​【题目描述】某国为了防御敌国的导弹袭击，发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段，所以只有一套系统，因此有可能不能拦

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>//本程序用于统计优秀（A），及格（B），不及格（C）人数intmain(){   intA=0,B=0,C=0;   intn;//n是参与本次测试的学生人数   inthigh=0,low= 0;//划分线分数   printf("输入学生人数:\n");   scanf_s("%d

 669.修剪二叉搜索树-力扣（LeetCode）思路：递归出口：当root为空时，返回空。当root的值比low小时，如果root没有右子树，直接返回空；否则返回trimBST(root.right,low,high)。当root的值比high大时，如果root没有左子树，直接返回空；否则返回trimBST(root.left,low,high)。单层递归逻辑：

msr寄存器的读写有两个指令rdmsr和wrmsr。他们可以用来读写一些系统相关的寄存器。格式是：首先向ecx写入msr寄存器的地址，这要查一下手册。对于rdmsr，会将读到的信息，一个64bit数据，高32bit放到edx，低32存访到eax。对于wrmsr，除了向ecx写入msr寄存器的地址，还要向edx和eax写入要写入的值

初始谜题1由源码可知，有固定的前缀，且长度为18，超过一个块的长度，可以通过求方程的形式先将key求出来，再将整个key带入解密函数得到加密前的字符串求key#sageN_HEX="FFFFFFFEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF7203DF6B21C6052B53BBF40939D54123"N=Integer(int(N_HEX,16))c=93382

目录1.np.arrage()2.np.arange()3.ones/empty/zeros函数4.np.randomnp.random.rand():np.random.random():np.random.randn()np.random.randint(low，high，size，dtype)np.random.uniform(low，high，size)np.linspace1.np.arrage()importnumpyasnp##下面两种结果相同

 在神经网络中，噪声指的是数据或模型中的随机扰动或不准确性，这些扰动可以影响模型的训练和预测结果。噪声：表达了在当前任务上学习算法所能达到的期望泛化误差的下界（即模型学习的上限），即刻画了学习问题本身的难度。不可控的错误很难避免，这被称为不可约偏差(irreducibleerror)

0前言本文主要讲述了决策树背后的信息熵的公式含义及计算方式，并列举出多道例题帮助理解。1信息熵的定义1.1信息熵公式笔者使用下图(1-1)直观理解信息熵的含义。信息熵越大，表示该随机变量的不确定性越高。对于均匀分布，信息熵达到最大值。1.2证明：对于均匀分布，信息熵最

快速排序快速排序是对[[冒泡排序]]的优化，使用了分治的思想。步骤选择基准元素（Pivot）：从数组中选择一个元素作为基准。常见的选择方法有：选择第一个元素选择最后一个元素选择中间的元素随机选择一个元素三数取中法（选择第一个、最后一个和中间值的中间值）划分操作（Partition

原理不做赘述,参见【数值计算方法】数值积分&微分-python实现-FE-有限元鹰-博客园,直接上代码,只实现1d,2d积分,N维积分的蒙特卡洛方法也类似.代码fromtypingimportCallable,Union,ListdefMonteCarloInt2d(f:Callable,x:Union[float,List[float]],

库函数（不讲武德法）intcmp(constvoid*a,constvoid*b){   return*(int*)a-*(int*)b;} 调用qsort(nums,numsize,sizeof(int),cmp;元素什么类型自己改一下就行了。可以对a，b进行操作降序或者偶奇排序。选择排序voida(int*a,intn){  for(inti=0;i<n;

#include<stdio.h>#include<stdbool.h>#include<stdlib.h>/*时间复杂度是O(n*递归层数)O(n*logn)空间复杂度是O(递归层数)*/intPartition(inta[],intlow,inthigh){ intpivot=a[low];//第一个元素作为枢轴 while(low<high){//low和high作为数轴最终位

