作文里面的画图题用语言描述画图过程合同采购综合评分标准责任分配矩阵成本预算表成本估算成本管理计划活动清单活动属性变更日志问题日志项目章程自己再添加更多内容甘特图甘特图包含以下三个含义：1、以图形或表格的形式显示活动；2、通用的显示进

日常工作中常用的管理工具SWOT分析法：帮你清晰地把我全局，分析自己在资源方面的优势域劣势，把握环境提供的机会，防范可能存在的风险与威胁，对我们的成功有非常重要的意义PDCA循环规则：每一项工作，都是一个pdca循环，都需要计划、实施、检查结果，并进一步进行改进，同时进入下一个循

文章目录基本概念计算步骤：1.计算\(A^TA\)和\(AA^T\)2.求解特征值和特征向量3.构造奇异值矩阵Σ4.完成分解具体例子：计算步骤简化：作用和用途基本概念奇异值分解（SingularValueDecomposition，简称SVD）是一种将任意矩阵分解为三个矩阵乘积的重要线性代

binwalk常用命令(kali_linux) 基本用法：binwalk[选项]文件名参数介绍：-B：不执行任何提取，只显示可能包含文件的偏移量。-e：将所有提取文件保存到当前目录下的一个子目录中。-M：尝试包含另一个已知格式（以逗号分隔的列表）。-y：尝试所有提取操作/文件类型。binwalk  文件名

某培训机构入学管理系统有报名、交费和就读等多项功能，下面是对其各项功能的说明:1、报名:由报名处负责，需要在学员登记表上进行报名登记，需要查询课程表让学员选报课程，学院所报课程将记录到学员选课表2、交费:由收费处负责，需要根据学员所报课程的收费标准进行收费，然后在账目表上记

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与意义在图像处理领域，低光照环境下的图像增强是一个具有挑战性的问题。为了提高图像的可视性和细节信息，本研究项

dagum基尼系数分解工具相比于传统的基尼系数而言，Dagum基尼系数能够将其分解为地区内差距、地区间差距以及超变密度。Dagum基尼系数的相关计算公式如下：1、总体基尼系数：2.子群内部基尼系数3.子群之间基尼系数4.子群内差异对总体基尼系数贡献5.子群间差异对总体基尼系数

对Dagum基尼系数分解工具进行了更新，主要是针对在多个年份数据中，各个组别排序不一致的情况下，需要一年年来做的问题。在新的版本中，不论各个年份的组别均值排序是否相同，软件都支持对一年或者多年的数据进行分解运算。以上。需要的话，扫描微信二维码加我就行。附带有使用文档、参

来个简单的。概念Lyndon串：一个字符串\(s\)被称为Lyndon串，当且仅当\(s\)整个串是所有后缀中严格最小的。例如\(\mathtt{ababb},\\mathtt{abcdefg}\)。Lyndon分解：将字符串\(s\)分解为\(w_1,w_2,...,w_k\)，满足\(w_1\gew_2\ge...\gew_k\)，并且\(w_1,w_2,..

一、1、两个大素数：p,q（验证13是否是素数则输入13，显示结果为13=13，可见13是素数）2、模数ｎ：ｎ＝ｐ＊ｑ（分解出素数p和q的网站http://www.factordb.com/）3、计算欧拉函数φ(n)=(p-1)*(q-1)4、公钥指数：e与f(n)互质，且与1<e<f(n)amodb=1一般为655375、私钥指数d满足e*d=1(mod(f(n))

1、Quora精选:为什么软件开发周期总是预估的2~3倍？https://www.sohu.com/a/132411358_355123这篇文章通过一个徒步旅行的比喻，解释了为什么软件开发周期通常会比预估的长2到3倍。文章中提到，开发过程中经常会出现意想不到的挑战和困难，比如需求变更、技术问题、资源限制等，这些都会导

