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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
77320发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
42520编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
77930发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
45110编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
74710发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.4K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
多个条件分支记录错误信息，可以封装进一个方法，在记录异常信息的地方抛出异常，并给出相应信息。在该方法外部捕获，记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
61010编辑于 2022-06-28 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
85910发布于 2020-06-23 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
41520发布于 2020-09-15 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
44720发布于 2019-11-08 - 来自专栏猴子数据分析
这5步法给你答案
今天，我将自己多年总结出来的解答SQL面试的方法告诉你，它就是：5步法SQL解题步骤。 为了帮助你更好的理解“5步法SQL解题步骤”，我通过一个案例来说明白。 【案例】用5步法解题：房源评分统计 表1 所示为各城市房源的评分表，表名为“评分表”，含有3个字段：房源号、城市、分数。 （1）将“评分表”按照0-5 分、5-7 分、7-9 分、9 分及以上4 个区间进行分组。 （2）对每个区间的房源进行计数。 3. 分步实现 （1）将“评分表”按照0-5 分、5-7 分、7-9 分、9 分及以上这4 个区间进行分组。“分区间问题”的本质是多条件判断，要想到用SQL 里的case 表达式知识来实现。 0-5', (case when 分数>=5 and 分数<7 then 房源号 end) as '5-7', (case when 分数>=7 and 分数<9 then 房源号 end) as '7-
55110编辑于 2024-03-25 - 来自专栏程序编程之旅
一首诗的代码
ai_5('G','8',one2); ai_2('<',26,one3); ai_5('<','J',one4); ai_6('6','@',2*one5); } void chx ,'=',one6); ai_6(26,36,one4); } void chx_3() { ai_4('9','5',one6); ai_2('-',28,one1); ,5,one4); ai_6('6','@',one6); } void chx_14() { ai_3(36,'?' _1(); chx_2(); chx_3(); chx_4(); chx_5(); chx_6(); chx_7(); chx_8(); chx_9(); chx_10(); chx_11(); chx_12(); chx_13(); chx_14(); chx_15(); system
41820发布于 2021-01-19 - 来自专栏Debian中国
CPU 漏洞补丁对内核性能影响：4.15 比 4.11 快 7-9%
根据Google+博文显示，最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%；在激活内核页表隔离（KPTI）情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
65620发布于 2018-12-21 - 来自专栏大数据文摘
法《情报法》出台，隐私将死？
这两天，法国人民确实整个儿都不太好了，因为法国国民议会议员周二（5月5日）以438票赞成、86票反对、42票弃权，一读通过了《情报法》案。你也许要问，这是个什么东西？和我有什么关系? 耐心，编者马上为你解释法国《情报法》的来龙去脉，以及告诉你，这也许真的和你有点关系。 如果你稍稍关心天下大事，一定还记得今年初发生在巴黎的查理周刊枪击案吧。 法国政府脑洞大开，觉得情报工作存在严重漏洞，于是Duang，《情报法》出炉了。 1 《情报法》到底讲了什么？ 《情报法》目前已提交至参议院，而参议院似乎很有可能通过该法案。针对这个法案，法国人民提前准备好了防范措施来保护自己的私隐。或许他们的经验可以被国人所借鉴。
1.1K30发布于 2018-05-23 - 来自专栏懂点编程的数据分析师
牛顿法与拟牛顿法
前言 同梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿法本身属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。 拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵或海赛矩阵，简化了这一计算过程。 需要提前了解的知识 1.泰勒展开 当 ? 在 ? 处具有 ? 阶连续导数，我们可以用 ? 的 ? 牛顿法 考虑无约束最优化问题： ? 1.首先讨论单自变量情况 假设 ? 具有二阶连续导数，运用迭代的思想，我们假设第 ? 次迭代值为 ? ， 将 ? 进行二阶泰勒展开： ? 其中 ? 拟牛顿法 在牛顿法的迭代过程中，需要计算海森矩阵 ? ，一方面有计算量大的问题，另一方面当海森矩阵非正定时牛顿法也会失效，因此我们考虑用一个 ? 阶矩阵 ? 来近似替代 ? `。 2.常见的拟牛顿法 根据拟牛顿条件，我们可以构造不同的 ? ，这里仅列出常用的几种拟牛顿法，可根据需要再学习具体实现。
1.4K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏杨龙飞前端
快速排序法，冒泡排序法
快速排序法 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr); 冒泡排序法
1.1K50发布于 2018-06-15 - 来自专栏glm的全栈学习之路
抛物线法、牛顿法、弦截法求根实例
,要求计算结果准确到四位有效数字 （1）用牛顿法 （2）用弦截法，取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0=2,x1=1.9 （3）用抛物线法，取 x0=1,x1=3,x2=2x_0 套公式编写程序即可注意控制精度，要求准确到四位有效数字，即要求准确解和所得近似解误差不超过 0.5∗10−40.5*10^{-4}0.5∗10−4 ，同时要注意迭代时的变量关系，以下是源代码： (1)牛顿法： scanner.close(); double res = getEistimate(x,e,N); System.out.println("牛顿法得到的解为 （2）用弦截法，取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0=2,x1=1.9 /** * @Title: secant.java * @Desc: TODO * @Package ] （3）用抛物线法，取 x0=1,x1=3,x2=2x_0=1,x_1=3,x_2=2x0=1,x1=3,x2=2 /** * @Title: parabolic.java * @Desc
2.3K50发布于 2020-09-28 - 来自专栏算法工程师的养成之路
牛顿法与拟牛顿法
牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化的常用方法，有收敛速度快的优点. 牛顿法属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算复杂. 拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵，简化了这个过程. 牛顿法 对于无约束优化 minx∈Rnf(x) \min_{x\in R^n} f(x) x∈Rnminf(x) x∗x^*x∗是目标的极小值点. 计算HkH_kHk，并求pkp_kpk x(k+1)=x(k)+pkx^{(k+1)} = x^{(k)} + p_kx(k+1)=x(k)+pk k=k+1k=k+1k=k+1，转2 拟牛顿法 如果HkH_kHk是正定的，那么可以保证牛顿法搜索方向pkp_kpk是下降方向： 因为搜索方向是pk=−λgkp_k = -\lambda g_kpk=−λgk x=x(k)+λpk=x(k)
1.4K20发布于 2019-01-18 - 来自专栏用户6093955的专栏
素数筛法（Eratosthenes筛法）
介绍 Eratosthenes筛法，又名埃氏筛法，对于求1~n区间内的素数，时间复杂度为n log n，对于10^6^ 以内的数比较合适，再超出此范围的就不建议用该方法了。 筛法的思想特别简单： 对于不超过n的每个非负整数p， 删除2p, 3p, 4p,…， 当处理完所有数之后， 还没有被删除的就是素数。
2K30发布于 2019-09-11
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