669.修剪二叉搜索树给你二叉搜索树的根节点root，同时给定最小边界low和最大边界high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low,high]中。修剪树不应该改变保留在树中的元素的相对结构(即，如果没有被移除，原有的父代子代关系都应当保留)。可以证明，存在唯一的答案。所

冒泡排序 排序        从小到大顺序排 轮数        数据个数-1 每一次比较的次数      数据个数-1-当前的轮数      每次比较开始从下标为0的地方开始比较     轮数：0~<数据个数-1次数：0~<数

704：二分查找题目链接：https://leetcode.cn/problems/binary-search/这个还是比较简单的intsearch(vector&nums,inttarget){intlow=0;inthigh=nums.size()-1;intmid=(low+high)/2;while(nums[mid]!=target||low>=high){if(nums[mid]<target){

 C++计算函数耗时的类。在需要计算耗时的类里面，定义这个类的对象即可。#ifndef__ELAPSE_MILLSEC_H__#define__ELAPSE_MILLSEC_H__//#include<iostream>#include<chrono>#include<iomanip>//用于设置输出流的格式usingnamespacestd;//计算耗时class

1、publicclassQuickSort{//主函数，调用快速排序算法publicstaticvoidquickSort(int[]arr,intlow,inthigh){if(low<high){//获取分区点intpivotIndex=partition(arr,low,high);//对左子数

确认表空间高水位线，是否有可回收空间。selecta.tablespace_name,a.high_water_mark,b.user_bytes,b.total_bytesfrom(SELECTtablespace_name,max(header_block+blocks)*8192AShigh_water_markFROMdba_segmentsWHEREtablespace_name='USERS'GROUPBYtablespace_n

在Delphi中，Low和High是两个非常有用的函数，它们分别用于获取枚举类型、数组、字符串或其他有序类型的最小值和最大值。当你想要遍历这些类型的所有可能值时，Low和High函数就显得特别有用。以下是关于如何使用Low和High函数进行遍历的详细说明：遍历枚举对于枚举类型，Low

假设你想传输的浮点数是123.456，其在内存中的二进制表示为CDABEF12（这是假设为大端序的情况，即最高有效字节先出现）。为了将其发送给Modbus设备，你需要将这32位拆分为两个16位的寄存器值CDAB和EF12。#include<stdint.h>voidfloat_to_modbus_regs(floatf,uint16_t*reg_high

AChinesefairywearingalightgreenweddingdress,lightgreentullecloak,goldenPhoenix,nine-tailedfoxspirit,ninetailsspreadoutbehindlikeacircleofsmokeintheair,peachblossoms,clouds,highquality,symmetricalcomposition,highresol

#include<iostream>usingnamespacestd;intPartition(inta[],intlow,inthigh){ inti=low; intj=high; intpivot=a[low]; while(i<j) { while(i<j&&a[j]>=pivot) { j--; } a[i]=a[j]; while(i<j&&

引言在机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上学习得太好，以至于它捕捉到了数据中的噪声和随机波动，而不是潜在的真实关系，这导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳；欠拟合（Underfitting）是指模型在训练数据上未能捕捉到足够的信息或模式，导致模型在训练集和测试集上

目录1.前言2.区间缩放背景3.区间缩放原理3.1.区间缩放基础3.2.区间缩放分析4.区间缩放编码1.前言上篇文章熵编码(三)-算数编码(一)介绍了算数编码的基本流程和工作原理。本篇文章主要讲述算术编码区间缩放2.区间缩放背景上篇文章编码过程使用的是无限精度的小数并且在

7-12日K蜡烛图 题目描述股票价格涨跌趋势，常用蜡烛图技术中的K线图来表示，分为按日的日K线、按周的周K线、按月的月K线等。以日K线为例，每天股票价格从开盘到收盘走完一天，对应一根蜡烛小图，要表示四个价格：开盘价格Open（早上刚刚开始开盘买卖成交的第1笔价格）、收盘价格Close（下