前几天和同事聊天，他说他上初中的儿子做出了一道很难的数学题，想考考我们这些大学生看能不能做得出来？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 sqrt函数是什么函数?sqrt函数怎么使用呢?对于这两个问题，相信这是很多第一次看到该函数人最先想到的问题，当然这两个问题也是了解该函数最主要的方面。因此今
向量范数 1-范数： ，即向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x, 1) 。 2-范数：，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。 -范数：，即所有向量元素绝对值中的最大值，matlab调用函数norm(x, inf)。 -范数：，即所有向量元素绝对值中的最小值，matlab调用函数norm(x, -inf)。 p-范数：，即向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂，matlab调用函数norm(x,
，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。
在拟合、插值、模拟预测等计算中，往往需要采用实际值与计算值之间差异来表征计算方法的可行性。常用的表征指标有残差平方和(SSE)、均方差(MSE)、均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数R方(R-Squared)等等。
2 月底万维网联盟（W3C）CSS 工作组会议宣布了一项决议，批准在 CSS 标准中加入一批新函数，其中包括：
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。
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1. var b=true;//定义布尔变量b，并赋值为true，js注释与C/C++完全相同，此处不详述
在C语言编程中，我们经常需要处理各种数据类型和操作。今天，我们将分享一个有趣且实用的主题：如何提取手机尾数。手机尾数是手机号码中的最后几位数字，提取这些数字可以为我们的程序带来更多可能性。在本文中，我们将介绍一种简洁而有效的方法，帮助你轻松提取手机尾数。
js不需要像C语言一样显式的指定具体类型，如int，double等，统一使用var关键字声明变量。
题目描述 求以下三数的和,保留2位小数 1~a之和 1~b的平方和 1~c的倒数和 输入 a b c 输出 1+2+...+a + 1^2+2^2+...+b^2 + 1/1+1/2+...+1/c 样例输入 100 50 10 样例输出 47977.93 提示 此类题目为C语言基本语法巩固练习，为单组测试数据
1、题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？
其中fhandle就是调用该函数的函数句柄（function handle），相当于C语言中的函数指针，arglist是参数列表，多个参数使用逗号分隔，Expression则是该函数的表达式，例如定义x和y的平方和函数：
题目 奇妙的数字 小明发现了一个奇妙的数字。它的平方和立方正好把0~9的10个数字每个用且只用了一次。 你能猜出这个数字是多少吗？ 请填写该数字，不要填写任何多余的内容。 ---- 题目分析 我们可以直接从0开始找这个数num，知道找到正确的数我们就停止循环 如何判断 它的平方和立方正好把0~9的10个数字每个用且只用了一次 我的做法是：初始化一个长度为10的数组text，初始值为1，然后把取出他的平方和立方的每一位，出现一个数字则把数组里面对应的减一。 例如： 若 num=5 test[10]={
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-201 大等于n的最小完全平方数
在实数域中，数的大小和两个数之间的距离是通过绝对值来度量的。在解析几何中，向量的大小和两个向量之差的大小是“长度”和“距离”的概念来度量的。为了对矩阵运算进行数值分析，我们需要对向量和矩阵的“大小”引进某种度量。范数是绝对值概念的自然推广。 1定义 我们都知道，函数与几何图形往往是有对应的关系，这个很好想象，特别是在三维以下的空间内，函数是几何图像的数学概括，而几何图像是函数的高度形象化，比如一个函数对应几何空间上若干点组成的图形。 但当函数与几何超出三维空间时，就难以获得较好的想象，于是就有了映射的概
