创建Maven工程–>create for archtype–>webapp
可是当函数採用隐函数形式时，如： ，则非常难利用上述方法绘制图形。Matlab提供了一个ezplot函数绘制隐函数图形。
1、 汉化：把resources_zh.jar拷贝到PyCharm的安装目录下的lib目录，重启Pycharm即可。
pycharm是Jetbrains家族中的一个明星产品，Jetbrains开发了许多好用的编辑器，包括Java编辑器（IntelliJ IDEA）、JavaSc...
形如a^3= b^3 + c^3 + d^3的等式被称为完美立方等式。例如 12^3= 6^3 + 8^3 + 10^3 。... 输出 每行输出一个完美立方。输出格式为： Cube = a, Triple = (b,c,d) 其中a,b,c,d所在位置分别用实际求出四元组值代入。 请按照a的值，从小到大依次输出。...当两个完美立方 等式中a的值相同，则b值小的优先输出、仍相同 则c值小的优先输出、再相同则d值小的先输出。
2632 非常好友 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description Bessie和其他的所有奶牛的耳朵上都戴有一个射频识别（RFID...而一些奶牛有一个“非常好友”，当两个奶牛互为“牛友”时，他们就是一对“非常好友”。注意在这道题中，忽略那些自己是自己的“非常好友”的情况。...给定一个序列号S (6≤S≤18,000)，找到序列号不小于S的第一个有“非常好友”的奶牛。...因此220和284是一对非常好友。 输入描述 Input Description 第1行: 一个单独的整数S，即给定的序列号。...A表示第一个序列号不小于S的有非常好友的奶牛的序列号，B是他的“非常好友”的序列号。
我们直观上都会觉得这是一个非常严苛的要求，所以会期望想到一个完美的解法，可以用最少的步骤解开这个问题。 但实际上这个n足够大，足够一些看起来非常笨的方法也能AC。...这里需要用到一个关键性的推论，这个推论非常隐蔽，真的不容易想到。我们假设 ，当n为偶数时，那么无论我们对这n个元素如何操作，这个异或得到的k保持不变。 这个结论是从哪里来的？...其实非常简单，我们只需要抛弃掉最后一个元素，把之前的n-1个元素按照上面n为奇数时的操作全部操作相等即可。这样一番操作之后，数组会变成这样[a,a,a,a...a,b]。...讲道理把算法讲出来之后非常简单，几乎没有难度，但是如果让我们自己思考，会变得非常难，我们很难从当中整理出思绪来。
首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。...你将发现，所有层和token的范围都非常相似，大多数值位于[- 2,2]之间，少量值位于-10左右。...注意到BERT的不同层编码非常不同的信息，可以部分地证明这一点，因此适当的池化策略将根据应用的不同而改变，因为不同的层化编码不同的信息。...0.7119, -0.9809, 1.2127, -2.9812]) 我们可以看到，这些都是不同的向量，它们应该是不同的，虽然单词“bank”是相同的，但在我们的每个句子中，它都有不同的含义，有时意义非常不同
在做python开发时，需要很多依赖包，如果已经安装pip，安装依赖包，可以通过命令行；没有安装的，也可以通过PyCharm安装。
完美打造双屏，第一块为Ubuntu页面，配置各种开发环境及qq,微信等软件，今天也配置上了有道云笔记。
Description 形如 a3=b3+c3+d3的等式被称为完美立方。例如 123=63+83+103。...接下来的若干行，每行输出一个完美立方。格式为：Cube=a,Tripe=(b,c,d)，其中a,b,c,d所在位置分别用实际求出四元组值代入。
//系统函数返回的地址 DWORD dw2 = (DWORD)GetProcAddress(LoadLibrary("user32.dll"), "MessageBoxA"); 哈，发现一样，突然非常有成就感
系统函数返回的地址 DWORD dw2 = (DWORD)GetProcAddress(LoadLibrary("user32.dll"), "MessageBoxA"); 哈，发现一样，突然非常有成就感
