最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习，而不是简单的重复。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 斜率图，可以快速展现两组数据之间各维度的变化，特别适合用于对比两个时间点的数据。...斜率图的优势，是能快速看到每个类别前后发生的变化，并能根据线条的陡峭程度，直观地感受到变化的幅度。...df.values fig, axes=plt.subplots(2,3,figsize=(4, 6)) fig.set_facecolor('w') axes=axes.flatten() # 画斜率图
斜率优化dp是一种通过构造斜率表达式，用维护凸包的方法来去除多余的点以减少算法复杂度的方法。通常可以将问题规模减小一个维度，从而提高运行效率。...这时候就可以用斜率dp进行优化，将其优化到 。...斜率优化dp的套路基本是固定的，基本上就是用数组模拟队列，然后两个while循环判断是否可以去除无用的点。
YbtOJ 494「斜率优化 dp」最小划分 题目链接：YbtOJ #494 小 A 有一个长度为 n 的序列 a，要求你把它划分成 m 个连续段（记 w_i 表示 第 i 段的数之和）。...的充要条件就是 图片 由于 s_j-s_k 显然为正，因此就有： s_i > \frac{(f_j+s_j^2)-(f_k+s_k^2)}{2(s_j-s_k)} 那么我们只要维护一个单调队列，然后就可以轻松斜率优化了
| We have carefully selected several similar problems for you: 3506 3501 3504 3505 3498 比较裸的斜率优化
这样的话就可以愉快的斜率优化啦 第二维可以用滚动数组滚动掉 // luogu-judger-enable-o2 #include #include #include<bitset
$k$优 最后可以画为 $$S_{i} >\dfrac {S^{2}_{j}-f_{j}-\left( S^{2}_{x}-f_{k}\right) }{S_{i}-S_{k}}$$ 按照套路，发现能斜率优化
24点游戏基本每个人都玩过，这里尝试用python给出在n个数情况下，24点游戏所有可能的结果，首先对游戏规则进行说明 任给n个数，通过加减乘除括号运算计算24，给出所有可以得到24的计算方法 有两种思路...代码在后台回复“24点”可得，我用的是python3，python2可能会报错。
今天用到了CRC算法，在python中第一次用到该算法，本来以为要自己写，上网搜了一下，发现了很多现成的代码，不过代码参差不齐，基本上都不能直接用，花了点时间摸索了一下，找到了一个比较好用的工具，python...返回结果就行了，但一想有两个潜在的问题： 1） 很少的请求还行，如果请求过多，生成速度很慢； 2）仔细看了一下这些网站的代码，它们基本上都是用js在前端执行生成的，所以就把js下载看了一下，本来还想改成python...我电脑的配置是Win7+python2.7，所以先去https://pypi.python.org/pypi/crcmod/1.7#downloads 下载crcmod-1.7.win32-py2.7....msi (md5)模块，双击安装就行； Ubuntu下的安装方法： sudo apt-get install python-crcmod 2.下面的就简单多了，打开网页：http://crcmod.sourceforge.net...crcmod.html http://stackoverflow.com/questions/12911059/how-to-convert-crc-16-from-hexidecimal-serie-in-python
[c[t][1]]=rot; fa[rot]=0; lk[rot]=rk[c[t][1]]=getk(rot,c[t][1]); } } dd getk(int i,int j){//求斜率...rot,t)>=rk[t]) tmp=t,t=c[t][0]; else t=c[t][1]; } return tmp; } int find(int t,dd k){//找到当前斜率的位置
L.接下来N行输入 Output 输出最小费用 Sample Input 5 4 3 4 2 1 4 Sample Output 1 HINT Source 感觉自己一直学的是假的斜率优化
