很多规律自己并不是很容易找到的，建议在网上查，你不可能记得天底下所有有用的公式与技巧，很多都是推演出来的，那么，如果有现成的正确的内容，并且能够解决实际问题，直接那来用就行，效率会更高一些，不要总想着你是天下无敌的。
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上周的一篇《字符串比较，居然暗藏玄机》，我最早是在唐磊《这10行比较字符串相等的代码给我整懵了》里看到的，我用通俗的语言，展开了“密码破解”案例。文末却没有提引用的出处，这里和唐磊道个歉。
举个例子 假设需要我们写一个简单的计算器，能实现加减乘除运算，仅要求输入两个数，选择运算符，计算出结果就行了。 使用简单工厂模式的设计如下： 工厂类提供了一个getBean函数，该函数会根据客户端输入
计算不定积分实际上就是根据导函数找原函数。求导的计算方法有一定的套路，对于任给的初等函数都套这些求导法则都可以找到导函数。但是不定积分不然。不定积分的两种运算律——换元积分法和分部积分法——都只是告诉你你可以怎么算，但是并没说这么算一定能算出来。因此，不定积分的计算有十分强的技巧性。
常见的使用sqrt()函数的规范写法 例如: 我们要判断一个数是不是质数，只需要判断 2 ~ n开根号 之间有没有可以整除的数就可以了 错误的写法:
这里 参数方程， 例如 x = f（t） 和 y = g（t） 的表达。 最后得到 y = F（x） 也就是： g（t） = F（f（t）） 【注意： 这里 g，F，f都是可微的】 通过链式原则，可以得到
当我冒出这个想法的时候，其实大部分人的反映都一样1+1开根号就是啊，至于为什么，就是规定呗，当然把根号作为一种符号确实如此，但是离结果还差了很远。
令人称奇的简单证明：五种方法证明根号2是无理数 我喜欢各种各样的证明。人们很难想到这样一些完全找不到突破口的东西竟然能够证明得到。说“没有突破口”还不够确切。准确地说，有些命题多数人认为“怎么可能能够证明”却用了一些技巧使得证明变得非常简单。我看了五色定理的证明，定理宣称若要对地图进行染色使得相邻区域不同色，五种颜色就够了。没看证明之前，我一直在想这个玩意儿可以怎么来证明。直到看了证明过程后才感叹居然如此简单，并且立即意识到四色定理基本上也是这种证明方法。还有，像“一个单位正方形里不可能包含两个互不
比如f(10) = 1平方 + 2平方 + 5平方 + 10平方 = 1 + 4 + 25 + 100 = 130。
然而，当数据达到一定程度，我们使用简单的方法肯定会爆炸的，各种TLE(超时)，不分析原因还会一直提交一直TLE。就可能需要一些特殊的巧妙方法处理，比如各种剪枝、优先队列、A*、dfs套bfs，又或者利用一些非常厉害的数学方法比如康托展开(逆展开)等等。而今天，我们谈谈双向bfs。(通常可以将时间复杂度优化为原时间的根号级别)
本文所述为量子化学电子结构理论中的基础知识，为本公众号同期另一文《从密度矩阵产生自然轨道_理论篇》一文的补充，对此基础内容熟悉的读者可以直接略过。
2022-09-09：给定一个正整数 n，返回 连续正整数满足所有数字之和为 n 的组数 。
js页面效果：轮播图、选项卡、地图、表单验证javascript是弱变量类型的语言，变量只需要用var来声明。而java要根据变 量类型来声明,
你好，我是zhenguo 这是我的第507篇原创 前几天有朋友问我，面试遇到一道题目，看似简单，但是最后没有写好。 这道题目描述简单，就是使用二分法对非负数开根号，并返回。 中午我实现了一版，截止目前测试没有发现问题。 基本实现思路是这样： 先初步确定开根号所在的一个大概区间[a,b] 然后使用二分法，逐次迭代 详细实现 下面我详细介绍下上面两个步骤。 第一步，初步确定开根号所在的一个大概区间[a,b] 其中，a,b都是整数，找到i**2大于fc的i，然后break，这样可以确定所得根号值一定位于：[i-1
上回我们针对这道北大强基题[((1 + sqrt(5)) / 2) ^ 12]在答案的基础上给出了出题的可能思路，想一探究竟，相关内容请戳：
写在前边：这些梗都是敝人自己做题和比赛时曾经坑过自己的地方，特别在这里记录一下，所有的链接都是本博客中的题解链接（有大致题意说明和代码），原题请到OJ上自行寻找。目的是提升自身姿势。欢迎大佬们给我提出更好的建议，十分感谢。
本文介绍了如何使用Boost库在Visual Studio 2017中实现高精度数学常量的计算，包括圆周率π、自然对数e和根号2等。首先介绍了如何安装Boost库，然后讲解了如何使用Boost库中的高精度数学常量，并给出了一个示例代码。通过使用Boost库，可以在C++中方便地实现高精度数学运算，对于从事科学计算和数学建模等领域的人员来说，具有较高的实用价值。
回到正题，这个肯定不是想问你应该调用哪个函数，而是想问如何自己去实现一个这样的开方函数。
假如一个数N是合数,它有一个约数a，a×b=N，则a、b两个数中必有一个大于或等于根号N，一个小于或等于根号N；因此,只要小于或等于根号N的数（1除外）不能整除N,则N一定是素数.
