灯泡开关。初始时有 n 个灯泡关闭，第 i 轮，每 i 个灯泡切换一次开关。找出 n 轮后有多少个亮着的灯泡。
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-443 输出数字除本身的所有因子和
学完前面的几个章节后，我觉得有必要在这里带大家做一些练习来巩固之前所学的知识，虽然迄今为止我们学习的内容只是Python的冰山一角，但是这些内容已经足够我们来构建程序中的逻辑。对于编程语言的初学者来说，在学习了Python的核心语言元素（变量、类型、运算符、表达式、分支结构、循环结构等）之后，必须做的一件事情就是尝试用所学知识去解决现实中的问题，换句话说就是锻炼自己把用人类自然语言描述的算法（解决问题的方法和步骤）翻译成Python代码的能力，而这件事情必须通过大量的练习才能达成。
一个数如恰好等于除了它以外的因子之和这个数就称为“完数”。 编程序找出1000以内的所有完数，(6是一个"完数"，它的因子是1,2,3)。
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
决策树 决策树方法（decision tree）是一种代表因子值和预测值之间的一种映射关系。从决策树的“根部”往“枝叶”方向走，每路过一个节点，都会将预测值通过因子的值分类。决策树的结构如下所示： 如
iTesting，爱测试，爱分享 沉寂了一段时间，继续学习。 算法这个系列我想分享很久了，奈何本身对算法不是特别了解，又找不到合适的载体来分享。 最近看了本有趣的算法书， 文中通过图文并茂的讲解给我很大启发，尝试着分享下。需要注意的是， 文中各个算法的写法不是简单的拷贝，算理解思想后拿Python3重新写了遍，分享的代码和书中的例子也稍有不同，加了些日常工作中会做的处理，如有不适，请联系我。 二分查找 --仅当列表是有序的时候才能用 思想： 1.目标是找数组中的某一个元素，暂叫item 2.找出整个数组中间
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
项目链接：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
有些数的素因子只有 3，5，7，请设计一个算法找出第 k 个数。注意，不是必须有这些素因子，而是必须不包含其他的素因子。例如，前几个数按顺序应该是 1，3，5，7，9，15，21。
经典程序设计问题：找第n个默尼森数。P是素数且M也是素数，并且满足等式M=2P-1，则称M为默尼森数。例如，P=5，M=2P-1=31，5和31都是素数，因此31是默尼森数。（31是第3个默尼森数）
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。
16、一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为"完数"。例如6=1＋2＋3.编程找出1000以内的所有完数。
例55：一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为完数，C语言编程找出1000之内的所有完数，并输出其因子。
现在，小蓝有 n 箱货物要摆放在仓库，每箱货物都是规则的正方体。小蓝规定了长、宽、高三个互相垂直的方向，每箱货物的边都必须严格平行于长、宽、高。
因子分析是一种描述原始变量或原始样本之间相关关系的一种手段，所谓因子指的是多个错综复杂的自变量经过有效手段抽取到少数几个综合计算变量的代称，它是一种多变量统计分析方法，通过因子得分确定较高得分的公共因子载荷矩阵进行对原始变量的代替(相当于降维)，出发点是原始变量的相关系数矩阵
#20190131 ''' 检查ipV4的有效性，有效则返回True，否则返回False，（提示使用split函数进行分割） ''' import os def print_ping_ip(ip): s = os.system('ping '+ip) if s == 0: return True else: return False
隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题，它主要是根据隐含特征将用户与物品联系起来。
一个数如果恰好等于不包含它本身所有因子之和，这个数就称为"完数"。例如，6的因子为1、2、3，而6=1+2+3，因此6是"完数"。编程序找出N之内的所有完数，并按下面格式输出其因子。
目录： 什么是因子分析 因子分析的作用 因子分析模型 因子分析的统计特征 因子载荷矩阵的估计方法 因子旋转 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 因子得分 因子分析步骤 举例 因子分析和主成分分析区别 1、什么是因子分析？ 因子分析是一种数据简化技术。 它通过研究众多变量间的依赖关系，探求观测数据中的基本数据结构，并且用少数几个假象变量（因子）来表示其基本数据结构； 这几个假想变量（因子）可以表示原来众多的原始变量的主要信息； 原始变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，即因子； 即一种用来在
最有用的基本数据结构之一。查找时间都为O(1)，O(1)被称为常量时间，即所需的时间都相同。
存在这样的一个数，如果该数的值等于它的因子之和(不包括它本身)，该数就称为“特殊数”。例如，6的因子为1、2、3，并且6＝1＋2＋3，因此6就是“特殊数”；28的因子为1、2、4、7、14，并且 28＝1＋2＋4＋7＋14，所以28是“特殊数”。找出1000以内的所有完数。
只能看见输入输出，不知道被测系统具体实现，仅仅知道对外接口 通过输入输出测试
该文是关于编写一个程序以找出1000以内的所有完全数的摘要。程序使用for循环遍历数字，并找出它们的因子。如果一个数字的因子之和等于该数字本身，则该数字是完数。程序首先打印出从2到1000的所有数字，然后逐个计算它们的因子并检查它们是否等于其本身。如果是，则打印该数字和其因子。