显然f[i]=min(f[j]+y[j+1]x[i])，然后再搞个斜率优化，方程是(f[j]-f[k])/(y[k+1]-y[j+1])<x[i]，然后维护一个下凸包！
.******** 表的倾斜率检测完毕,请下载 greenplum-table-percentage/log/20190603/table-percentage/20190603-finish.csv...For partitioned tables, run analyze 生成的CSV文件格式如下 表名,最大segment的行,最小segment的行,倾斜率(%),表的大小,表的分布键 datafix.enterp
这样的话就有20分了 考虑继续优化，把上面的式子暴力推推推，再把只包含i的删去，不难得到 把dis[i]看成k 把num[i]看成x 把f[i]看成b 把f[j]-g[j]看成y 然后就能斜率优化了
其擅长处理低频信号 在双斜率型 ADC 中，积分器生成两个不同的斜坡，一个斜坡具有已知的模拟输入电压 VA，另一个斜坡具有已知的参考电压 –Vref。因此，它被称为双斜率 A 到 D 转换器。...多斜率积分ADC就像一个精确的水桶，通过测量注水和放水的时间来测量水的多少. 为什么叫“多斜率”？...因为在整个过程中，水位（也就是电压）的变化不是线性的，而是分阶段的： 第一个阶段: 水位上升，斜率取决于输入电压的大小。 第二个阶段: 水位下降，斜率是固定的。...这两个阶段的斜率不同，所以称为“多斜率”。 这个转换的图也是这样的 使用天平也可以比喻： 就好比一个精密的天平，通过比较未知物体的重量和已知重量的砝码来测量物体的重量。
>>>人工智能改变中国，我们还要跨越这三座大山 | 献礼70周年 目标：使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！
''' 韩信点兵-鬼谷算 % 3 = 2 % 5 = 3 % 7 = 2 ''' for i in range(0, 1001): if(i % 3 == 2 and i % 5 == 3 and
#根据出生年份算年龄 import datetime name = str(input(“请输入您的姓名：”)) birth_day = int(input(“请输入您的出生日期：”)) age
【BZOJ3203】保护出题人（动态规划，斜率优化） 题面 BZOJ 洛谷 题解 在最优情况下，肯定是存在某只僵尸在到达重点的那一瞬间将其打死 我们现在知道了每只僵尸到达终点的时间，因为僵尸要依次打死...那么现在相当于在时间-伤害的坐标系上有若干个点，每次询问与\((0,0)\)构成斜率最大的那一个。 但是现在很烦人的一点是，每次都是在最前面插入一个僵尸。
前文介绍了智算与云网融合的关系，那么智算与算力网络、算网融合的关系又是什么？让我们先来复习一下智算的概念。...智算不仅提升了计算能力，还为各行各业带来了智慧的变革，成为推动科技进步的重要引擎。算力网络的概念算力网络是实现泛在算力的手段。...三者的关系是什么通过上文对智算概念的描述，我们可以将智算翻译为“数据+算力+算法”，如图4所示。智算涉及丰富的计算场景，需要用到大模型计算，处理海量数据。基于智算的这种特性，算力需求激增。...算力与网络在形态和协议方面深度融合，推动算力和网络由网随算动到融为一体，最终打破网络和算力基础设施的边界。网络从支持连接算力，演进为感知算力、承载算力，实现网在算中、算在网中。...算力网络和算网融合为智算提供了强大的技术支撑，而智算的发展推动了算网融合和算力网络的进步，他们三者是相互促进的关系。智算时代如何打造算力网络在智算时代下，如何打造算力网络，做到算网融合呢？
arctan(1)=45° val tan5 = getTanDegree(Int.MaxValue) // arctan(正无穷)=无限接近90° } /** * 已知tan角度，求斜率值...* 求斜率：tan(45°)=1 */ def getTanValue(degree: Double): Double = { val value = new DecimalFormat...))).toDouble // tan(45°)=1 println("tan(" + degree + "°)=" + value) value } /** * 已知斜率值...，求斜率角 * 求角度：arctan(1)=45° */ def getTanDegree(value: Double): Double = { val degree = Math.toDegrees
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