原题链接题解1.数组最大能开到1e82.vector比数组容易mle3.筛素数的时间复杂度是O(n)4.由于一个数最多有\(log_2(n)\)个因子，我们标记每一个合数的最小质因子，然后直接除就行（递归思想？）code#include<bits/stdc++.h>#definelllonglongusingnamespacestd;vector<ll>pr

利用矩阵SVD分解，拟合直线与平面SVD分解奇异值分解(SingularValueDecomposition，以下简称SVD)就是解决最小二乘法的利器，它不仅可以拟合直线、平面，还可以得到点云的最小包围盒。关于SVD与最小二乘的数学原理和关联，可以直接网上搜索查找，资料大把。本文主要讲解其几何意义和代

挺简单的题目，就是一个普通博弈论套了一个交互的皮。。。但是恶心的就是，交互的皮是真难顶啊，什么sb玩意，我因为爆了int一直给我现实TLEontest1，这我怎么调？不得不说，交互题和普通的题目真是差别太大了，就评测这一块，返回的消息完全无法给我有效的指导。。然后我就直接坐大牢。要是这

选项：A、性能B、⽆充分理由的揣测C、偶然的设计失误D、可测性答案：BC解析：验证空间是⼀个⽆限集合，我们不可能细化到所有的元素，这就需要我们在分解时重视⼀些主要的关注点，同时忽略掉⼀些不必要的⾮关注点，1、测试点主要关注：a)功能的正确；b)功能、性能点的覆盖；c)发现设计错

作用把一个大字符串分成好多个小字符串这些小字符串的最小后缀，就是其本身求出这些小字符串的右端点下标#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;chars[5000005];intn,ans;vector<int>a;intmain(){ scanf("%s",s+1); n=(int)strlen(s+1); intx; for(inti=

#为什么你选择成为一名程序员？#​目录推荐JupyterLab入门复杂的矩阵运算其它人工智能和机器学习的Python库推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站在进入主题之前，我们先讨论几个人工智能和机器学习中常用的重

不用考试了/kx/kx/kx/kx/kx/kx/kxABCD一眼。E发现状态不多，可以直接搜，状态之间的转移关系很容易让人想到minimax搜索，直接做即可。注意细节。F题面没有废话，数据范围良心，做法巧妙，好评。link一看到lcm，不难想到要分解质因数，试除法可以通过，不过我们更喜欢Pollard-Rho。将\(

引言随着互联网、大数据等新技术的迅速发展，人们的生活变得更加便捷，但同时也导致网络数据爆炸式增长。为了快速帮助用户找到感兴趣的内容，越来越多的研究者致力于推荐算法的研究，以提高推荐质量，向用户推荐更符合其喜好的内容。然而，目前的推荐算法仍存在数据稀疏性、隐私保护和冷启动

时序数据  时序数据作为与时间强相关数据，有着独特的特点，但是也有很多通用的数据的性质。1.通过数学期望与协方差进行特征相关性的计算；2.平稳性检验  定义上的平稳性指的是固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程。其数学期望和方差这

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分解因子：#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;usingll=longlong;constintN=1e6+9;intmain(){ ios::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); cout.tie(0); lln; cin>>n; vector<ll>v; for(lli=1;i<=n/i;i++) {

1、算术基本定理（唯一分解定理）每个正整数都能够唯一的表示成它的质因数的乘积2、n中最多只有一个大于根号n的质因子因为如果有两个以上的话，乘积会大于n。因此只需要从2遍历到根号n即可。#include<iostream>usingnamespacestd;intmain(){ intn; cin>>n; for(int

描述编写一个把整数N分解为质因数乘积的程序。比如分解210，可以写成210=235*7，请按这个格式输出。输入描述一个整数N(2≤N≤10上角标9)。输出描述输出把N拆成几个质数相乘的形式，质数必须从小到大相乘。用例输入1 120用例输出1 120=2*2*2*3*5代码#include<

数学问题：利用Cholesky分解法解决线性方程问题Ax=b,其中(A,b)分别为:解决代码：​#include"windows.h"#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#include<iostream>#include<iomanip>#include<math.h>usingnamespacest