买书问题dp实现题目：买书有一书店引进了一套书，共有3卷，每卷书定价是60元，书店为了搞促销，推出一个活动，活动如下：如果单独购买其中一卷，那么可以打9.5折。
如果同时购买两卷不同的，那么可以打9折。
如果同时购买三卷不同的，那么可以打8.5折。
如果小明希望购买第1卷x本，第2卷y本，第3卷z本，那么至少需要多少钱呢？（x、y、z为三个已知整数）。
1、过程为一次一次的购买，每一次购买也许只买一本（这有三种方案），或者买两本（这也有三种方案），或者三本一起买（这有一种方案），最后直到买完所有需要的书。
2、最后一步我必然会在7种购买方案中选择一种，因此我要在7种购买方案中选择一个最佳情况。
3、子问题是，我选择了某个方案后，如何使得购买剩余的书能用最少的钱？并且这个选择不会使得剩余的书为负数。
母问题和子问题都是给定三卷书的购买量，求最少需要用的钱，所以有"子问题重叠"，问题中三个购买量设置为参数，分别为i、j、k。
4、的确符合。
5、边界是一次购买就可以买完所有的书，处理方式请读者自己考虑。
6、每次选择最多有7种方案，并且不会同时实施其中多种，因此方案的选择互不影响，所以有"子问题独立"。
7、我可以用minMoney[i][j][k]来保存购买第1卷i本，第2卷j本，第3卷k本时所需的最少金钱。
8、共有x*y*z个问题，每个问题面对7种选择，时间为：O(x*y*z*7)=O(x*y*z)。
9、用函数MinMoney(i,j,k)来表示购买第1卷i本，第2卷j本，第3卷k本时所需的最少金钱，那么有：MinMoney(i,j,k)=min(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7),其中s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7分别为对应的7种方案使用的最少金钱：s1=60*0.95+MinMoney(i-1,j,k)s2=60*0.95+MinMoney(i,j-1,k)s3=60*0.95+MinMoney(i,j,k-1)s4=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j-1,k)s5=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j,k-1)s6=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j,k-1)s7=(60+60+60)*0.85+MinMoney(i-1,j-1,k-1)

1stOpt一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂模型参数估算求解，线性/非线性规划等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
---------------------------------------------以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件包诸如Matlab,OriginPro,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（＞90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。

ASP微博系统是互联网首个ASP版本的微博系统演示及共享代码为其中一个特例文学微博站系统基本具有了微博系统中所具备的90%的功能

设计了一种新型电磁共振吸收超常材料。
这种材料具有金属-绝缘体-金属结构特性，其顶部的金属层由四瓣扇形金块构成。
模拟发现，此结构在可见光和紫外频段具有良好的电磁吸收能力，且位于四瓣扇形金块下的介质层的形状、尺寸和介电常数的变化对该材料的吸波能力具有很大的影响。
当四瓣扇形金块下的介质层为同等半径的圆柱形状，材料为氧化铝，厚度一定时，结构的吸收率高于90%的相对吸收线宽达到0.76，吸收范围从可见光波段延伸至紫外光波段。
该研究为电磁吸波器件的设计和制造提供了一定的理论依据。

S6D0142_V0.9_20050623.pdf

移植GRBL的0.9J标准版本，MDK编译无报错，有些警告，无大碍。
仅供学习使用，无用于商业。

火龙果软件工程技术中心  【摘要】软件项目中，范围变更失控是导致软件失败的主要原因。
分析了范围变更的主要原因，提出了范围变更控制的基本要素，建立了有效的范围变更控制流程，并且对范围管理的控制过程进行了分析，最后对软件项目范围变更控制进行了总结。
【关键字】软件项目；
范围管理；
变更控制；
过程控制1引言近年来，IT产业以惊人的速度发展，从而使软件产业的地位在经济发达国家提到了空前的高度。
虽然软件产业在国内外得到了迅速发展，但是软件项目实施效果却不容乐观。
调查分析表明，大约70%的软件项目超出预定开发周期，大型项目平均超出计划交付时间20%-50%，90%以上的软件项目开发费用超出预算，并且项目越大，

自动发现AutoSpotting是领先的开源现货市场自动化工具，已针对在各种规模下快速/轻松/毫不费力地采用EC2现货市场进行了优化。
通常设置它以最小的配置更改来监视现有的长期运行的AutoScaling组（通常只是对其进行标记，但即使使用现有的标记也可以避免），从而通常节省70％-90％的Spot成本，但是与替代工具和解决方案相比，集成度更高，更具成本效益且更易于采用。
它是如何工作的？安装并通过标记使其能够针对现有按需AutoScaling组运行后，AutoSpotting会逐渐用便宜的实例替换其按需实例，这些实例至少与该组的成员大小相同且配置相同，而无需在任何情况下更改组启动配置办法。
您还可以继续运行可配置数量的按需实例，以百分比或绝对数形式给出，并且在实例实例终止的情况下，它会自动故障转移到按需实例。
展望未来，以及在与预期标签匹配的任何新ASG上，超出配置为保持运行的数量的任何新按需实例将在启动后几秒钟内立即替换为现货克隆。
如果由于现货容量不足而暂时失败，AutoSpotting将每隔几分钟尝试不断更换它们，直到现货容量再次可用后才成功。
当启动竞价型实例

利用CNN处理CIFAR-10的测试精度没达到0.9，所以来试试Rsenet~通过数据增强等处理方式，利用20层的Resnet对其进行测试，精度达到0.9139.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。