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算法提高 9-3摩尔斯电码
类似于乔林教材第213页的例6.5，要求输入摩尔斯码，返回英文。请不要使用”zylib.h”，只能使用标准库函数。用’ * ‘表示’ . ‘，中间空格用’ | ‘表示，只转化字符表。 提示 清橙进行评测时，输入是以EOF结尾的，而不是换行符。（EOF不是一个字符，“以EOF结尾”是一种通俗但不严谨的说法。）因此可以通过以下方式之一获取输入： 1. 使用getchar或scanf一次读入一个字符，通过它们的返回值判断输入结束。 样例输出: ? 关于split方法的博客链接为: import java.util.HashMap; import java.util.Scanner; public class Main { static *","---","*--*","--*-","*-*","**","-","**-","***-","*--","-**-","-*--","--**"}; /* * Java中的split
46610发布于 2020-04-20 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-3)
CREATE TABLE或ALTER TABLE时指定的表的字符集或字段的字符集，与存储节点的字符集或连接使用的字符集不一致时；2. 但连接断开的情况，或其余部分后端连接发出COMMIT后无响应且连接断开的情况，会记录整个事务到计算节点日志 发生语法错误的情况 执行因缺少路由规则无法路由的SQL的情况，例如INSERT不存在的ROUTE 规则 执行被SQL防火墙拦截的SQL的情况 执行超时的SQL的情况 发生死锁被杀的事务的情况 发生因存储节点切换等原因被杀掉的事务的情况 执行锁超时回滚的SQL的情况 执行KILL命令后KILL掉的SQL 的情况 发生被ROLLBACK的SQL的情况 前端连接异常断开回滚的SQL的情况 后端连接异常断开或其它异常导致回滚的情况 计算节点意外抛异常的情况 如果上述记录的SQL过长导致SQL语句被截取，还会额外记录 普通模式下（含灾备模式的中心机房）只读计算节点默认读优先级最高的从库，优先级最高的从库不可用或从库复制延迟大于maxLatencyForReadOnly的值时，读次优先级的从库，从库都不可用则读主库 灾备模式的灾备机房只读计算节点读灾备机房的主库
35710编辑于 2024-11-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-3 逻辑回归损失函数的梯度
接下来只需要求出J(θ)对θ向量中某一个维度的导数，其他维度的导数也就有了（其余维度的导数只需要将求出的某一维度改成其余维度即可）。 接下来就来具体的看一看损失函数J(θ)对θ向量中某一个维度θj的求导结果是怎样的？ ? ▲计算J(θ)的梯度 对上面这个比较复杂的损失函数J(θ)求导，可能比较难处理的部分就是Sigmoid函数了。 这里需要注意此时的(n + 1)维是因为我们在这里加上了θ0，对θ0求导后面乘上的是X的第i个样本的第0个元素，也就是我们一直强调的在X矩阵每个样本的第一个特征前面添加的数值1，所以这里乘上一个1结果不变 ▲线性回归梯度的向量化表示 对于逻辑回归来说，由于梯度向量部分的元素整体和上面线性回归的梯度是一样的，只不过是对y_hat的求法不同而已。 ▲逻辑回归梯度的向量化表示 有了逻辑回归损失函数的梯度，在梯度下降法的框架下可以非常容易的迭代搜索出使得损失函数J(θ)最小的θ解。
2.3K21发布于 2020-02-26 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
第四周_算法提高_9-3摩尔斯电码
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
25210编辑于 2022-06-28 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题9-3 平面向量加法
习题9-3 平面向量加法 本题要求编写程序，计算两个二维平面向量的和向量。 输入格式: 输入在一行中按照“x1 y1 x2 y2 ”的格式给出两个二维平面向量v1=(x1, y1) 和v2=(x2 ,y2) 的分量。 输出格式: 在一行中按照(x, y)的格式输出和向量，坐标输出小数点后一位（注意不能输出−0.0）。
1.6K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年08月 3D数学-归一化函数
前言 归一化函数是指将一组数据映射到某个特定区间内的函数。常见的归一化函数有最小-最大归一化、z-score归一化、基于平均值的归一化等。 其目的是将各种不同规模、不同单位的数据统一在一个相同的区间内进行比较和处理，避免数据的规模和单位对分析结果造成影响。常见的特定区间包括[0,1]、[-1,1]等。 )的值： 数据编号1的归一化结果为(3-3)/(9-3)=0 数据编号2的归一化结果为(5-3)/(9-3)=0.33 数据编号3的归一化结果为(7-3)/(9-3)=0.66 数据编号4的归一化结果为 (9-3)/(9-3)=1 得到的结果在[0,1]范围内，最终的归一化结果如下： 数据编号 数据值 归一化结果 1 3 0 2 5 0.33 3 7 0.66 4 9 1 这样，我们就将不同规模的数据映射到了相同的区间范围内 如果直接使用这些特征进行机器学习模型的训练，不同特征之间的范围和单位不同，可能会对模型的训练和预测结果造成一定的影响。
