无论怎样，看完这一组动图，你不仅能够感受到数学美丽的一面，同时也会对我们常见的公式定理有更深刻、直观的理解！
题目描述 化学不及格的Matrix67无奈选择了文科。他必须硬着头皮准备一次又一次的文科考试。 在这一学期一共有n次文科考试，考试科目有4种，分别为政治、历史、地理和综合。每次考哪一科是不定的，因此在考试前Matrix67不知道应该 去复习哪一科的功课。他希望能预测出下一次可能考的科目。于是，他收集到了以往的文科考试的资料。从以往的考试中，他发现了这样几个规律： 1.如果这次考的是政治，那么下一次一定会考历史； 2.如果这次考的是综合，那么下一次一定会考地理； 3.如果这次考的是历史，那
作者简介 祝威廉目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。 前言 这篇内容基于我去年的一些感悟写的，但是今年才在Stuq 的微信群做的分享。从技术角度而言，对Spark的掌握和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说，受这篇内容影响，他接受了Spark-Shell作为数据分析的工具，简单几个命令，轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
从去年就开始窥东大的C++教学群，当时就被李骏扬老师讲的分形图案给吸引了，简直美赞了。他们的期末作业就是制作一个分形图案的视频，我们这种学校显然不会有这种东西。于是就想着能不能自己研究着画下，然而并不知道这种图案怎么画，度娘上找来的基本没用。搁置了一年，偶然间翻到了一篇论文，终于找到了画图的方法了，加上之前正好有用python绘图的工具，总算把这个东西搞通了一点。其实这个玩意的水还是非常深的，牵涉到了复分析，分形，甚至是混沌理论，据说从上古贝壳的图案，到如今麦田怪圈的图案，都和Julia集有关，说来也是玄乎。
有人看出这个程序是个无限递归程序。其实 - 这个程序不是递归程序 - 这个程序也不是无限死循环 因为startCatch()的调用并非在自身里面，而是在then传入的那个函数里面。至于程序何时退出，那就是访问出错的时候，即不存在文章地址的时候。
这个问题 Matrix67 有非常有趣的解答 《用数学解赌博问题不稀奇，用赌博解数学问题才牛 B》，下面我简述一下：
KMP乍一听像是某播放器的名字，仔细一看像是看毛片的缩写……但其实，它是取自发明该算法的三个大佬的名称缩写：让我们记住这三位大佬，他们分别是Knuth、Morris、Pratt。
RSS（Really Simple Syndication，简易信息聚合）是一种定制个性化推送信息的服务。它能解决你漫无目的浏览网页的问题。它不会过时，信息越是过剩，它的意义也越加彰显。
KMP这个名字不是视频播放器，更不是看毛片，它其实是由Knuth、Morris、Pratt这三个大牛名字的合称。老外很喜欢用人名来命名算法或者是定理，数学里就有一堆，什么高斯定理、欧拉函数什么的。但是中国人更倾向于从表意上来给一个概念命名，比如勾股定理、同余定理等等。之前觉得用人名命名很洋气，作者可以青史留名，后来想想这也是英文表意能力不足，很难用表意的方式起名的体现。
这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC问题才是。好，行了，基本上这个误解已经被澄清了。下面的内容都是在讲什么是P问题，什么是NP问题，什么是NPC问题，你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到，把NP问题当成是 NPC问题是一个多大的错误。
>>>> 1. 东方 Project 如果你曾看过一个名为「Bad Apple!!」的黑白影绘， 或者在各种音乐社区听歌时注意过「东方 Project」的字样， 但完全不了解这背后到底是什么？ 所以好奇的在评论区发问——「这什么动漫？哪追番？」， 却遭到了冷遇甚至意义不明的嘲讽，之后无奈地只把它当作一个奇怪的符号。 那么希望这篇文章能让你有机会从数据的角度重新窥见这个由无数同人创作者构造的奇妙世界。 首先，东方 Project (后简称「东方」)， 是指同人社团上海爱丽丝幻乐团所发布的弹幕射击系列游
代码来源： https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch
这篇文章讲述的是R语言中关于向量与矩阵的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
df = pd.DataFrame({‘A’:[1,2,3],‘B’:[4,5,6],‘C’:[7,8,9]})
Thereare a number of operators that can be used to extract subsets of R objects.
