这个里面有获取编辑器内容和设置编辑器内容。
两种方法,是以前上传的https://download.csdn.net/download/qq_33769914/10651952这个地址的整理。
2020/8/11 2:06:29 3.54MB ueidtor vue
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Maple是世界著名的符号计算数学软件之一,本书以Maple11中文版为基础,一方面按照数学内容的进程由初等数学到高等数学,包括如何调用Maple的函数做初等代数、微积分、线性代数和微分方程中的数学计算题。
验证数学公式的推导,演示函数图形;
另一方面按照计算机言语的进程从简单的单命令输入到复杂的编程,包括符号计算、数值计算、图形绘制和编写程序等全部内容,层次结构清晰,内容由浅入深。
  本书通过优化章节的结构、精选具有典范性的例题使初学者易学易用,并适合于不同层次读者的需求。
  本书可作为大专院校学生学习Maple的教材,学习高等数学的工具;
数学实验课程和数学模型的辅助教材;
教师教学的辅助工具;
科研人员和工程技术人员科学计算的参考手册。
2021/4/22 15:34:47 30.11MB 符号计算系统 MAPLE MAPLE教程 张韵华
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mpmath是一个在微信公众号外面编辑数学公式的插件
2021/5/15 16:16:31 1.23MB mpmath
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本书主要引见了近年来发展的气候统计诊断与预测新方法、新技术。
其中包括气候变化趋势和突变检测、气候周期识别、分离气候变化时空结构、诊断两变量场耦合特征以及气候预测等方面的技术。
还引见了作者发展的气候预测新方法。
本书不仅给出方法的原理和数学公式,还给出了计算步骤、计算结果分析要点及应用实例。
2018/5/7 15:26:16 4.6MB 魏凤英 编著 现代气候 统计诊断
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此项目为美观、功能全面、含网站后台的asp.net网站模板,是一款面向企业ASP.NET网站模板。
软件引见:系统是基于.Net平台开发的免费商城系统。
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TeeChartProActiveX是一个用于商业,科学,工程和统计的全功能图形图表工具。
TeeChartProActiveX提供上百种图形风格,包括2D和3D图形,33个数学公式和统计功能,并且可以支持无限制的轴。
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2022/9/4 23:16:22 10.78MB TeeChart ActiveX 完美 破解版
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【为什么学习机器学习算法?】人工智能是国家发展的战略,未来发展的必然趋势。
将来很多岗位终将被人工智能所代替,但人工智能人才只会越来越吃香。
中国人工智能人才缺口超过500万,人才供不应求。
要想掌握人工智能,机器学习是基础、是必经之路,也是极其重要的一步。
【课程简介】很多人认为机器学习难学,主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导,从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排,课程内容的不断打磨,重磅推出机器学习8大经典模型算法,对晦涩难懂的数学公式,通过图形展示其特点和本质,快速掌握机器学习模型的核心理论,将重点回归到机器学习算法本身。
本课程选取了机器学习经典的8大模型:线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、集成学习、聚类以及降维再也不用东拼西凑,一门课程真正掌握机器学习核心技术。
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2018/5/3 18:47:12 3.37MB 人工智能 机器学习 算法 数学 技术 回顾
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LeetCodecpp最新中文题解.pdfLeetCodecpp最新中文题解.pdfLeetCodecpp最新中文题解.pdf目录3.4Addbinary615.1.5BinaryTreeLevelOr-3.5LongestPalindromicSubstring.62dertraversalil3.6RegularExpressionMatching665.1.6BinaryTreeZigzag3.7WildcardMatching67LevelOrdertraversal.963.8LongestCommonPrefix5.1.7RecoverBinarySearch3.9ValidNumber70Tree983.10Integertoroman725.1.8SameTree3.11RomantoInteger735.1.9SymmetricTree1003.12CountandSay745.1.10BalancedBinaryTree..1023.13Anagrams755.1.11FlattenBinaryTreeto3.14SimplifyPath76LinkedList1033.15LengthofLastWord775.1.12PopulatingNextRightPointersineachnodeii105第4章栈和队列7952二叉树的构建10641栈795.2.1ConstructBinaryTree4ValidParentheses79fromPreorderandIn4.1.2LongestvalidParenorderTraversa106theses805.2.2ConstructBinaryTree4.1.3LargestRectangleinfromInorderandposHistogram82torderTraversal1074.1.4Evaluatereversepol-53二叉查找树108ishnotation845.3.1UniqueBinarySearch4.2队列85Trees.1085.3.2UniqueBinarySearch第5章树86Treesli.1105.1二叉树的遍历865.3.3ValidateBinarySearch5.1.1BinaryTreePreorderTreeTraversal865.3.4ConvertSortedarrayto5.1.2BinaryTreeInorderBinarySearchTree...112Traversal885.3.5ConvertSortedListto5.1.3BinaryTreePostorderBinarySearchTree113Traversal9054二叉树的递归.1145.1.4BinaryTreeLevelOr5.4.1MinimumDepthofBidertraversal)2narylree115目录5.4.2MaximumDepthofBi8.3.,2重新实现nextpermunaryTree116tation1425.4.3PathSum11783.3递归.1435.44PathSumil1188.4PermutationsII1445.4.5BinaryTreeMaximum8.4.1nextpermutation...144PathSuum11984.2重新实现nextpermu5.4.6PopulatingNextRighttation144Pointersineachnode120843递归1445.4.7SumRoottoLeafnum8.5Combinations146bers2185.1递归1468.5.2迭代147第6章排序1238.6LetterCombinationsofaphone6.1MergeSortedArray123umber1476.2MergeTwoSortedLists12486.1递归1486.3MergekSortedLists124862迭代96.4InsertionSortList125第9章广度优先搜索1506.5Sortlist1269.1WordLadder1506.6FirstMissingPositive1279.2WordLadderil1546.7SortColors1289.3Surroundedregions162第7章查找94小结16413194.l适用场景1647.1Searchforarange131942思考的步骤7.2SearchInsertPosition.13294.3代码模板1657.3Searcha2DMatrix133第10章深度优先搜索173第8章暴力枚举法13510.1PalindromePartitioning1738.1Subsets13510.2UniquePaths1768.1.1递归1350.2.1深搜1768.1.2迭代.1371022备忘录法.1768.2Subsetsil13810.23动规177821递归13810.24数学公式1788.2.2迭代.14110.3UniquePathsIl1798.3Permutations14210.3.1备忘录法1798.3.1nextpermutation14210.3.2动规.180目录10.4N-Queens1813.4Maximalrectangle21310.5N-QueensII18413.5BestTimetoBuyandSellStock10.6Restoreipaddresses186.21410.7CombinationSum18813.6InterleavingString21510.8CombinationSumIl18913.7ScrambleString21710.9GenerateParentheses.19013.8MinimumPathSum.22210.10Sudokusolver19213.9EditDistance22410.11WordSearch.19313.10DecodeWays.22610.12小结19513.11Distinctsub22710.12.1适用场景19513.12WordBreak22810.122思考的步骤1951313WordBreakil2300.12.3代码模板197第14章图23210.12.4深搜与回溯法的区別.19714.1CloneGraph23210.12.5深搜与递归的区别..197第15章细节实现题235第11章分治法19915.1ReverseInteger2351.1Pow(x,n)19915.2PalindromeNumber.23611.2Sqrt(x)20015.3InsertInterval237第12章贪心法20115.4MergeIntervals23812.1Jumpgame20115.5MinimumWindowSubstring23912.2JumpgameII15.6MultiplyStrings24112.3BestTimetobuyandSellstock20415.7SubstringwithConcatenation12.4BestTimetobuyandsellstockl205ofallwords24412.5LongestSubstringWithoutre15.8Pascal,sTriangle245peatingCharacters20615.9PascalsTriangleIl24612.6ContainerwithMostWater..20715.10SpiralMatrix24715.11SpiralmatrixII248第13章动态规划20915.12ZigZagConversion25013.1Triangle20915.13DivideTwoIntegers25113.2MaximumSubarray15.14TextJustification25313.3PalindromePartitioningII1215.15MaxPointsonaline255目录第1章编程技巧在判断两个浮点数a和b是否相等时,不要用a==b,应该判断二者之差的绝对值fabs(a-b)是否小于某个阈值,例如1e-9。
判断一个整数是否是为奇数,用x%2!=0,不要用x%2=1,因为ⅹ可能是负用char的值作为数组下标(例如,统计字符串中每个字符岀现的次数),要考虑到char可能是负数。
有的人考虑到了,先强制转型为unsignedint再用作下标,这仍然是错的。
正确的做法是,先强制转型为unsignedchar,再用作下标。
这涉及C十整型提升的规则,就不详述了。
以下是关于STL使用技巧的,很多条款来自《EffectiveSTL》这本书。
vector和string优先于动态分配的数组首先,在功能上,由于vector能够保证连续内存,因此一旦分配了后,它的功能跟原始数组相当;其次,如果用new,意味着你要确保后面进行孓delete,一旦忘记了,就会出现BUG,且这样需要都写一行delete,代码不够短再次,声明多维数组的话,只能一个一个new,例如int**ary=newint*[row_num];for(inti=0:i<rownum;++1)ary[i]newint[col_num]用vector的话一行代码搞定vector<vector<int>>ary(row_num,vector<int>(col_num,0))使用reserve来避免不必要的重新分配第2章线性表这类题目考察线性表的操作,例如,数组,单链表,双向链表等。