28810编辑于 2025-05-28 - 来自专栏数据库相关
使用snmp_exporter采集 netscaler设备指标
我们已经将监控系统从 zabbix 替换为prometheus， 之前通过snmp很方便的采集到网络设备的指标，改用prometheus后，建议使用 snmp_exporter 来采集数据。 官网提供的那个snmp_exporter默认的模板，不满足我们netscaler的监控需求。我们需要自己改改。 prometheus/snmp_exporter/tree/master/generator#building https://docs.citrix.com/en-us/netscaler-sd-wan/9- generator/ go build make mibs 然后，切换到 mibs 目录下 cd mibs/ 将 https://docs.citrix.com/en-us/netscaler-sd-wan/9- /generator generate 完成后，就在当前目录下看到一个 snmp.yml 文件，内容大致这样的： ? 启动： .
2.8K20发布于 2020-03-17 - 来自专栏Python小屋
微课|《Python编程基础与案例集锦（中学版）》第9章例题讲解（1）
dis_k=b2121d26270281b60e6058ae6d7f60f0&dis_t=1588926241 例9-3 使用turtle绘制阴阳鱼。
42920发布于 2020-05-08 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
9 为虚拟机启用容错 在本节中，将把上一节安装配置的虚拟机启用FT（容错）功能。在启用容错功能之前，修改虚拟机的配置为2个CPU（2个插槽、每个插槽1个内核）、512MB内存。 （1）选中要启用FT的虚拟机，右击在弹出的对话框中选择”Fault Tolerance→打开Fault Tolerance”，如图9-1所示。 图9-1 打开容错功能 （2）由于我们是在虚拟机中做的这个测试，在打开FT时会有个故障提示”与主机关联的虚拟网卡宽带不足，无法用于FT日志记录”，如图9-2所示。实际上这个提示不影响后期的测试。 在新版本的FT中，主虚拟机与辅助虚拟机可以放置在不同的数据存储中，这进一步提高了”容错”的安全性，如图9-3所示。在此为辅助虚拟机选择另一个共享存储。 图9-3 为辅助虚拟机选择数据存储 （4）在”选择主机”对话框，为辅助虚拟机选择主机，如图9-4所示。辅助虚拟机、主机要运行在不同的主机上。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 来自专栏PowerBI
阅读圣经丨DAX运算符
[1240] 本期可以作为查询使用，不做过多的赘述了，主要介绍DAX中的各类运算符。 具体如下： [strip] 类型：括号 符号：() 使用：参数的优先级和顺序 示例：(5+3)*12 [strip] 类型：算数 符号：+、-、*、/ 使用： ①加 ②减 ③乘 ④除 示例： ①8+2 ②9-3 ③7*21 ④28/4 [strip] 类型：比较 符号：=、<>、>、>=、<、<= 使用： ①等于 ②不等于 ③大于 ④大于等于 ⑤小于 ⑥小于等于 示例： ①销售方式="退货" ②销售方式 ④否定的意思 示例： ①颜色="红色"&&销售额>0； AND写法：AND(颜色="红色",销售额>0) ②颜色="红色"||销售额>0； OR写法：OR(颜色="红色",销售额>0) ③颜色IN{" 白茶会不定期的分享一些函数卡片 （文件在知识星球PowerBI丨需求圈） [1240] 这里是白茶，一个PowerBI的初学者。 [1240]
74930发布于 2021-09-01 - 来自专栏软件方法
《软件方法》第9章 分析类图进阶（20180619更新）
在这本薄薄的、彩色印刷的书中，作者们认为各个领域之间存在一些领域中性（Domain-Neutral）的基本结构，所以使用四种颜色架构型（Archetype）来描述领域内的各种概念，并试图总结颜色之间的交互规律 “软件开发人员”读什么样的“软件开发书籍”，很可能是由“软件开发人员类型”和“软件开发书籍类型”之间的关系决定的。如图9-3所示。 ? 图9-3 四种架构型的关系 首先要说的是，颜色架构型只是一些建模的提示和建议。 不是所有的领域都会有图9-3的关系，如果您所关注的领域没有找到图9-3的关系，也不必生搬硬套，有些类不知道怎么涂颜色就不涂也无所谓；另外，关系也不一定非得像图9-3，也有可能是“时刻时段-描述”、“事物 万事万物只要我们乐意，都可以找出它的状态变化，但是一个特定的系统往往是围绕一个或几个关键概念的状态变化而展开的。 图9-4是某个设备管理系统的部分类图。 ?