来源：codeceo 今天给大家分享10个比较基础的C语言的小程序，希望给C语言初学者带来一定帮助。 1、题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ 程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去掉不满足条件的排列。 程序源代码： main() { int i,j,k; printf("\n"); for(i=1;i<5;i++) ／*以下为三重循环*/ for(j=1;j<5;j++) for (k=1;k
windows 自带的计算器，经过不断地迭代更新现在功能已经很强大了。我们如果还只是单纯的使用它计算普通的加减乘除就太浪费了
我们都知道映射指的是一个空间 R m \mathbb{R}^m Rm到另一个空间 R n \mathbb{R}^n Rn的变换关系，狭义的函数其实是映射的一种特例，特指实数集间 R 1 \mathbb{R}^1 R1的映射关系。
大家好，我是第二次参加LiveVideoStack举办的活动，第一次参加的时候我准备了两部分内容：程序化和流行的VR、AR。当时出品人陆老师（陆其明）谈到单纯地讲程序化太偏，可能整体效果不好，于是我临时改换了演讲主题，讲另外一个也就是VR、AR的案例。但是在参会时有人向我反映，在这种纯粹的讲代码讲技术的特殊行业，只讲例子反而不如今天讲的这个，所以我的思想发生了变化。这次来分享，我就迫不及待的把之前准备的东西拿出来，今天的内容也比较适合，短小精悍。我会与大家分享几个小例子和编码中一些小的技巧，而最近火热的区块链播放器，AI增强的另外一些编码器主题可能太大，需要更多的时间与大家讨论。我认为这些话题有可能在今年10月份有可能有结果，现在定论为时尚早。程序开发就是如此，等到大家出结果的时候，可能风口已经过去，大家也已经不追了，这是一种趋势。
一、百度百科上方差是这样定义的： （variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或者统计数据，其期望值我们由E(X)表示，即随机变量或统计数据的均值，
p1,p2,p3代表优先级，没有实际意义，可自行分配权重 d1,d2,d3,d4的意义如下：
我们目的是将样本分成k个类，其实说白了就是求每个样例x的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎么评价假定的好不好呢？我们使用样本的极大似然估计来度量，这里是就是x和y的联合分布P(x,y)了。如果找到的y能够使P(x,y)最大，那么我们找到的y就是样例x的最佳类别了，x顺手就聚类了。但是我们第一次指定的y不一定会让P(x,y)最大，而且P(x,y)还依赖于其他未知参数，当然在给定y的情况下，我们可以调整其他参数让P(x,y)最大。但是调整完参数后，我们发现有更好的y可以指定，那么我们重新指定y，然后再计算P(x,y)最大时的参数，反复迭代直至没有更好的y可以指定。
多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为：
图像分割（三） 之基于FPGA的局部自适应分割 在前面讲的自适应分割的原理如下: 由公式可以看出，窗口的分割值是对图像进行开窗，并计算窗口内的像素均值和标准差，分割值为像素均值和标准差的加权和。 在软
在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路，下面就来看看其中的奥妙吧！
向量范数 1-范数：\Vert \boldsymbol{x}\Vert_1=\sum\limits_{i=1}^N |x_i|，即向量元素绝对值之和 2-范数：\Vert \boldsymbol{x}\Vert_2=(\sum\limits_{i=1}^N (x_i)^2)^{\frac{1}{2}}，也叫欧几里得范数，常用于计算向量长度，即向量元素的平方和再开方 \infty-范数：\Vert \boldsymbol{x}\Vert_{\infty}=\max\limits_{i} |x_i|，即所有向量
X rms =∑ N i=1 X N i N − − − − − − − − √ =X 2 1 +X 2 2 +...+X 2 N N − − − − − − − − − − − − − − − − √
例如平方和与倒数和，最后输出要求保留两位小数，下面这个程序的注意点已用红色字体标记
关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
数学在计算机编程中扮演着至关重要的角色，C语言的math.h头文件提供了一系列的函数和工具，用于数学计算和常用数学函数的实现。这些函数包括数值运算、三角函数、指数对数函数等，为开发人员提供了强大的数学处理能力。本文将对math.h头文件中的所有函数进行全面介绍，包括功能和使用方法，以帮助大家更好地理解和利用该头文件。
网上找了视频，LeetCode 30 天挑战，用c语言写，记录一下，一共30个leetcode 算法题 对应30天，大概需要写10篇，每篇3道题，手打下代码，外加记录一下。
