组成最大数（北京理工大学mooc 上） 组成最大数（北京理工大学mooc 上） 题目内容： 任意输入一个自然数，输出该自然数的各位数字组成的最大数。 输入格式： 自然数 n 输出格式： 各位数字组成的最大数 输入样例： 1593 输出样例： 9531[回车] 1 #include<stdio.h> ...
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2019-10-07 11:20:49
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《利用Python进行数据分析·第2版》第四章 Numpy基础：数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因： + numpy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他python内置对象。其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作。比起内置序列，使用的内存更少（即时间更快，空间更少） ...
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2019-10-07 00:34:00
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1、整型 底层的文件处理 需要控制占用存储空间量的大数组 底层的文件处理 需要控制占用存储空间量的大数组 数值运用： 长整型数值有一个后缀L 或1 ( 如4000000000L) 十六进制数值有一个前缀Ox 或0X ( 如OxCAFEL） 加上前缀0b 或0B 就可以写二进制数 数字前加下划线相当于 ...
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2019-10-04 21:06:28
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一、监控告警 登录目标主机，查看dataeng服务 服务正常，测试命令 重启服务后，再测试，依然返回错误， 二、查看信号器是否达到上限 1、查看当前信号器上限设置 最大数组数128个 2、查看已经使用的信号器 可以看出已使用128个数组，已经达到上限了。 3、查看谁使用了信号器 4、修改信号器设置上 ...
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2019-08-21 11:17:34
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https://blog.csdn.net/sky_kkk/article/details/79725646 numpy中axis取值的说明首先对numpy中axis取值进行说明：一维数组时axis=0，二维数组时axis=0，1，维数越高，则axis可取的值越大，数组n维时，axis=0，1，…， ...
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2019-08-10 10:01:39
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PyTorch安装： https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch基础： 张量：包括零维（常数），一维（数组/列表/元组），二维（矩阵）...... 张量的创建： torch.tensor(list/array/tuple) #把数组/列表/集合转 ...
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2019-07-17 23:15:18
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众所周知。VUE最大的优点就是数据驱动视图。当数据发生改变时，会监听到变化，后渲染到页面上。那么为什么当我们在修改data中声明的数组或对象时。VUE并没有监听到变化呢？这个我也不知道。我们可以后续再进行补充。没见过的来看看。见过的进来瞅瞅。举一个例子~代码如下： 明明输出的数组和对象的内容已经发生 ...
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2019-07-02 09:27:03
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让我们考虑一个简单的编程挑战：对大数组中的所有元素求和。现在可以通过使用并行性来轻松优化这一点，特别是对于具有数千或数百万个元素的巨大阵列，还有理由认为，并行处理时间应该与常规时间除以CPU核心数一样多。事实证明，这一壮举并不容易实现。我将向您展示几种并行执行此操作的方法，它们如何改善或降低性能以及 ...
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2019-06-22 10:46:18
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这个东西其实看看就好， $n^3$ 次的做法虽说也是多项式但总给人很暴力的感觉... 链接： "uoj 79" 我们都知道二分图最大匹配可以匈牙利、网络流，因为二分图只有一边连向另一边，换句话说就是不存在奇环（可以简单证明），这是增广路算法可以解决的 对于有向无环图，网络流算法也可以跑得非常优秀，但 ...
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2019-03-31 09:25:07
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1.Python基础学习之高级数组（一） 1.1视图：就是与较大数组共享相同数据的较小数组。Numpy包提供数据视图的概念是为了精确地控制内存的使用方式。 数组视图、切片视图、转置和重塑视图等 数组视图实例： from numpy import* M=array([[1.,2.],[3.,4.]]) ...
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2019-03-25 23:33:27
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