65230发布于 2019-09-23 - 来自专栏A周立SpringCloud
Config Server——使用Spring Cloud Bus自动刷新配置
因此，实现配置的自动刷新是很有必要的，本节我们讨论使用Spring Cloud Bus实现配置的自动刷新。 Spring Cloud Bus提供了批量刷新配置的机制，它使用轻量级的消息代理（例如RabbitMQ、Kafka等）连接分布式系统的节点，这样就可以通过Spring Cloud Bus广播配置的变化或者其他的管理指令 借助Git仓库的WebHook，我们就可轻松实现配置的自动刷新。如图9-3所示。 ? 图9-3 Git WebHooks设置 局部刷新 某些场景下（例如灰度发布），我们可能只想刷新部分微服务的配置，此时可通过/bus/refresh端点的destination参数来定位要刷新的应用程序。 原因如下： (1) 打破了微服务的职责单一性。微服务本身是业务模块，它本不应该承担配置刷新的职责。 (2) 破坏了微服务各节点的对等性。 (3) 有一定的局限性。
1.9K50发布于 2018-04-02 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
这次我们来学习深入解析java虚拟机：C2编译器，编译流程吧
Use-Def信息而不需要先修改IR再计算Use-Def，如代码清单9-3所示： 代码清单9-3 简单方法 public static int justReturn(int x){ return x; 由于理想图过于庞大，即使如代码清单9-3一样简单的Java程序也可能膨胀出图9-1那样大量的节点，所以本章使用的所有理想图都是省略细节只留下必要信息的消减后的图，本章将使用“节点名#节点编号”的方式引用理想图中的某个具体的节点 9-3所示。 有了以上认识，回到图9-3，Region#13节点的第二个和第三个输入表示IfTrue传递的control值和IfFalse传递的control值，输出合并后的control值相当于从true和false Phi#17节点的第一个输入是control，其他是数据输入，在图9-3中它根据Region节点输出的control选择一个合适的数据输入，如果是IfTrue则选择节点35，如果是IfFalse则选择节点
2.6K51编辑于 2022-10-28 - 来自专栏米扑专栏
【leetcode】Best Time to Buy and Sell Stock III
for example： array[] = { 2, 5, 3, 8, 9, 4 } ， maxProfit = （5-2） + （9-3） = 3 + 6 = 9.
53320发布于 2019-02-19 - 来自专栏全栈程序员必看
【C语言】输入两个正整数m和n，求其最大公约数和最小公倍数。（要求用while语句实现）[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 输入两个正整数m和n，求其最大公约数和最小公倍数。 while语句实现） 一、最大公约数求法 （1）辗转相除法 （2）相减法 二、求最小公倍数算法 一、最大公约数求法 （1）辗转相除法 设有两整数a和b： ① a%b得余数c ② 若c==0，则b即为两数的最大公约数 例如求27和15的最大公约数过程为： 27÷15 余12 15÷12 余3 12÷3 余0 因此，3即为最大公约数。 （2）相减法 设有两整数a和b： ① 若a>b，则a=a-b ② 若a<b，则b=b-a ③ 若a==b，则a（或b）即为两数的最大公约数 ④ 若a！=b，则再回去执行①。 例如求27和15的最大公约数过程为： 27－15＝12( 15>12 ) 15－12＝3( 12>3 ) 12－3＝9( 9>3 ) 9－3＝6( 6>3 ) 6－3＝3( 3==3 ) 因此
3.7K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏淡定的博客
正则表达式常用语法总结