题目：求s=a+aa+aaa+aaaa+aa…a的值，其中a是一个数字。例如2+22+222+2222+22222(此时共有5个数相加)，几个数相加由键盘控制。
前言 最近看完《算法图解》对python的算法有点了解，特记录下来 算法概括 二分查找的速度比简单查找快得多 算法运行时间用大O表示法来表示。从起增速的角度度量的。 O(log n) 比O(n)快，需要搜索的元素越多，前者比后者就快越多。 数组的速度：读取O(1)，插入O(n)，删除O(n) 链表的速度：读取O(n)，插入O(1)，删除O(1) 选择排序 #选择排序 def selectSort(arr): newArr = [] oldArr = arr.copy() for i
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧，很多人有去做，但是做的大多数都是简单的进行了一个复现，没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作，推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究，一层一层的去拆分因子，把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的，我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义，帮助大家
上一周的时候，我们推送了一个python的良心教程，作者在4月8日再一次更新。按部就班阅读下来，就前几天的内容来看，与市面上大多数的书本教学相比，整体逻辑和侧重点有一定的差别，加深我之间的对python学习的理解。那么就D1-D7的内容笔记进行重点梳理，作为补充。
短除法是求最大公因数的一种方法：先把每个数的因数找出来，然后再找出公因数，最后在公因数中找出最大公因数。
完美数(perfect number，又称完全数)指，它所有的真因子(即除了自身以外的因子)和，恰好等于它自身。
如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式
取一粒跳跃的文字，镶进九月的诗篇，无论是水榭的一角，还是月下的花园，只要有岁月的空格，就能拼接出精美的图案。
最近想学习Libra数字货币的MOVE语言，发现它是用Rust编写的，看来想准确理解MOVE的机制，还需要对Rust有深刻的理解，所以开始了Rust的快速入门学习。
如何进行用例设计，如何让设计好的用例覆盖全面，将代码存在的问题在上线前更早发现是每一个测试工程师必备的技能。那么如何达到这些指标呢？如何将用例设计既快又全面呢？今天小编就告诉大家常用设计用例的方法，以及每个方法的适用范围，便于大家更快的选择出最优的方法。
前段时间，小编参加了某个数据挖掘的挑战赛，现在比赛已经过了，所以小编准备分享一下所用到的代码，知识。
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章，感觉自己写的东西有点烂，于是打算重新来过，无奈时间精力有限，因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文，原文链接如下：
原文首发：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104787308
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问，究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题，但是不够全面和完整。从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。编辑部花了很长时间，采访和咨询了很多研究人员。希望各位读者有所收获，如有不足，欢迎批评指正。 一、什么是机器学习 机械的定义避开不谈，回答也不追求全面准确。明确一点，机器学习的主要目的在于发现规律或重现规律。（此处不谈非监督学习、强化学习，也不谈降维、集成算法）。什么是
优思学院试在这里解说一下六西格玛的前世今生，也说明一下你如何可以从六西格玛小白成为六西格玛黑带。
六西格玛起源于制造业，主要目的在于改善制程，1986年由Motorola的工程师Bill Smith发明，1995年至99年六西格玛在美国呈现爆炸型的发展。
质数是只能被 1 和它自己整除的数。质数有各种各样的实际应用，但是没有算法可以预测它们；我们必须一次计算一个。然而，我们知道有无限多的质数有待发现。
//题目：一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为"完数"。例如6=1＋2＋3.编程找出1000以内的所有完数 #include #define N 1000 int main() { int i,j,k,n,sum; int a[256]; printf("以下是所有1000以内的完数：\n"); for(i=2;i<=N;i++) { sum=a[0]=1;//给第一个数字为1 k=0; for(j=2;j<=
这道理放在C语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
题目描述 一个数如果恰好等于不包含它本身所有因子之和，这个数就称为"完数"。 例如，6的因子为1、2、3，而6=1+2+3，因此6是"完数"。 编程序找出N之内的所有完数，并按下面格式输出其因子 输入
解释: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12 是前 10 个丑数。
Problem Description 反素数就是满足对于任意i(0< i < x),都有g(i) < g(x),(g(x)是x的因子个数),则x为一个反素数。现在给你一个整数区间[a,b],请你求出该区间的x使g(x)最大。
标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
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