咋看标题，是不是很懵，？？数学还有危机，Are u kidding me？！哈哈，当然只是人们对数学的认识的一种突破性的发展的一种描述。
golang需要的基础是：首先初学Go语言要弄懂基础语法和概念；然后掌握文件操作、网络编程、锁、协程、对象序列化和反序列化，以及各种数据格式的封装等；最后接触数据库等，就可以模块化开发。
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,
同使用动量的梯度下降一样，RMSprop的目的也是为了消除垂直方向的抖动，使梯度下降快速收敛。
1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：
（4）Max, min, argmin, argmax （求最大、最小值，求最大值、最小值的位置）
# encoding: utf-8 """ Create on: 2018-08-24 上午1:32 author: sato mail: ysudqfs@163.com life is short, you need python """ # def insert_sort(array): # # 从第二个开始循环 # for i in range(1, len(array)): # # 认为他是最小的 # min = array[i] #
质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数。最小的质数是2，它也是唯一的偶数质数。 原理：number 只需被 (2 ~ 根号下number)之间的每一个整数去除就可以了（包括 根号下number这个数）。如果 nummber不能被 (2 ~ 根号下number) 间任一整数整除，number 必定是素数
除了自身之外，无法被其它整数整除的数称之为质数，要求质数很简单，但如何快速的 求出质数则一直是程式设计人员与数学家努力的课题，在这边介绍一个着名的 Eratosthenes求质数方法。
运算符很重要，我们会在业务中经常用到运算符来帮助我们解决问题。在编程领域，运算符要比我们已经知道的加减乘除要多一些，包括算数运算，赋值运算，扩展赋值运算，自运算，比较运算，逻辑运算，三目运算（三元运算），位运算（这个知道名字就行，这里不做讲解）。
Sometimes, the easiest thing to do is to just find the distance between two objects. We just need to find some distance metric, compute the pairwise distances, and compare the outcomes to what's expected.
sqrt()函数，是绝大部分语言支持的常用函数，它实现的是开方运算；开方运算最早是在我国魏晋时数学家刘徽所著的《九章算术》被提及。今天写了几个函数加上国外大神的几个神级程序带大家领略sqrt的神奇之处。
Problem Description Tomorrow is contest day, Are you all ready? We have been training for 45 day
计算器的模拟实现主要分模式匹配和式子解析两部分，本文主要针对后者进行分析并实现。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍衡量线性回归算法的一些指标。
深层神经网络参数调优（二）——dropout、题都消失与梯度检验 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、dropout正则化 中文是随机失活正则化，这个是一种正则化的方式，之前学过L1、L2正则化，这个则是另一种思想的正则化。dropout，主要是通过随机减少一些神经元，来实现减少w和b，实现防止过拟合的。 1、主要做法 假设一个概率阈值p，对于神经网络中的所有神经元，在每一次FP、BP的时候，都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元，则不参与本次的运算，即不接收输入，也不输出结果。 2、具体
夏普率 在投资领域，夏普率（Sharpe Ratio）是人们耳熟能详的一个概念。它因为同时考虑了回报和风险而成为衡量一个策略，或者基金业绩的核心指标之一。最初在 William Sharpe 提出这个概念的时候（Sharpe 1966），它的名字叫 Reward-to-Variability Ratio (R/V)，这个名字很好的反映了它的实质；不过后来，这个名字被人们谈及的越来越少，人们更愿意使用“夏普率”这个叫法。 在 William Sharpe 自己解读夏普率的一篇文章（Sharpe 1994）中，
上一个文章的程序虽然可以进行简单的计算，但是一次只能计算计算。计算第二次的话，需要再次打开程序。使用非常不便，所以最好进行修改，让它能够重复计算。但是不能让它一直执行下去，否则会一直浪费内存，所以必须有一规则让它能够自动关闭。首先看看代码。（代码不唯一，可以按照自己的想法进行修改）
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章，总会有人只看了标题就评论：
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节具体的编程实践中看到，在SVM算法中有一个非常重要的概念叫做核函数。本小节以简单的多项式核函数为例介绍什么是核函数。
目录 常用 常用数学公式 常用希腊字母 说明：博客园中的Latex编辑是以$ latex公式 $，为边界。 1、常用 描述 Latex公式 表达式 下标 x_2 x2 上标 x^2 x2 分数 \frac{1}{2} $\frac{1}{2}$ 大于等于 \leq $\leq$ 小于等于 \geq $\geq$ 两quda空格 \qquad $a\qquad b$ quda空格 \quad $a \quad b$ 大空格 \ $a\ b$ 中空格 \; $a\;b$ 小空格 \, $a\,b$ 2、常用
自动色阶、自动对比度以及直方图均衡这三个算法虽然很普通，也很简单，但是在实际应用中有着非常高的使用率，特别是在修图中，很多设计师打开一幅图，首先的的操作就是Shift+Ctrl+L(自动色阶）。在原理实现上，他们都属于基于直方图统计方面的算法，执行效率都非常之高。我在调整图像- 自动对比度、自动色阶算法一文中对他们的过程进行了详细的分析和解读，这里不在详述。
如果是复合对象，Python会检查其所有部分，包括自动遍历各级嵌套对象，直到可以得出最终结果
今天给大家分享一篇小伙伴的算法岗秋招总结文章，作者的背景是：1个腾讯实习、4个比赛、2个项目、1篇CCF-A二作和CCF-C一作，虽然网易、快手和百度都挂了，华为还在池子里，但最终拿下腾讯和字节的offer，希望能帮助到下半年准备秋招的小伙伴们，以下为原文。
众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中，计算机处理的对象和得到的结果都是数值，而在符号计算中，计算机处理的数据和得到的结果都是符号。这种符号可以是字母、公式，也可以是数值，但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。可以说，数值计算是近似计算；而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差，从算法上讲，它是数学，它比数值计算用到的数学知识更深更广。最流行的通用符号计算软件有：MAPLE，Mathematica，Matlab，Python sympy等等。
有一个问题是德国数学家大卫 · 希尔伯特在20世纪初预测的23个当时尚未解决的数学问题中的第13个，他预测这些问题将塑造这个领域的未来。
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