2数组2.1.1RemoveDuplicatesfromSortedarray描述Givenasortedarray,removetheduplicatesinplacesuchthateachelementappearonlyonceandreturnthenewlengthDonotallocateextraspaceforanotherarray,youmustdothisinplacewithconstantmemoryForexample,GiveninputarrayA=[1,1,2Yourfunctionshouldreturnlength=2,andaisnow[1,2]分析无代码1/LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutiontublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tif(numsemptyo)return0;intindex=ofor(inti=1:inumssize:1++iif(nums[index]!nums[i])nums[++index]=nums[i]returnindex12.1数组代码2//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutionipublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)treturndistance(numsbegin(),unique(numsbegin(),numsend())代码3/LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)lassSolutionfublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)treturndistance(numsbegin(,removeDuplicates(numsbegin(,numsend(),numsbegintemplate<typenameInIt,typenameoutit>OutItremoveDuplicates(InItfirst,InItlast,OutItoutput)thile(firstlast)i*output++=*firstfirstupper_bound(first,last,*firstreturnoutput相关题目RemoveDuplicatesfromSortedArrayI,见§2.1.22.1.2RemoveDuplicatesfromSortedArrayII描述Followupfor"RemoveDuplicates"Whatifduplicatesareallowedatmosttwice?Forexample,Givensortedarraya=[1,1,1,2,2,3]Yourfunctionshouldreturnlength=5,andAisnow[1,1,2,2,3分析加一个变量记录一下元素出现的次数即可。
这题因为是已经排序的数组,所以一个变量即可解决。
如果是没有排序的数组,则需要引入一个hashmap来记录出现次数。
4第2章线性表代码1//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArrayII//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)//qauthorhex108(https://github.com/hex108)classSolutiontublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tif(numssize(<=2)returnnumssizeintindex=2for(inti=2:inumssize(:i++)ff(nums[i]!numslindex-2]nums[index++]=nums[i]returnindex;代码2下面是一个更简洁的版本。
上面的代码略长,不过扩展性好一些,例如将occur<2改为occur3,就变成了允许重复最多3次。
//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArrayII7/@author虞航仲(http://weibo.com/u/1666779725)//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)lassSolutionfpublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tconstintn=numssizeintindex=0:for(inti=0:i<n;++i)if(i>0&&i<n-1&nums[i]=nums[i-1]&nums[i]=nums[i1])continue;nums[index++]=nums[i]returnindex;相关题目RemoveDuplicatesfromSortedArray,见§2.1.1
2019/5/20 21:34:34 866KB why
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本文针对火灾报警系统问题,建立熵权-topsis逻辑回归等数学模型,旨在通过所建模型来选取可靠的探测器、提高报警准确率及改进各辖区综合管理水平,从而减少我国火灾事故。
针对问题一,首先根据地址、机号和回路,确定真实火灾数为418起。
接着根据题目要求,基于可靠性和故障率两个指标建立综合评价模型。
由于可靠性为效益型指标,而故障率为成本型指标,故将故障率通过数学公式转换为效益型指标,即完善率。
指标确定后,运用熵权法确定各指标权重,最后利用topsis法构建各类型部件评价模型,对16种部件进行综合评价,帮助政府选择最可靠的5种火灾探测器类型,分别为光束感烟、手动报警按钮、智能光电探头、点型感温探测器、线性光束感烟。
针对问题二,建立基于logistic回归的区域报警部件类型智能研判模型。
本文选择故障次数、消防大队及探测器类型3个变量作为自变量,误报与否作为因变量,将消防大队和探测器类型两个无序分类变量变为虚拟变量,利用logistic回归模型预测辖区内某类型部件发出报警信息正确的概率,经检验模型的真实性为。
经检验结果有所偏差,故进行模型优化用woe值代替原值计算,使得结果愈加真实可靠。
2021/11/25 4:12:28 291KB 数学建模
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