候选码的求解
常见偏微分方程的求解
\[\begin{cases} & \dfrac{\partial^2u}{\partial t^2}-a^2\dfrac{\partial^2u}{\partial x^2} = A_0\sin\omega t & 0\lt x\lt l,t\gt 0\\ & u\big\vert_{x=0}=u ......
递归求解n皇后问题
一、问题描述 在n×n的方格棋盘上放置n个皇后，要求每个皇后不同行、不同列、不同左右对角线。下图所示为6皇后问题的一个解。 二、问题求解 采用整数q[N]来存放每一个皇后所在的列号，即第i个皇后在(i，q[i])位置上，count_1表示n皇后解的个数。在n皇后求解过程中： 1、确定该皇后是否可 ......
C#中如何获得ASCII码的字母？
ASCII码是计算机的基础，有时编程过程中也要遇到，这里重点介绍0-127之间的ASCII码表。 0~31及127(共33个)是控制字符和通信专用字符。控制字符，如LF(换行)、CR(回车)、FF(换页)、DEL(删除)、BS(退格)、BEL(响铃)等。通信专用字符，如SOH(文头)、EOT(文尾) ......
.NET 8 候选版本 2 (RC2) 现已可用
.NET 8 候选版本 2 (RC2) 现已可用，并包含了许多 ASP.NET Core 的出色新改进！ 这是我们计划在今年晚些时候发布的最终 .NET 8 版本之前分享的最后一个候选版本。.NET 8 计划中的大部分功能和更改都已包含在此候选版本中，随时供您试用。您可以在文档中找到 .NET 8 ......
06_用栈来求解汉诺塔问题
汉诺塔问题 【题目】 在经典汉诺塔问题中，有 3 根柱子及 N 个不同大小的穿孔圆盘，盘子可以滑入任意一根柱子。一开始，所有盘子自上而下按升序依次套在第一根柱子上(即每一个盘子只能放在更大的盘子上面)。移动圆盘时受到以下限制: (1) 每次只能移动一个盘子; (2) 盘子只能从柱子顶端滑出移到下一根 ......
算法之动态规划（DP）求解完全背包问题（状态转移式方程推导）
完全背包是01背包的进阶版。在这里补充一下代码随想录的完全背包状态转移式的推导。有兴趣的可以先看一看原版。 状态转移方程 状态：dp[i][j] 选择前i个物品，容量为j的背包时 所选物品价值总和最大。 状态转移： dp[i][j]=max(dp[i-1][j-k* v[i]]+k* w[i]) ( ......
OpenEuler 更改yum源 无法为软件包安装最佳更新候选 当前主机名hostname为空无法安装宝塔面板
cp /etc/yum.repos.d/openEuler.repo /etc/yum.repos.d/openEuler.repo.bak vi /etc/yum.repos.d/openEuler.repo [OS] name=OS baseurl=https://repo.huaweiclou ......
概率问求解
\(4\) 个骰子同时扔出，\(2\) 面同时朝上的概率为: 个人思路（不保证正确）： \(1st\) 为 \(6\) 的概率是：\(\frac{1}{6}\) \(2st\) 为 \(6\) 的概率是：\(\frac{1}{6}\) \(3st\) 不为 \(6\) 的概率是：\(\frac{5} ......
Cplex混合整数规划求解(Python API)
绝对的原创！罕见的Cplex-Python API混合整数规划求解教程！这是我盯了一天的程序一条条写注释一条条悟出来的•́‸ก 一、问题描述 求解有容量限制的的设施位置问题，使用Benders分解。模型如下： \[min\quad\sum^{locations}_{j=1}fixedCost_j// ......
南京大学《问题求解》第一学期项目开发日志
9-22 决定写一个具有 TUI 的小型回合制策略游戏。 先利用 VT 序列获得了控制台的鼠标输入，以及对光标和缓冲区的控制能力。 封装了一些输出日志的宏。 本来想用 getopt 搞点 log-level 控制的，不过之后再说吧。 ......
bitset 求解高维偏序
菜，题简单，trick 蠢，求别骂。 记录今天做题的时候遇到的一个小 trick。 先看一道题：P3810 【模板】三维偏序（陌上花开）。 平凡的三维偏序板子，相信大家都会用 CDQ/树套树/K-D tree 之类的优秀做法秒了吧！ 然后看这个题：求五维偏序，\(n\le 3\times 10^4\ ......
提升技术招聘有效性｜ 杜绝候选人刷题应试
企业在技术人员招聘中，时常出现候选人“笔试考高分，工作写Bug，绩效来垫底”的尴尬窘境，让企业倍感煎熬。不仅浪费时间精力、也增大招人的成本投入。 如何招到真正合适的技术人选，成为摆在企业心头的难题。 合适的技术人才，意味能满足实际工作的需求，而非仅有一堆理论知识储备。 对企业而言，候选人解决实际问题 ......
