洛谷题面传送门 首先点分治，对于重心为 \(x\) 的连通块，我们用主席树维护出 \(x\) 到连通块内每个点所组成的数，具体来说，主席树上下标为 \(1\) 的位置存储将权值转成 \(n\) 进制后 \(n^1\) 位上的值，下标为 \(2,3,\cdots,n\) 位上的值同理。这样显然我们可以通过主席树上二分在 \(\log
public class RandomNameUtils { /** * 随机获取姓名 * * @return */ public static String fullName() { return surname() + name(2); } /** * 随机获取姓 * * @return */ public static String surname() { return SURNAME[new Random().nextInt(SURNAME.leng
查看全文：http://tecdat.cn/?p=27949 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Youming Zhang 随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。信用风险 管控一直是金融机构研究的热点问题。信贷违约预测目标包括两个方面。其一是为了使 债务人通过模型来进行财务方面
方法1： 1、获取数组的长度 2、根据数组的长度，随机出一个数组的下标 3、利用获取到的下标，来取数组中的元素 例： ``` var arr = ["mochu","feiniaomy.com","dd","cc"]; var n = Math.floor(Math.random() * arr.length + 1)-1; console.log(arr[n]); ```
<script> function fn(max,min){//数值区间 return Math.round(Math.random()*(max-min)+min) } var number=' '//空字符串来接取循环 for(var i = 0;i<4;i++){ number+=fn(0,9)//调用四次
在随机初始化中使用该模块 # 列表中的数据随机分布 import random n = 10 path = [i for i in range(1,n+1)] print(f'初始化10个数: {path}\n将其随机打乱->') for i in range(2,n): j = random.randint(1,i) print(f'当前数i:{i}, 随机变换后j:{j}\n变换前path:{path}'
dropout指神经网络在训练时通过随机失活部分神经元方式来降低过拟合的策略，大多在全连接层中使用。 什么是dropout？ 在训练时：每次前传， 按照失活概率 \(p\) 来随机将输入向量中某些元素置零（相当于失活了上一层中这些元素对应的神经元），为了保证该层输出均值不发生偏移，对应的输出也
public class VerifyCode { /// <summary> /// 生成验证码 /// </summary> /// <returns></returns> public byte[] GetVerifyCode() { int num = 80; int num2 = 30; int num3 = 16; string tex
select * from biz_question ORDER BY RAND(id) LIMIT 1; SELECT * FROM biz_question AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM biz_question)-(SELECT MIN(id) FROM biz_question))+(SELECT MIN(id) FROM biz_question)) AS id) AS t2 WHERE t1.id &g
方法一: //定义手机号前3位 String[] FirstThreeNumber = {"134","135","136","137","138","139","147","150","152","157","158","159","172",&q
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 原文出处：拓端数据部落公众号 相关视频： 随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数时间序列波动性预测 什么是随机波动率？ 随机波动率 (SV) 是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的。 “随机”一词意味着某些变量是随机确定的
打开CMD的方式 开始+系统+命令提示符 Win键+R 输入cmd打开控制台 在任意文件夹下，按住Shift键+鼠标右键点击，在此处打开命令行窗口 资源管理器的地址栏前面加上cmd 路径 管理员方式运行：选择以管理员方式运行 常用Dos命令 1 #盘符切换2 #查看当前目录下的所有文件 dir3 #切
faker生成随机时间并按格式转换 但是生成的时间太久远了，不符合真实场景，于是我查询了文档 时间范围内的随机时间： from faker import Faker from datetime import datetime f = Faker() f.date_time_between(datetime(2020,1,1),datetime(2022,1,1)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"
https://zhuanlan.zhihu.com/p/399361005 Oblivious Transfer 总结 不经意传输（OT，oblivious transfer）是一个密码学协议，目前被广泛的应用于安全多方计算（SMPC，Secure Multi-Party Computation）。它由 Rabin 在 1981 年提出。本文梳理总结了1981年到2013年之间，不经意传输协议的发展
实习中所跑实验一般都有随机种子 但是不知道原理是什么。 下边用来记录。 来源：https://wenku.baidu.com/view/eed3b921ecf9aef8941ea76e58fafab068dc445a.html def seed_everything(seed): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(
目的：每两个月自动让RPA机器人自己重置SAP的登录密码。下面是关于如何生成随机密码的代码。 至于重置SAP登录密码的过程，可以通过T-code：SU1 去进行重置，一次旧密码，两次新密码。 这里的随机密码使用的faker模块。 from faker import Faker faker = Faker() Gen_password = faker.pas
随机森林RF程序(MATLAB)，解决分类或回归问题。 有例子，易上手，只要换数据就行，保证正常运行。 教给怎样换数据。 可代做遗传算法、粒子群算法、灰狼算法、鲸鱼算法优化支持向量机回归和分类预测算法。 YID:5118655177430337沐沐的春风
28项全能版动态寄生虫程序-烟雨开发动态寄生虫安装控制面板-2022动态寄生虫程序-全网独家动态寄生虫全自动采集伪原创7种新闻源，全自动统计轮链，多种后缀随机展示，关键词文章全局转码，文章随机内链、独家开发动态寄生虫安装控制面板多项主流功能，有兴趣可视频里了解。 文章、标题自
创建一个文件夹，里面随便方视频文件即可 列如文件夹名字是assets代码如下 <? $handler = opendir('./assets/mp4/');//当前目录中的文件夹下的文件夹 需要获取的目录文件夹名字 while( ($filename = readdir($handler)) !== false ) { if($filename != "." && $filen
上课速记： 效果： 输出（返回）一个在l 到 r 之间的随机值。（rand原来把不可控所以要人工控值）
[GWCTF 2019]枯燥的抽奖 1.猜字符串，先看看源码，看到一个check.php,访问得到源码 2.审计源码可以看到字符串是通过一个随机数生成器生成的，然后查了下这个mt_srand()函数，果然存在漏洞 mt_srand()函数的作用是给随机数发生器播种，播种会初始化随机数生成器。语法为mt
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27058 原文出处：拓端数据部落公众号 使用 ML 进行提升建模和因果推理。 Python 包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推理方法。允许用户根据实验或观察数据估计条件平均处理效果 (CATE) 或个体处理效果 (ITE)。本质上，它
# 顶部和右边的小直方图是怎么画出来的？ <Dutta, et al. 2017 MN 465 0588. fig 2 (a)>20220627 # [?]怎么用chi方统计量决定做单高斯or双高斯拟合？完全没接触过chi方[?] <Dutta, et al. 2017 MN 465 0588. sec 4.1, para -1>20220627
# 其它的HI 21cm吸收盲巡项目：SKA，MeerKAT，ASKAP，AperTIF，uGMRT，FLASH，ALFALFA。 [ALFALFA] : Wu et al. 2015, Chinese Astron. Astrophys., 39, 466 == HI Absorption Lines Detected from the Arecibo Legacy Fast ALFA Survey Data. [AperTIF] : Verheijen et al. 2007, ApJ, 668, L
【按谱线形状分类】 # 射电源演化的本质是什么？平谱源（Flat Spectrum Sources, FSS）和陡谱源(Steep Spectrum Sources)遵循同样的演化规律吗？FSS和SSS的具体是定义是什么？ <Massardia, et al. 2010 MN 404 0532. sec 1, para 2>20220630Thu # 可控的射电源演化（射电光度函数RLF）模型不能
