题意对于一个序列\({b_n}\)，规定：\[f_min(b)=\prod_{i=1}^n(min_{j=1}^ib_j)\]\[f_max(b)=\prod_{i=1}^n(max_{j=1}^ib_j)\]给定一个序列\(a\)，求\(a\)所有的排列\(p\)的\(f_min(p)\)与\(f_max(p)\)之和。\(n\le5000\)Sol不难想到一个简

Reduce(C++17)lls=reduce(a+1,a+1+n);//求和lls=reduce(a+1,a+1+n,std::plus<ll>);//求和doubles=reduce(a+1,a+1+n,std::multiples<double>);//求积ints=reduce(a+1,a+1+n,std::max<int>);/

数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如

当使用CSSgridminmax()函数时，重要的是要决定使用auto-fit或auto-fill关键字。如果使用不当，可能会导致意想不到的结果。当使用minmax()函数时，auto-fit关键字将扩展网格项以填充可用空间。而auto-fill将保留可用空间，而不改变网格项的宽度。也就是说，使用auto-fit

解释概念https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c灵魂提问2个问题：（1）是对每一个样本进行归一化（按行归一化）还是对每一个维度进行归一化（按列归一化）？（2）是将训练集和测试集分别归一化还是放在一起进行归一化？答案(1)按列(2)一般分来归一化代码手写train_x为2维数据，一维数据直接

见：『一文搞懂完全背包问题』从0-1背包到完全背包，逐层深入+推导-零钱兑换-力扣（LeetCode）0-1背包:dp[i][w]=minmax(dp[i-1][w],dp[i-1][w-wi]+vi)完全背包dp[i][w]=minmax(dp[i-1][w],dp[i][w-wi]+vi)即完全背包可以是重复选。另外，通常可以简化2D数组到1D，因为

前言书接上回，我们学习了uniapp的基本概念、用处、vue语法在uniapp中的使用、page.json的全局配置和局部配置以及组件的使用。本节我们将继续学习uniapp组件。uniapp组件学习viedo视频播放组件。常用属性：src、autoplay、loop、muted，详情请查看viedo组件案例代码：<template>

constarr=[1,5,3,7,9,21,33,18,12,44,43,22,55,66,65]constresult=arr=>{//存储最小值letminMax=0//存储最大值letmax=0arr.forEach(item=>{if(item>max){if(minMax<max){minMax=max

提取自洛谷日报从C++98到C++20，寻觅甜甜的语法糖们中C++98到C++14的部分。这是菜鸡作者写给自己看的，你认为有缺失可以在评论区说，但是不一定会添加。函数所位于的库就不写了，反正都#include<bits/stdc++.h>了。__lg(x)：GNU私货。返回\(\lfloor\log_2x\rfloor\)。__b

获取一个数组中的最大值和最小值，通过匿名函数声明自定义比较策略。#include<iostream>#include<vector>#include<algorithm>#include<string>#defineBUFSIZE6usingnamespacestd;typedefstruct{std::stringname;intdistance;}vi;intmain(){

先上结果：定义转换函数代码：defrange2min(text):if'千'intext:text=text.replace('千','000')#替换中文为数字if'万'intext:text=tex

分类任务概述曼哈顿距离：|x1-x2|+|y1-y2|欧几里得距离：汉明距离：距离测量——“相似”是什么意思？2.最近邻算法提供一种思路，即：未知的豆离哪种豆最近就认为未

#include<stdio.h>intminmax(inta[],intlen,int*max,int*min);intmain(){  inta[10]={5,4,3,2,1,6,7,8,9,10};  intmax,min;  minmax(a,si

 001、函数原型MinMax<-function(data,min,max){##该函数限定了数据框中元素的上下限data2<-datadata2[data2>max]<-max