P1024 [NOIP2001 提高组] 一元三次方程求解
因为精度要求很低，所以有一个暴力的想法就是枚举区间内相差很小的两个数然后判断。保留两位小数后记得判重。 考虑优化。发现根与根差的绝对值大于等于 \(1\) 这个条件没有利用。有了这个条件我们发现相邻两个整数之间（不包含端点）最多有一个根。 于是可以先判掉整数然后在区间内有根的两个相邻整数之间二分。根 ......
Cplex求解教程（基于OPL语言，可作为大规模运算输入参考）
最近导导让牛牛改篇论文，牛牛在她的指导下把非线性问题化成了线性。然鹅，化成线性后的模型决策变量和约束条件均达到上百甚至上千个，这让牛牛犯了难，以下方法或许能为这样大规模模型的变量和约束输入提供思路(๑•́₃ •̀๑) 一、问题描述及模型建立 指派问题： 分配\(n\)人去做\(n\)项工作；每人做且 ......
如何批量下载BOSS直聘候选人发往邮箱的简历附件
虽然是用在接收BOSS直聘邮件的,但也可以改为其他邮箱,不过解析需要自己修改 import imaplib import email import os import base64 from email.header import decode_header import re # 邮箱信息 ema ......
实践过程截图，遇到问题GPT求解，代码链接
#include <stdio.h> int main() { FILE *file; file = fopen("er.txt", "w"); if (file == NULL) { printf("Cannot open file\n"); return 1; } fprintf(file, " ......
『数学杂谈』递归式复杂度求解
关于递归式复杂度求解的一些想法。 虽然说具体数学有一整章讲渐进式，但鉴于学这个性价比太低了，基本也用不到，所以很多有关渐进式的东西会在本文总结。 接下来进入正题。 为什么不直接用主定理？ 这是本文十分重要的一个点。这里先贴一下主定理，为了使文章尽可能简洁，就不贴出证明了： 主定理的适用范围是非常广的 ......
求解逆元
若两数a,b，gcd(a,b)=1,当存在一个s,使得as(mod b)=1;则称s为a对b的逆元； 如何求解s? import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; public class niyuan { private int a,b; ......
求解递归时间复杂度
迭代法 每一次对过程的重复称为一次迭代，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。重复执行一系列运算步骤，从前面的量依次求出后面的量的过程。 例1 problem: \(T(n)=2 \times T(\frac{n}{4})+ \sqrt n,T(1)=1\) solution: \[T(n ......
速记：B站拉取饭贩（直播开放平台）身份码的API
近期blivechat更新为接入开放平台读取身份码的方式拉取弹幕了，遂速记一下抓到的B站获取这个身份码的API。 就这东西 https://api.live.bilibili.com/xlive/open-platform/v1/common/operationOnBroadcastCode 请求方 ......
LazyCaptcha v2(基于SkiaSharp)图片验证码的具体使用(.Net Core5来做示例)
以下内容均来自Gitee的开源仓库，具体的使用请移步Gitee：https://gitee.com/pojianbing/lazy-captcha 以下是我自己使用的具体方式 首先安装NuGet包： Microsoft.Extensions.Caching.StackExchangeRedis La ......
N-S方程（Navier-Stokes方程）的求解过程
方程中各个变量的解释： 参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1692410841003530125&wfr=spider&for=pc >>张量和向量 ......
selenium 解析验证码（普通的字符数字的验证码），解决方式：先将验证码保存为图片，然后使用ddddocr解析图片为验证码的字符串
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from PIL import Image from io import BytesIO import pytesseract import time ......
机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解Lasso回归和岭回归
本文本质上是在线性回归的基础上进行扩展，加入了正则化而已！ 机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解线性回归 正则化在机器学习中是一种防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。举一个实际的例子，假设你正在训练一个机器学习模型来预测房价。你有很多特征，如房间数量、地理位置、 ......
机器学习算法原理实现——使用交叉熵、梯度下降求解逻辑回归
交叉熵的定义以及和熵的区别？ 交叉熵是衡量两个概率分布之间的差异的一个度量。在机器学习和深度学习中，尤其是分类问题，交叉熵常被用作损失函数。交叉熵度量的是实际分布（标签）与模型预测之间的不一致程度。 这个值越小，模型的预测与真实分布越接近。完美的预测会有交叉熵为0，这是因为模型的预测概率分布与真实概 ......
java~掩码的应用
掩码是一串二进制代码对目标字段进行位与运算 # 掩码 掩码通常是一个用于屏蔽或隐藏某些位的值，以便在计算中只关注感兴趣的位。掩码通常是一个由二进制位组成的数，用于按位与操作，以清除或保留某些位的值。 常见的用途包括： 1. **位操作和位掩码**：在计算机编程中，位掩码用于执行位操作，如按位与（AN ......
验证码的工具类CheckCodeUtil
2023-09-04 package com.hh.util; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.geom.AffineTransform; import java.awt.image.BufferedI ......
Python进制转换以及ASCII码的转换
# 获取ASCII码以及根据ASCII码获取内容 ```python # 获取字符的编码为98 # c的ASCII码为99 print(ord('c')) # chr()根据编获取对应的值 print(chr(99)) ``` # 进制的转换 ```python # hex函数十进制转十六进制 pr ......