#include#includeusingnamespacestd;intlen=0,buf_len=0;charoutput[255*1000+2000]={'\0'},buf[300]={'\0'};charc;intmain(){//FILE*p=fopen("in.txt","r");while(scanf("%c",&c)!=EOF){if(c>='A'&&c<='Z'||c>='a'&&c<='z'){//是
系统 2019-08-12 09:27:30 2182
第一题：某次科研调查时得到了n个自然数，每个数均不超过1500000000（1.5*109）。已知不相同的数不超过10000个，现在需要统计这些自然数各自出现的次数，并按照自然数从小到大的顺序输出统计结果。解题过程：直接sort快拍然后扫描一遍即可。第二题：在初赛普及组的“阅读程序写结果”的问题中，我们曾给出一个字符串展开的例子：如果在输入的字符串中，含有类似于“d-h”或“4-8”的子串，我们就把它当作一种简写，输出时，用连续递增的字母或数字串替代其中的
系统 2019-08-12 09:27:02 2182
Centos中安装Sublime编辑器1.从官网下载相应操作系统的下的安装包(http://www.sublimetext.com/2)，这里下的是linux下的安装包2.解压安装包，并将其放在/opt/下：tar-jxvfSublimeText2.0.1.tar.bz2-C/opt/3.链接sublime的启动文件到/usr/bin，以便可以在终端使用sublime启动：ln-s/opt/Sublime\Text\2/sublime_text/usr/b
系统 2019-08-12 09:26:47 2182
Gotacasehelptheotherday:https://connect.microsoft.com/VisualStudio/feedback/ViewFeedback.aspx?FeedbackID=476401,whichisaboutbackslashestrimmedofaUNCpathstartingwith"\\"as/SourceDir="[SourceDir]\".Thinkofaworkaroundforhim:if(Regex.
系统 2019-08-12 09:26:43 2182
题目链接：http://acm.tju.edu.cn/toj/showp.php?pid=2867题目大意：给定一系列活动的开始时间和结束时间，问最多能参加的活动数目思路：//本题属于最大区间调度问题，即数轴上有n个区间，选出最多的区间，使这些区间互相不重叠。算法：按右端点坐标排序，然后依次按后者的开始时间是否大于前者的结束时间（注意更新前者的下标）选择所有能选的区间。代码：//本题属于最大区间调度问题，即数轴上有n个区间，选出最多的区间，使这些区间互相不
系统 2019-08-12 01:51:56 2182
SDL是一个跨平台的渲染组件，眼下已经推出到2.0.3版本号，支持Win/Linux/OSX/Android。网上非常多介绍大多是基于SDL1.2版本号的，与2.0版本号有一定的区别，本文演示怎样用SDL2.0版本号播放视频（仅视频）。SDL下载站点：http://libsdl.org參考网址：http://blog.csdn.net/dawdo222/article/details/8692834上代码：//演示怎样用SDL2进行播放//可參考http:
系统 2019-08-12 01:33:11 2182
这种灵活的通讯消息结构到底是怎么样实现的呢？下面就来仔细地分析它实现的代码，如下：#001//Readfileandbuildmessagetemplates#002voidLLMessageSystem::loadTemplateFile(constchar*filename)#003{首先判断文件名称是否合法。#004if(!filename)#005{#006llerrs<<"Notemplatefilenamespecified"<
系统 2019-08-12 01:32:52 2182
本文主要基于AnandRajaraman和JeffreyDavidUllman合著，王斌翻译的《大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书。KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的
系统 2019-08-12 01:32:45 2182
时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN和LSTM模型时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recur
系统 2019-09-27 17:56:06 2181
整理Python中常用的函数一，把字符串形式的list转换为list使用ast模块中的literal_eval函数来实现，把字符串形式的list转换为Python的基础类型listfromastimportliteral_evalstr_list="[1838,13735,8285,35386]"mylist=literal_eval(str_list)type(mylist)二，filterfilter()函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由
系统 2019-09-27 17:55:48 2181