一个房价预测的任务，老板说你看看这个模型咋样？ 我们先绘制一个坐标轴： Y 轴为房价，X 轴为年份。将过去房价数据绘制为绿色，回归模型绘制为蓝色。 关键问题是，怎么知道这个模型的好坏呢？
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算法（Algorithm）：计算机解题的基本思想方法和步骤。 算法的描述：是对要解决一个问题或要完成一项任务所采取的方法和步骤的描述，包括需要什么数据（输入什么数据、输出什么结果）、采用什么结构、使用什么语句以及如何安排这些语句等。通常使用自然语言、结构化流程图、伪代码等来描述算法。
实际上写完了这个全网最好的差异分析代码：免费的数据分析付费的成品代码 我就可以收工用来，但是永远不能低估粉丝的疑惑数量，任何一个细节都会被拿出来剖析。
例如，下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数，将其转换为大写：
统计学是数据分析必须掌握的基础知识，它是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，而在数据量极大的互联网领域也不例外，因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据分析师必备的技能。统计学的知识包括了图形信息化、数据的集中趋势、概率计算、排列组合、连续型概率分布、离散型概率分布、假设检验、相关和回归等知识，对于具体的知识点，楼主就不一一介绍了，感兴趣的同学请参考书籍《深入浅出统计学》、《统计学：从数据到结论》，今天的分享主要会选取统计学中几个容易混淆的、比较重要的知识点进行分享。
本系列为C++学习系列，会介绍C++基础语法，基础算法与数据结构的相关内容。本文为C++拓展内容，包括i异常处理，平方计算和计时功能，并提供相关案例练习。
I will honour myself by showing up powerfully in my life today。我会为在今日努力生活的自我而感到自豪。
目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
这一步直接通过 HDL 中乘法器的描述来实现， 综合时会自动布线为片内乘法器，如下：
高一数学要从掌握好基本知识点开始，并且要及时做好归纳总结。以下是小编为您整理的关于的相关资料，供您阅读。
1、外星日历 某星系深处发现了文明遗迹。 他们的计数也是用十进制。 他们的文明也有日历。日历只有天数，没有年、月的概念。 有趣的是，他们也使用了类似“星期”的概念， 只不过他们的一个星期包含了9天， 为了方便，这里分别记为: A,B,C....H,I 从一些资料上看到， 他们的23日是星期E 他们的190日是星期A 他们的343251日是星期I 令人兴奋的是，他们居然也预见了“世界末日”的那天， 当然是一个很大很大的数字 651764141421415346185 请你计算一下，
MSE: Mean Squared Error（均方误差） 含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即： M S E = 1 N ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2 \begin{aligned} MSE =\cfrac {1}{N}\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2 \end{aligned} MSE=N1i=1∑n(xi−yi)2 但是，在具体的应用中跟定义稍有不同。主要差别是参数的设置，在torch.nn.MSELoss中有一个reduction参数。reduction是维度要不要缩减以及如何缩减主要有三个选项：
Canny算子通过边缘差分算子（如Rober，Prewitt，Sobel）计算差分的水平方向的Gx和垂直方向的Gy，梯度的幅度G和方向θ（梯度的方向与边缘的方向垂直）：
1、liblbfgs简介 liblbfgs是L-BFGS算法的C语言实现，用于求解非线性优化问题。 liblbfgs的主页：http://www.chokkan.org/software/liblbfgs/ 下载链接（见上面的主页链接）： https://github.com/downloads/chokkan/liblbfgs/liblbfgs-1.10.tar.gz 用于Linux平台 https://github.com/chokkan/liblbfgs 用于Windows平台 2、liblb
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要（点击文末“阅读原文”了解更多）。
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