匹配 aeiou 这 5 个字符其中的某一个字符 [a-zA-Z] 匹配 26 个(大小写)字母中的某一个字母 [a-zA-Z0-9_-] 匹配(大小写)字母、数字、下划线、中横线 的某一个字符 [0-9] 匹配 0 到 9 之间任意一个数字 [9-3] [z-a] 不能从大往小写，有语法错误 shiy 特别字符集 $ 匹配输入字符串的结尾位置（regexBuddy中待测试文本中多行算作一行 ） ^ (托字符) 匹配字符串的开始位置(托字符) ( ) 匹配一个子表达式的开始和结束位置，模式单元 * 匹配其前面那个单元出现 匹配其前面那个单元出现 0 次或 1 次 .点 匹配除换行符 \n 之外的任何单字符 .* \ 这个符号是用来转义的 | [^a-f] 匹配非 a 到 f 之间的一个字符 [^定义字符集] 不给匹配定义字符集里边的信息 模式修正符 g 全文查找出现的所有 正在模式内容 （全局匹配） (php 中可以使用
96630发布于 2018-09-06 - 来自专栏数据结构与算法
22:因子分解
输出输出该整数的因子分解表达式。 表达式中各个素数从小到大排列。 如果该整数可以分解出因子a的b次方，当b大于1时，写做 a^b ；当b等于1时，则直接写成a。 样例输入 60 样例输出 2^2*3*5 来源习题(9-3) 1 #include<iostream> 2 #include<cmath> 3 using namespace
890120发布于 2018-04-11 - 来自专栏Spring相关
简单易用策略模式分析与实例详解
image 2.策略模式的特点 优点： 1、算法可以自由切换。 2、避免使用多重条件判断。 3、扩展性良好。 缺点： 1、策略类会增多。 2、所有策略类都需要对外暴露。 使用场景： 1、如果在一个系统里面有许多类，它们之间的区别仅在于它们的行为，那么使用策略模式可以动态地让一个对象在许多行为中选择一种行为。 2、一个系统需要动态地在几种算法中选择一种。 3、如果一个对象有很多的行为，如果不用恰当的模式，这些行为就只好使用多重的条件选择语句来实现。 注意事项：如果一个系统的策略多于四个，就需要考虑使用混合模式，解决策略类膨胀的问题。 3.相关实例 这里我们通过计算加减乘除来实例策略模式的运用,以算法为基类,其子类实现相关的运算逻辑,我们通过选择相应的子类来决定使用什么样的算法。 result3+"\n"); } } 输出结果: add: 9+3 strategy result: 12 multiply: 9*3 strategy result: 27 substract: 9-
65140发布于 2019-11-14 - 来自专栏mathor
Maximum Flow
每条边都有各自的容量Capacity，这是边所能允许的最大流量 网络流中的流量$f$应满足如下条件 从节点$x$流向节点$y$的流量，不能比$edge(x,y)$的capacity还大，$f(x,y)≤ c(x,y)$ 若定义 从节点$x$流向节点$y$的的流量有5单位，$f(x,y)=5$，则 从节点$y$流向节点$x$的流量有-5单位，$f(y,x)=-5$ 对图中除了Source和Target以外的结点 ，所有输入的流量之和要等于所有输出的流量之和 也就是流量不会无故增加或无故减少，可视为一种能量守恒 以下图为例，流入节点A的流量为6，流出的流量也是6，对C、D也是 ? capacity $c_f(S,A)=c(S,A)-f(S,A)=9-3=6$ $c_f(A,S)=c(A,S)-f(A,S)=0+3=3$ $c_f(A,B)=c(A,B)-f(A,B)=3-3= 0$ $c_f(B,A)=c(B,A)-f(B,A)=0+3=3$ $c_f(B,T)=c(B,T)-f(B,T)=9-3=6$ $c_f(T,B)=c(T,B)-f(T,B)=0+3=3$ ?
1.1K20发布于 2020-03-06 - 来自专栏Hadoop数据仓库
维度模型数据仓库（十四） —— 杂项维度
简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。 图（五）- 9-1显示了增加杂项维度表后的数据仓库模式（这里只显示了和销售订单属性相关的表）。 注意 如果知道某种组合是不可能出现的，就不需要装载这种组合。执行清单（五）- 9-1里的脚本修改数据库模式。 图（五）- 9-2 图（五）- 9-3 图（五）- 9-4 图（五）- 9-5 测试修改后的定期装载 现在使用清单（五）- 9-3里的脚本添加八个销售订单 'N', 'Y', 'N', '2015-03-16', 'N', '2015-03-20', '2015-03-16', 1000, 10) ; COMMIT; 清单（五）- 9-
1K20编辑于 2022-12-02
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