主要内容：什么是缺失值缺失值的识别缺失模式探索缺失值处理1.什么是缺失值1.1查看R内置数据集data() mydata<-mtcars data()mydata<-mtcars#创造1个有空值的dataframe#给mydata的第1列的第1-5行赋值为NAmydata[(1:5),1]<-NAmydata结果：>data

平衡二叉树https://leetcode.cn/problems/balanced-binary-tree/description/描述给定一个二叉树，判断它是否是平衡二叉树示例1输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：true示例2输入：root=[1,2,2,3,3,null,null,4,4]输出：false示例3输入：root=[]输

泡沫镍（NickelFoam）是一种多孔材料，具有较大的比表面积和良好的导热性，通常用于热交换、储能、燃料电池等应用。其定压比热容（CpCp​）通常取决于材料本身的物理特性、孔隙率、密度等。对于110PPI（PoresperInch，即每英寸孔数为110）的泡沫镍，常规的比热容可以根据材料的基本热物理性

#include"global.h"voidmain(){//1234567891011//1101110//1234567 //printf("%d",0X12);//0x开头都是十六进制，0开头都是10进制。 //printf("\n%d",012);//二进制转八进制11001062 floata=10.11; printf("%p",&a); system(&q

best定理居然还有运用范围。思路考虑如何来判断是否有解。由于每一条边都需要用到。但是它是使用很多条路径进行覆盖。我们考虑一个很巧妙的转化。建立一个超级源点，源点向每一条路径的开头连一条边。每一条路径的结尾向源点连一条边，这样一条路径就变成了一个回路。把所有

思路这是一个典型的背包问题。我们可以设\(dp_{j}\)为武器总强度为\(j\)的情况下的最小花费。于是，根据背包问题的模型我们就能得出：\[dp_j=\max_{1\lei\len}dp_{j-c_i}+p_i\]最终，答案就为第一个大于等于\(P\)的\(dp_j\)的下标\(j\)。时间复杂度为\(O(Tn

1.类描述            Clipper类封装了多边形上的布尔运算（交集、并并、差和异或），也称为多边形裁剪。输入多边形（主题subject 和剪辑集 clipsets）通过Clipper对象的AddPath和AddPaths方法传递给它，剪辑操作通过调用它的Execute方法执行。通过重复调用Execute，可以

1.描述ClipperOffset类封装了对打开路径和关闭路径进行偏移(膨胀/收缩)的过程。这个类取代了现在已弃用的OffsetPaths函数，该函数不太灵活。可以使用不同的偏移量(增量)多次调用Execute方法，而不必重新分配路径。现在可以在一次操作中对开放和封闭路径的混合进行偏移。此外，Off

这是一个区间求和问题，因为Q很大，所以使用前缀和。N不超过100，所以在Q次询问中嵌套一次O(n)的循环是不会超时的。令s[i][j][k]表示第i层中左上角为(1,1)，右下角为(j,k)的矩形中所有元素的和。s[i][j][k]=s[i][j-1][k]+s[i][j][k-1]-s[i][j-1][k-1]+a[i][j][k];然后在Q次询问中，枚举层数

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#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intn[110],l[110],q[110],p[110],r[110],tmp[110];chars[110];intk;voidI_LOVE_CSP(inta[],intb){ for(inti=0;i<k;i++){ a[i]*=b; } for(inti=0;i<k;i++){ a[i+1]

前言大家好，我是R哥。随着ChatGPT的火爆全网，AI这几年迎来爆发式增长，国内AI也遍地开花，各大厂也开始卷AI赛道了，眼花缭乱的大模型，花里胡哨繁杂的功能，多的真让人摸不着头脑。更头痛的是，传统AI应用的开发门槛非常高，也非常耗时费力，而且大多都只支持对话式交互，对智能体、AI应

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辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此，他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质，给他出了一个难题。医师把他带到一个到处都是草药的山洞里对他说：“孩子，这个山洞里有一些不同的草药，采每一株都需要一些时间，每一株也有它自身的价值。我会给你

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