【题目】 给定一个有N*M的整型矩阵matrix和一个整数K matrix的每一行和每一列都是 排好序的。实现一个函数，判断K是否在matrix中。 例如下图矩阵:如果K为7，返回true；如果K为22，返回false。
请注意，本文编写于 980 天前，最后修改于 980 天前，其中某些信息可能已经过时。
# 常用库numpy import numpy as np array1 = np.array([1,2,3,4]) print(array1) # [1 2 3 4] array2 = np.array([ [1,2,6,9], [3,4,8,9], [3,5,9,9], [3,5,7,9], ]) print(array2) """ [[1 2] [3 4]] """ print(array1.shape) # (4,) 显示列的数量 print(array2.sh
1 //实现运算符重载 2 #include<iostream> 3 #include<cstdio> 4 using namespace std; 5 namespace gong 6 { 7 const int maxn=2; 8 } 9 namespace Var 10 { 11 int i,j; 12 } 13 class Matrix 14 { 15 public : 16 Matrix(){}; 17 ~Matrix(){}; 18 in
找出一个二维数组中的鞍点，即该位置上的元素在该行最大，在该列上最大（也可能没有鞍点）。
给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0，则将其所在行和列的所有元素都设为 0。请使用原地算法。
在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，<运算。
矩阵（matrix）是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：行数和列数，R生存矩阵按列存储
2）字符型：character eg：“yellow” “blue” “67” 带引号的
上篇博文 引出了“硬币模型”，从“抛硬币”的角度描述了计算机数据的最本质属性。同时也介绍了为若干硬币赋予现实意义、实现更多数据展示的基本思路。
例如，我们可以把一个只有根节点为1的二叉树序列化为"1,"，然后通过自己的函数来解析回这个二叉树
今天续了一个 LeetCode 会员，查看了一下拼多多近期喜欢考察的题目，发现考察频率最高的十道题目里面最简单的那道题目都好难。
题目描述 有一个仅由数字0与1组成的n×n格迷宫。若你位于一格0上，那么你可以移动到相邻4格中的某一格1上，同样若你位于一格1上，那么你可以移动到相邻4格中的某一格0上。 你的任务是：对于给定的迷宫，询问从某一格开始能移动到多少个格子（包含自身）。 输入输出格式 输入格式： 输入的第1行为两个正整数n，m。 下面n行，每行n个字符，字符只可能是0或者1，字符之间没有空格。 接下来m行，每行2个用空格分隔的正整数i,j，对应了迷宫中第i行第j列的一个格子，询问从这一格开始能移动到多少格。 输出格式
有的语言是多面手，在很多不同的领域都能派上用场。这类编程语言叫 general-purpose language，简称 GPL。大家学过的编程语言很多都属于这一类，比如说 C，Java， Python。
Queuing Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2796 Accepted Submission(s): 1282 Problem Description Queues and Priority Queues are data structures which are known to most computer
本文主要讲解《剑指Offer》中第03题"二维数组中的查找"，介绍题目、解决思路、解题步骤，并分别以C++和Python编程语言解答此题。
# 来源：NumPy Essentials ch5 矩阵 import numpy as np ndArray = np.arange(9).reshape(3,3) # matrix 可以从 ndarray 直接构建 x = np.matrix(ndArray) # identity 用于构建单位矩阵 y = np.mat(np.identity(3)) x ''' matrix([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
现在可以尝试一下理解药物预测的原理啦，首先呢在前面的教程 药物预测之相关性为什么不行，我们发现简简单单的表达量相关性居然都可以勉勉强强得到还算是合理的结果啊！现在让我们一起看看差异基因能不能进行药物预测!
Matrix Time Limit: 3000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 16950 Accepted: 6369 Description Given an N*N matrix A, whose elements are either 0 or 1. A[i, j] means the number in the i-th row and j-th column. Initially we have A[i, j] =
每行格式：顶点v编号-其他顶点编号-最短路径值----[最短路径]。没有路径输出：顶点v编号-其他顶点编号--1。具体请参考示范数据
文章标题：《Single-cell RNA landscape of intratumoral heterogeneity and immunosuppressive microenvironment in advanced osteosarcoma》
这一节话不多说，这一期直接进入主题，开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前，先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集，之后在介绍数据结构时，也会大量使用到这些数据集。
列表推导式可以使用非常简洁的方式对列表或其他可迭代对象的元素进行遍历和过滤，快速生成满足特定需求的列表，代码具有非常强的可读性，是Python程序开发时应用最多的技术之一。Python的内部实现对列表推导式做了大量优化，可以保证很快的运行速度，也是推荐使用的一种技术。列表推导式的语法形式为： [表达式 for 变量 in 序列或迭代对象 if 条件表达式] 列表推导式在逻辑上等价于一个循环语句，只是形式上更加简洁。例如， >>> aList = [x*x for x in range(10)] 相当于 >>
最近在复习python的科学计算，突然心血来潮，想看看R的数据处理和python的区别在哪，所以就有了这篇文章。 R语言简介 四十多年前， R 语言的始祖诞生了 ， John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ，用于快速地进行数据探索， 统计分析和可视化 。十几年后 , 新西兰奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 在 S 语言的基础上发明了 R 语言 。 R 语言流淌着统计学的血液 ， 它内置了海量的统计函数 ，使用者可以利用其对数据进行快速交互分析 。
A Simple Math Problem Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2791 Accepted Submission(s): 1659 Problem Description Lele now is thinking about a simple function f(x). If x < 10 f(x) =
图的常用表示方法就是矩阵和邻接表。 矩阵通常使用与规整的，且数据量较小的图，这种图直观上方便的表示出了图之间节点的相互关系。 图的数据结构 typedef struct Graph_Matrix{ char vers[NUM]; //存储数据表示 int arc[NUM][NUM];//二维矩阵图，用来表示节点相连情况 int numVer,numEdge;//顶点数，和边数 }Graph_Matrix; 矩阵图的深度优先遍历 为了防止图中有不连通的子图，因此每个节点顺序的遍历一次，
列表推导式，也叫列表解析式，英文名称为list comprehension，可以使用非常简洁的方式来快速生成满足特定需求的列表，代码具有非常强的可读性。另外，Python的内部实现对列表推导式做了大量优化，可以保证很快的运行速度。列表推导式的语法形式为： [表达式 for 变量 in 序列或迭代对象 if 条件表达式] 列表推导式在逻辑上相当于一个循环，只是形式更加简洁，例如： >>> aList = [x*x for x in range(10)] 相当于 >>> aList = [] >>> for x
scale就是缩放，我们调用Matrix的setScale、preScale、postScale，实际在内部，就是通过修改MSCALE_X和MSCALE_Y来实现的。
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍： 编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 例如将kitten一字转成sitting： sitten （k→s） sittin （e→i） sitting （→g） 俄罗斯
The Shortest Path Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2440 Accepted Submission(s): 784 Problem Description There are N cities in the country. Each city is represent by a matrix siz
A Short problem Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1716 Accepted Submission(s): 631 Problem Description According to a research, VIM users tend to have shorter fingers, compared
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