腾讯云通信-客户端集成-web通用-消息收发-获取最近联系人，里面能获取到的联系人，是否限制只能获取最近一段时间内的联系人，比如最近一周内，如果是的话最久可以获取多久时间内的联系人；还是可以不限于最近时间内
浏览 409提问于2018-12-07
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我将生成图表和图表，我正在寻找一些理论的配色方案和算法的例子。如何生成任意数量的随机但不同的颜色？
如何将所有这些转换成六进制三重奏(web颜色)？
浏览 0提问于2011-02-07得票数 28
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你认为最久的最终被修正的假设是什么？坦率地说，你有什么坚定的信念，你大致维持了多久的假设？它可以是关于一种算法、一种语言、一种编程概念、测试或任何其他关于编程、编程语言或计算机科学的东西。
浏览 1提问于2009-05-20得票数 281
我想使用最近的API版本(至少2020-07)来检索产品在smartCollections中的位置。/admin/collects.json?
浏览 2提问于2020-11-10得票数 1
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我试图写一个算法，可以找到用户指定的最近的邻居。通过用户指定，我的意思是用户可以指定它是一般最近的邻居，前向最近的邻居，还是后向最近的邻居。# sample = np.array([300, 800, 200, 500, 600, 750, 700, 450, 400, 550, 350, 900] * 2)
主要
浏览 0提问于2018-03-11得票数 6
email_address，treatment_group，customer_id，contact_date，contact_date
我试图添加一个专栏，查看每个不同的客户和号码，他们从最久以前收到的联系人，最近。
浏览 3提问于2016-10-23得票数 0
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最近点算法
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有人能提出一个有效的算法来解决这个问题吗？我正在Ruby中实现这一点，所以如果有一个合适的库，那么这将是一个很好的了解，但我仍然对算法感兴趣！
更新：几个人要求提供更多关于这个问题的具体细节。
浏览 14提问于2011-09-03得票数 8
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最近比例算法
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假设我有一个比例数组(总共产生100%的3个值)：如何排序数组的顺序(距离)与任何一个给定的比例？在这里，20,30,50是第一个，因为它是最接近22,28,50的比例。不过，另一个不确定。
浏览 2提问于2015-10-23得票数 2
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我使用的是Python2.7，我的下一个目标是实现一些轻量级的近邻算法(注意，我不是在谈论k近邻算法)。我尝试了许多方法，有些方法很接近，但我似乎仍然不能成功。第二，我知道算法()，它非常简单。但我确实需要一些启发性的东西。我对完整的实现不感兴趣，但我现在有库存，我正在寻求一些帮助。提前谢谢你。
浏览 4提问于2013-07-06得票数 3
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最近邻算法？
、、、
当我试图执行我的函数时，我总是得到一个错误。我想这是由于计算两个坐标之间的距离造成的。例如，5,2和6,7，它不能计算这些坐标之间的距离。 下面是我的代码： import math distance = math.hypot(destination_x - starting_x, destination_y - starting_y) # calculates Euclidean distance (s
浏览 8提问于2020-04-12得票数 0
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最近邻算法
、、
我有我的最近邻居算法，我正在尝试遍历循环中的所有点。路径的长度被计算为路径上相邻点之间的欧几里得距离之和，就像我在函数"dist“中所做的那样。问题是，由于某些原因，它没有打印出最后一点。
浏览 14提问于2020-05-23得票数 0
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我正在尝试理解最近配对算法。我理解把这一套一分为二的做法。但我在理解如何递归计算最接近的对时遇到了麻烦。我懂递归，但不懂如何通过递归计算最接近的对。
浏览 3提问于2011-04-23得票数 6
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然而，在这两次访问中，到访的人都是在晚些时候来商店的，所以我不想把这些日期看作是“最近最久的”访问的一部分。
要说清楚的是，我想知道每一位客户最近的访问，其中哪一次是最老的。
浏览 5提问于2017-12-14得票数 3
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最近颜色算法效率
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好的，我的名字是qqqiiiiiiiifdff，我做了这个代码，它模拟了一个感知颜色选择算法，它通过迭代颜色数组和选择最小误差来选择最近的颜色，以感性的方式处理计算。现在，你可以说一个不同的颜色选择算法会更快，但是这不是重点，因为他们不以相同的方式选择颜色，重点是使这个特定的算法更快，但仍然以相同的方式选择颜色。为了提高这种方法的效率，应该做些什么？
浏览 0提问于2020-06-20得票数 5
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近似最近对算法
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我一直在考虑的一个变化，其中唯一可用的信息是已经计算出来的距离集(我们不允许根据它们的x坐标对点进行排序)。dist(A,B) = 0.5dist(C,D) = 2
如果我接受一种近似解，是否有可能将成本降低到接近O(nlogn)的水平？在这种情况下，我想到了一些基于强化学习的技术，只有当援军数达到无穷大时，才能收敛到真正的解，但对小n提供了一个
浏览 3提问于2013-12-27得票数 3
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我目前正致力于在C++中实现最近点对算法。也就是说，给定点列表(x，y)，找出具有最小欧几里德距离的点对。我对此做了研究，我对算法的理解如下(如果我错了，请纠正我)：
将点数组沿中间递归拆分，找到左右半部分距离最小的点对。按y坐标对左右两半进行排序，并将左侧的每个点与右侧的6个最近邻居(按y坐标)进行比较。这背后有一些理论上的东西，但这是我对需要做什么的理解)。我已经让算法的递归部分工作了，但是我正在努力寻找一种有效的方法来为左边的每个点找到右边的6个最近的邻居。换句话说，给定两个已排序
浏览 6提问于2011-10-14得票数 3
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所以这个过程可以如下所示：我认为该算法的实现如下：
我突然意识到我的算法很快就会聚成a和f。也就是说，第一轮迭代将导致(bc)、(de)和(af)。这是错误的。看来我需要一个渐进的方法。
浏览 1提问于2014-02-12得票数 0
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最近邻算法的优化
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背景：def pairs_3(coordinates, vertex_spacing): #Function from previous question results_2 = [] for (xc,
浏览 3提问于2013-11-16得票数 0
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