记忆 秘籍 规律
NumPy 秘籍中文第二版：十一、最新最强的 NumPy
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们涵盖以下秘籍： 用at()方法用花式索引代替 ufuncs 通过使用partition()函数选择快速中位数进行部分排序 使用nanmean()，nanvar()和n ......
NumPy 秘籍中文第二版：十二、使用 NumPy 进行探索性和预测性数据分析
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们涵盖以下秘籍： 探索气压 探索日常气压范围 研究年度气压平均值 分析最大可见度 用自回归模型预测气压 使用移动平均模型预测气压 研究年内平均气压 研究气压的极值 简介 ......
NumPy 秘籍中文第二版：八、质量保证
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 “如果您对计算机撒谎，它将帮助您。” -- Perry Farrar，ACM 通讯，第 28 卷 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 安装 Pyflakes 使用 Pyflakes 执 ......
NumPy 秘籍中文第二版：九、使用 Cython 加速代码
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 安装 Cython 构建 HelloWorld 程序 将 Cython 与 NumPy 结合使用 调用 C 函数 分析 Cython 代码 用 Cy ......
NumPy 秘籍中文第二版：七、性能分析和调试
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 使用timeit进行性能分析 使用 IPython 进行分析 安装line_profiler 使用line_profiler分析代码 具有cProf ......
NumPy 秘籍中文第二版：四、将 NumPy 与世界的其他地方连接
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 使用缓冲区协议 使用数组接口 与 MATLAB 和 Octave 交换数据 安装 RPy2 与 R 交互 安装 JPype 将 NumPy 数组发送 ......
NumPy 秘籍中文第二版：五、音频和图像处理
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频（WAV 文件）处理。 在以下秘籍中，我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作： 将图像加载到内存映射中 ......
NumPy 秘籍中文第二版：六、特殊数组和通用函数
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 创建通用函数 查找勾股三元组 用chararray执行字符串操作 创建一个遮罩数组 忽略负值和极值 使用recarray函数创建一个得分表 简介 本 ......
NumPy 秘籍中文第二版：一、使用 IPython
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 安装 IPython 使用 IPython 作为 Shell 阅读手册页 安装 matplotlib 运行 IPython 笔记本 导出 IPyth ......
NumPy 秘籍中文第二版：三、掌握常用函数
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍许多常用函数： sqrt()，log()，arange()，astype()和sum() ceil()，modf()，where()，ravel()和take( ......
NumPy 秘籍中文第二版：二、高级索引和数组概念
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 安装 SciPy 安装 PIL 调整图像大小 比较视图和副本 翻转 Lena 花式索引 位置列表索引 布尔值索引 数独的步幅技巧 广播数组 简介 N ......
js-函数记忆
函数记忆： 指将上次的（计算结果）缓存起来，当下次调用时，如果遇到相同的（参数），就直接返回（缓存中的数据）。 实现原理：将参数和对应的结果保存在对象中，再次调用时，判断对象 key 是否存在，存在返回缓存的值。 function memorize() { const cache = {}; ret ......
听说读写4种记忆方式的对比与联系
Bloom分类学（Bloom Taxonomy）是一种分类方法，由美国心理学家本杰明·布鲁姆于1956年在芝加哥大学提出。它将教育目标分为三个不同的范畴： 认知领域（Cognitive Domain） 技能领域（Psychomotor Domain）和 情感领域（Affective Domain）。 ......
jmeter-有一定时间规律的性能场景
一定时间规律性能场景设计 例如钉钉打卡、OA系统，只有上下班的时候 才会使用，或者美团外卖，都是有一个高峰时间段，其他时间段都是不太忙，零零散散的人再用 Ultimate Thread Group Start Threads Count 线程数 Initial Delay,sec 初始化时间 单位秒 ......
401 数字三角形 记忆化搜索
视频链接： Luogu P1216 [USACO1.5][IOI1994]数字三角形 Number Triangles #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int ......
401 数字三角形 记忆化搜索
视频链接： Luogu P1216 [USACO1.5][IOI1994]数字三角形 Number Triangles #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int ......
分析以下数字的规律1 1 2 3 5 8 13 21用Python语言编程实现输出，此为斐波那契数列
方法一：list1=[] #定义一个空列表for i in range(15): #遍历语句循环15次 if i==0 or i==1: #前两个数字的值都是1 list1.append(1) # print(list1) else: list1.append(list1[i-1]+list1[i- ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
记忆文-2016年五月天演唱会
上次去听五月天的演唱会时候，那年才18岁，大一上学期10月份在上海体育场，而现在已经过去7年了，真的没有想到这7年过去的这么快，内心波动也许跟7年前完全不一样了，或也许自己永远都没变。 梦开始的地方是大学门口的梦时代，现在的梦就从六道口开始吧 ......
题目 1018: [编程入门]有规律的数列求和
有一分数序列： 2/1 3/2 5/3 8/5 13/8 21/13...... 求出这个数列的前N项之和，保留两位小数。 #include<stdio.h> int main(){ double Sn=0,an=0,n,i,t,a=2.0,b=1.0;//a为分子，b为分母，an为单项和值，Sn为 ......
数位DP (记忆化 暴力搜索!!)
用于: 统计数位于数位的相关信息的计数问题, 通常会问在某个区间内, 利用减法思维,这样就会减少一个边界的判断 此时就会只有一个边界, 这个边界 利用 lim 处理, 在暴力枚举的时候不要超过lim 就行了 记忆化搜索的过程, 就是一个完全的暴力, 不过有记忆化搜索, 所以他的时间复杂度是 DP的空 ......
hdu3980 Paint Chain SG函数+SG定理+记忆化搜索
liyishui今天学习博弈，因为liyishui今天写树链剖分写得有点理智-- 题意： 有一个圆，上面有n个豆子，每次要挑出连续m个没染色的豆子进行染色，不能移动时输掉游戏 问先手必胜还是后手必胜，其中n、m<=1000 题解： 会很朴素地想到如果第一个人拿走了m个，那么剩下的就是一条链的问题。 ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
AcWing1024 -- 记忆化搜索 & 天梯赛
1. 题目描述 2022年天梯赛正赛 $DIV2$ 2. 思路 首先认真读题，题目说的是每次送完外卖之后不必返回起点。 另外，需要送外卖的点是逐个添加，每添加一次都要算一次最短路。 我们假设一次性把所有点都添加了，此时如何求最短路呢？ 如果说我们可以一条路走到黑而无需回头走的话，那么此时最短路就是最 ......
【LeetCode动态规划#04】不同的二叉搜索树（找规律，有点像智力题）
不同的二叉搜索树 力扣题目链接(opens new window) 给定一个整数 n，求以 1 ... n 为节点组成的二叉搜索树有多少种？ 示例: 思路 题意分析 先找一下关系 当n = 1时，如果元素就是1，以1为头节点 1 当n = 2时，分别以1和2为头节点 1 2 / \ 2 1 然后当n ......
Situation (2020吉林省赛)(情况hash值具体化处理,博弈,记忆化搜索做)
博弈题 都可以搜索做 (不考虑时间复杂度时) 发现3x3可以接受, 用记忆化搜索优化一下 情况通过hash思想得到 直接就 3进制去get (不用去mod) ......
如何加强记忆
如何加强记忆 分段学习：将大量的知识分成小块进行学习，每次只专注于一个小块，并在学习之间休息一段时间。 重复练习：通过反复练习来巩固新的知识。这可以帮助您将信息从短期记忆转移到长期记忆。 使用多种感官：通过使用多种感官（如视觉、听觉、触觉等）来加强对新知识的印象。 创造联系：将新的知识与已有的知识联 ......