在过去的几个月里，被称为非同质化代币（non-funkible tokens，简称 NFT）的数字资产热度渐高，大受追捧——名人、艺术家和投资者通过卖出这些 NFT 创造了成百上千万美元的收入，创造者和购买者都看到了NFT带来的巨大利润。CryptoSlam 的数据显示，仅在过去一个月，顶级 NFT 平台就售出了近 5 亿美
题目 题目链接 解题思路 简化公式 ∑ i = 1 n
何为组合类 一个类中含有另一个类 本程序为一个学生信息程序可访问老师的信息 好处：修改老师相关信息方便 package pac; public class Combination1 { String name; String major; String ID; double GPA; Professor teacher; public Combination1(String na, Stri
ERROR c.a.o.canal.client.adapter.es.core.service.ESSyncService - sync error, es index: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 202
今天产品问了一个问题，问懵了 产品：canal在开通mysql权限时需要哪些权限 我：SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT 产品：那SELECT权限要开通到表级还是库级（我们使用canal同步数据时最终选择到表） 我：en..... 晚会给你答案吧^-^. 于是乎今天就测试一下，不测不知道，一测怎加不加
解法一：\(BFS\) 每次扩展的状态有\(6\)个。宽搜多写写还是有好处的。 const int N=110; struct Node { int ca,cb; int dist; string path; }; bool vis[N][N]; string op[]={"FILL(1)","FILL(2)","DROP(1)","DROP(2)","POUR(1,2)",
数组简介 在R语言中，可以认为数组是矩阵的扩展，它将矩阵扩展到2维以上。如果给定的数组是1维的则相当于向量，2维的相当于矩阵。 R语言中的数组元素的类型也是单一的，可以是数值型，逻辑型，字符型或复数型等。 数组的创建 在R语言中，数组使用array()函数创建。array()函数的语法格式如
# pandas使用浮点值NaN(Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) print(string_data) '''
在R語言中，篩選出特定子集數據的函數為subset()，經由查詢Help的結果，其對應的描述和用法如下。顧名思義，利用邏輯符號表述篩選子集的方式，將符合條件的數據子集合篩選出來。 subset():Subsetting Vectors, Matrices and Data FramesDescription:Return subsets of vectors, matrices
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20015 本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的iid模型开始。iid模型假定对数收益率xt为N维高斯时间序列： 均值和协方差矩阵的样
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20015 本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的iid模型开始。iid模型假定对数收益率xt为N维高斯时间序列： 均值和协方差矩阵的
1.id MachineIdentifier 2.电脑杀毒软件 ProductName - Defender state information e.g. win8defender win8defender 8826520 mse 94873 mseprerelease 53 scep 22 windowsintune 8 fep 7 EngineVersion - Defender state information e.g. 1.1.12603.0 70 unique AppVers
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node{ char na[10]; int height; }; bool cmp(node&a,node&b){ if(a.height!=b.height) return a.height>b.height; else return strcmp(a.na,b.na)<0; } int main(){ int n,k; scanf("
通常来说，相机内部的CCD或者CMOS传感器上都有感光阵列，由一个一个的感光元件构成，每一个感光元件负责完成光电转换的过程。简单理解，一个感光元件可以认为就是一个像素(pixel)或像元(pel)。像元具有一定尺寸，如果像的尺寸大于像元的尺寸，那么一个像元就无法表示整个像，因此一个像元
2020ICPC济南A Matrix Equation ∑ k = 1 n
一、百度智能程序整体框架及演进 整个移动互联网一直是在 NA 和 H5 之间寻找权衡，NA 的性能好、能力强；H5 灵活性更高。我认为渲染分为两派，一派就是 NA 渲染派，一派叫做 H5 渲染派。 NA 渲染派，比较有代表性的如 RN 、 Flutter ；Web 渲染派，比如百度的轻应用，以及之后做的小程序。
阅读原文 一、百度智能程序整体框架及演进 整个移动互联网一直是在 NA 和 H5 之间寻找权衡，NA 的性能好、能力强；H5 灵活性更高。我认为渲染分为两派，一派就是 NA 渲染派，一派叫做 H5 渲染派。 NA 渲染派，比较有代表性的如 RN 、 Flutter ；Web 渲染派，比如百度的轻应用，以及之后做的小
百度智能小程序框架性能优化实践 阅读原文 导读： 今天给大家讲的题目是《百度开源小程序框架架构演进和性能优化实践》。本次分享包含两部分，第一部分是百度智能小程序整体的框架及演进，主要讲百度小程序开发全流程概况、百度智能小程序框架，以及百度小程序多宿主运行保障；第二部
Excel提示这个 代码： Sub DisplayNames() Dim Na As Name For Each Na In ThisWorkbook.Names Na.Visible = True Next End Sub 使用VBA删除名称的方法： ActiveWorkbook.Names("Auto_Activate").Delete
均值计算 自编函数进行均值和五数计算 function(x,na.omit=FALSE){ if(na.omit) x <- x[!is.na(x)] m <- mean(x) sd <- sd(x) min <- min(x) max <- max(x) Q <- quantile(x) return(c(mean=m,std=sd,min=min,max=max,quantile=Q)) } a
Help on function read_excel in module pandas.io.excel._base:read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipro
完结撒花！ emmm,虽然我做的时候也磕磕绊绊，网上到处搜题解，但是想着还是把自己所思所想以及一些经历记录下来。 如果对大家有帮助那最好了。如果没有的话，就当我自娱自乐吧。 分享一句话哦：我从地狱而来，梦想天堂，正路过人间。 想着生活太难了的时候，咬咬牙再坚持一下吧，想着可能会
TLE: #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> #define obj (void) const int L=1100; using namespace std; string mul(string a,string b)//高精度乘法a,b,均为非负整数 { string s; int na[L],nb[L],nc[L],La=a.size(),
zabbix键值简介： >zabbix监控项是从主机收集的数据信息，zabbix监控项都是基于键值进行监控，键值有包含zabbix自带的内置键值，通过shell/python等脚本抓取的参数自定义的键值，推荐使用zabbix自带的内置键值，功能丰富且强大。 Zabbix 官网提供内置的各种键值说明： https://www.zabbix.com/
group_by()和summarize()的组合构成了使用dplyr包时最常用的操作之一：分组摘要。 summarize()，可以将数据框折叠成一行，比如我们求flights数据集中变量dep_delay的平均值： library(dplyr) library(nycflights13) summarize(flights,delay=mean(dep_delay,na.rm=TRUE)) 分组摘要
