逻辑and
where子句之逻辑运算符
/*where条件子句作用：检索数据中符合条件的值探索的条件由一个或者多个表达式组成，结果 布尔值逻辑运算符运算符 语法 描述and, && a and b, a&&b 逻辑与，两个都为真，结果为真or, || a or b, a||b 逻辑或，其中一个值为真，则结果为真not, ! not a, ......
CF1899 C Yarik and Array 题解
Link CF1899 C Yarik and Array Question 给定一个数组，求数组中连续子数组之和的最大值，但要求子数组必须满足：相邻两项奇偶性不同 输出最大总和 定义 \(F[i]\) 为以 \(i\) 为终点的连续子串的最大加和 \(F[i]\) 初始为 \(a[i]\) 如果 ......
Pfaffian And Determinant of $\sum A_iz^i$
// created on 23.12.11 目录Pfaffian And Determinant of \(\sum A_iz^i\) Pfaffian And Determinant of \(\sum A_iz^i\) 求斜对称矩阵的 Pfaffian 即 \(\mathrm{Pf}(A)\) ......
Vue报错：error Mixed spaces and tabs no-mixed-spaces-and-tabs
Vue报错：error Mixed spaces and tabs no-mixed-spaces-and-tabs 一、解释 在开发过程中使用了ESLint，用来规范代码风格。ESLint是语法检查工具，缺点是对所写代码要求过于严格。这里是因为空格的使用导致的。 二、报错可能出现的地方 我第一次出 ......
CF1842E Tenzing and Triangle 题解
题意不多赘述。 思路 如果两个所选的三角形有重合部分的话，那么这种情况肯定是不会出现的。因为如果把这两个三角形合成一个大三角形的话，不仅覆盖面积会增大，而且花费的代价还不会多。 于是我们可以想到用 dp 来解决，设 \(dp_{i}\) 表示删完横坐标为 \(0\) 到 \(i\) 中的点的最小代价 ......
git tag and git describe a specified path/commits/tags
一、git tag and describe 1. Create a tag with patterned name git tag "tagname_v1.02" (one tag is pointed to a specified commit) 2. get tag describe to u ......
ICEE-MCU-Bluetooth+Zigbee-PIC32CX-BZ2 and WBZ451 Curiosity Development Board
Zigbee+Bluetooth: PIC32CX-BZ2 and WBZ451 Curiosity Development Board: https://www.microchip.com/en-us/development-tool/EV96B94A https://github.com/Mic ......
"firmwarepasswd": MacOS Firmware Password Management: CHECK and DELETE Macbook Pro Firmware Password from the command line.
Abaels-MacBook-Pro:~ abaelhe$ su Password: bash-3.2# firmwarepasswd -check Password Enabled: Yes bash-3.2# firmwarepasswd -delete Delete Firmware Pass ......
判断推理-逻辑判断（论证类-归因论证）
归因论证 介绍 观察者对他人的行为过程或自己的行为过程所进行的因果解释和推论。 题目形式 一般由既成事实和原因分析两部分组成，有些题目会省略原因分析的过程，直接给出结论或建议。 一、对比实验归因（难点） 常见形式 完整叙述对比实验过程，并根据实验结果给出原因分析、结论或建议，少数题目为不同时间段对比 ......
[Codeforces] CF1793C Dora and Search
CF1793C Dora and Search 题意 给定一个长度为 \(n\) 的排列 \(a\) ，问是否存在正整数 \(l,r\) 使得 \(a_l,a_r\) 均不为 \(a_{l...r}\) 中的最大值或最小值。 思路 很明显的双指针，虽然我最开始的思路是二分 预处理当前序列的最大值和最 ......
BIIP 生物信息学与智能信息处理**年学术会议(BIIP20XX)Bioinformatics and Intelligent Information Processing Conference
生物信息学与智能信息处理2023学术年会举行 发布日期：2023年06月25日 14:01 点击次数：1038 ［本站讯］近日，中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业委员会生物信息学与智能信息处理2023学术年会(BIIP2023)在济南举行。中国科学院院士、天津大学教授元英进出席会议。山东大学副 ......
20.Explain how the following reasoning fails to address the complexity of the issue involved, and rebut it. “Sanya is warm all year round and has beautiful beaches,
Round 1: Identifying the Failure in Reasoning Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's kick off our discussion by examining the reasoning: "Sanya ......
19.Some people say:Face-to-face classes are a better option for college students than online classes. Present possible counterarguments to the claim, rebut it and reaffirm the argument.
Round 1: Presenting Possible Counterarguments Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! The claim that face-to-face classes are a better option than onl ......
14.Do you have a tentative plan for you reading and/or research writing project for this semester? Create a timetable with specific goals, objectives, ways to realize them and timelines.
Round 1: Discussing the Importance of a Tentative Plan Speaker 1 (Graduate Student A): Greetings, everyone. Today, our topic revolves around having a ......
