。（31是第3个默尼森数）
最近我们被客户要求撰写关于Fama-French三因子模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
#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
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
本文总结单因子测试的分层测试法。与回归法相比，分层测试法相对繁琐，但能展示更多细节。 分层测试法的思路是在统一的规则下， 利用单因子构建投资组合进行回测，然后对投资组合的表现进行全面评价，通过投资组合的表现说明因子的有效性。
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
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。
加密(用e，n)： 明文：M < n , 密文C = M e(mod n).
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) ：——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著
因子分析(factor analysis)因子分析的一般步骤factor_analyzer模块进行因子分析使用Python实现因子分析初始化构建数据将原始数据标准化处理 X计算相关矩阵C计算相关矩阵C的特征值 和特征向量 确定公共因子个数k构造初始因子载荷矩阵A建立因子模型将因子表示成变量的线性组合.计算因子得分.
随着得物业务的快速发展，积累了大量的时序数据，这些数据对精细化运营，提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的时序数据挖掘场景中，时序预测Prophet模型使用频繁，本文对Prophet的原理和源码进行深入分析，欢迎阅读和交流。
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