假设玩家每按动一次键盘，游戏人物会向某个方向移动一步，如果玩家在操作一定次数的键盘并且各个方向的步数相同时，此时游戏人物必定会回到原点，则称此次走位为完美走位。...现给定玩家的走位（例如：ASDA）,请通过更换其中一段连续走位的方式使得原走位能够变成一个完美走位。其中待更换的连续走位可以是相同长度的任何走位。请返回待更换的连续走位的最小可能长度。...若果原走位本身是一个完美走位，则返回 0。...完美走位的定义是每个方向（A, S, D, W）的步数相同。解题思路统计步数：首先统计每个方向的步数。寻找最小替换长度：通过滑动窗口的方法，找到一个最小的连续子串，使得替换后每个方向的步数相同。...检查是否已经是完美走位：如果 count 数组中的所有值都相等，说明已经是完美走位，直接返回 0。滑动窗口：使用两个指针 left 和 right 来表示当前窗口的左右边界。
如果你问 10 个爱好者定义性能，你可能得到 10 个不同的答案，在这整个过程结束之后，你将觉得非常无聊，就像你看到这一段时的感觉一样。...这个值变大的时候，每个人可能非常沮丧，变小的时候，每个人会开心。 这个绩效考核不仅仅是打破 4S 屏障的借口，他也是一个帮助保护现状的工具。...如果广告部门想要增加更多的广告，或者设计部门想要一个 8k 的背景视频，你有一个非常恼人的数字，你可能会问： 为了每个月额外 $40k 的收入？ 可以为我们的加载时间减少 700ms 吗？...我也仅仅想做一个代码片段 依旧复杂 性能测量能够提高找问题的意识 - 你认同这个，将会非常有用。 关键是测量性能，你可以参照这个，将会使你的网站更快。...加载 CSS 花费了多少时间，构建 DOM，执行 JavaScript代码，点击事件等 如果你刚刚开始，我认为性能测量非常重要。
完美立方 形如a3=b3+c3+d3a^3 = b^3 + c^3 + d^3的等式被称为完美立方等式。...输出：每行输出一个完美立方。输出格式为Cube = a，Triple = (b, c, d)。 求解： 备注：判断条件边界很重要 方法一： #!
100 个版本去 HEAD 表示当前版本 git reset –hard 3628164 // 退回到指定的版本 这里不需要全部写commit id Git 回去自动适配 Git的版本回退速度非常快...1 + 1 file changed, 1 insertion(+) Fast-forward信息，Git告诉我们，这次合并是“快进模式”,就是直接把master指向dev的当前提交，所以合并速度非常快
Understanding LSTM Networks with Colah’s figures
Pandas非常用技巧汇总 原创致GreatChallengeHub import pandas as pd import numpy as np import re P1 缺失值填充 1.1 用另一列对应行的内容填充本列缺失值...transform(lambda x: x.fillna(x.mean())) df A B 0 a 1.0 1 b 4.0 2 a 3.0 3 b 3.0 4 a 2.0 5 b 5.0 transform是个非常有用的函数
它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。...估计器是个非常抽象的叫法，可把它不严谨的当成一个模型 (用来回归、分类、聚类、降维)，或当成一套流程 (预处理、网格最终)。...4.4 Model Selection 估计器 模型选择 (Model Selction) 在机器学习非常重要，它主要用于评估模型表现，常见的 Model Selection 估计器有以下几个： cross_validate...首先引入 Pipeline，再引入 处理缺失值的转换器 SimpleImputer 做规划化的转换器 MinMaxScaler 第 4-7 行创建了流水线，范式非常简单，就在 Pipeline...numeric_pipe 处理数值型变量 DataFrameSelector 用来获取 SimpleImputer 用均值来填充 NaN normalize 来规范化数值 下面代码非常漂亮
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