15.Please retell the parable of The Blind men and An Elephant. What is the moral of the parable? What can we learn from the parable when it comes to critical thinking?
Round 1: Retelling the Parable and Extracting the Moral Speaker 1 (Student A): Hey everyone! So, let's dive into the parable of "The Blind Men and the ......
11.Demonstrate the essentials concerning "Abstract" in research papers,such as features, types, and components.
11.Demonstrate the essentials concerning "Abstract" in research papers,such as features, types, and components. 演示研究论文中关于“摘要”的要点，如特点、类型和组成部分。 Round 1: ......
12.How do you understand the three “C”s（Concise，Clear & Coherent）in an academic Abstract writing？Why are they so important and worthy of a careful study？
Round 1: Understanding the Three "C"s in Academic Abstract Writing Speaker 1 (Researcher A): Greetings, everyone. Today, we're delving into the signif ......
逻辑视图实验分析及其问题思考
四 实验分析及问题思考 对于会员管理系统的实现视图模型实验，以下是对实验过程的分析及问题思考： 实验过程分析： 在会员管理系统的实现视图模型实验中，我们首先对会员信息、会员关系和会员积分三个子系统进行了独立的设计和开发。然后，通过接口和数据交互将这三个子系统集成在一起，形成了一个完整的会员管理系统。 ......
逻辑视图模型建模会员关系管理
一 实验目的 l 理解面向对象系统分析和对象类建模的概念； l 了解和掌握面向对象系统分析的方法和步骤； l 了解和掌握寻找待开发系统中类的方法和技巧； l 了解和掌握分析类之间继承关系的方法； l 了解和掌握分析类之间的关联关系的方法； l 掌握使用Rational Rose建立类图模型的方法； ......
CodeForces 1902F Trees and XOR Queries Again
洛谷传送门 CF 传送门 如果我们能把 \(x \to y\) 路径上的所有点权插入到线性基，那么可以 \(O(\log V)\) 查询。 但是因为线性基合并只能 \(O(\log^2 V)\)（把一个线性基的所有元素插入到另一个），所以只能倍增做 \(O((n + q) \log n \log^2 ......
java-数据和集合 and 数据结构
1: 数组： 基本类型的数组：int[] 引用类型的数组：Student[] 2：Collection集合(掌握) (1)集合的由来 我们学习的是面向对象的语言，而面向对象的语言常见的操作就是操作对象。 为了方便我们对多个对象进行操作，我们可以使用对象数组来进行。 但是对象数组的长度是固定的，不适应 ......
[AGC037E] Reversing and Concatenating 题目解法
题目链接 点击打开链接 题目解法 很妙的一道题 首先考虑最大化开头出现的最小字母( \(c\) )的个数 可以发现，通过一次操作可以截出后缀为 \(c\) 的序列，之后的操作每次可以倍长 \(c\) 的长度 如果倍长 \(k-1\) 次之后的长度仍然 \(<n\)，那么我们需要考虑在保证上面的条件最 ......
逻辑回归
逻辑回归 逻辑回归问题和线性回归问题不一样，我们将不用线性回归来解决，而使用 Sigmoid 非线性函数来处理。 🧐逻辑回归是什么？ 逻辑回归并不是回归问题，是属于监督学习的一类，通常输出是几个离散值，而不是像线性回归有连续的 y。 🧐为什么不用线性回归解决逻辑回归问题？ 比如说二元逻辑回归问题 ......
How to Use Docker and NS-3 to Create Realistic Network Simulations
https://insights.sei.cmu.edu/blog/how-to-use-docker-and-ns-3-to-create-realistic-network-simulations/ How to Use Docker and NS-3 to Create Realistic N ......
逻辑回归自己尝试
自己逻辑回归尝试 1、固定好坏样本，随机种子 先去看分箱情况 data_sd = X1 num_cols=X1.columns import pycard as pc num_iv_woedf = pd.DataFrame() clf = pc.NumBin(max_bins_num=7,min_b ......
逻辑回归思路
整体建模思路 1、拿到样本先分训练集和测试集，0.7或0.8，根据样本数量考虑是否增加验证集，本次不增加验证集。 2、对训练集样本进行初筛。iv大于0.01，相关系数低于80%，缺失率根据变量中文名无特殊情况，不得高于80%。 3、对训练集先用决策树分6-8箱。此时对变量进行二次筛选。主要考虑变量是 ......
toad逻辑回归尝试
from sklearn.model_selection import train_test_split train,test=train_test_split(dd,test_size=0.6) toad.detect(dd) toad.quality(dd,target='target',iv_ ......
逻辑回归
2、逻辑回归 2.1常规但是要考虑样本均衡问题 import matplotlib.pyplot as plt x=z.iloc[:,0:7] y=z.iloc[:,7:] from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea ......