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我已经在数学溢出上问过这个问题,并使用注释来澄清/夸大我的问题。我希望它能达到预期的效果,不要给人留下不和谐的印象。 我正在尝试找出哪个数字子集达到已知的平均值。 我有一个已知值、负数和可能的小数的列表。它们看起来类似于{-.32,-.64,-.12,.08,-.54,-.43,...} 在某些情况下约为50个数字,但此问题也会在其他情况下进行测试。 该集合大多数包含负十进
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我正在尝试制作一个简单的海龟脚本,询问用户的用户名,然后将其存储.我没有任何代码,但是如果我使用 onkeypress,似乎我必须创建一个函数来将每个可能的字符附加到用户名变量中,这似乎不是很 Pythonic.有没有更好的方法来做到这一点? 解决方案 如果我使用onkeypress,似乎我必须为将每个可能的字符附加到用户名变量,这似乎不是很pythonic.有没有更好的方法来做到这一
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这是下面的代码(针对 CP qs) 执行的时间限制是 6 秒,但我的代码比. 我怎样才能让它更有内存和时间效率? 输入:输入以一行中t个测试用例的数量开始(t ). 在接下来的每一行 t 中有两个数字 m 和 n(1 , nm ) 以空格分隔. 输出:对于每个测试用例打印所有质数p,使得m ,每行一个数字,测试用例以空行分隔. #include #include
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作为程序的一部分,我需要将两个二维矩阵相乘.这些矩阵是创建的 Matrix 类的一部分.我目前的代码运行良好,但我想知道是否有更有效的方法将这些矩阵相乘. 公共矩阵乘法(矩阵矩阵){//返回Matrix矩阵对象的二维数组int[][] userMatrix = matrix.getMatrix();//int [][] 为乘法矩阵int[][] 相乘 = new int[length][leng
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我希望生成更多的排列,这些排列加起来等于给定的数字 N ,但是这次效率更高.由于采用一般方法,因此永远需要创建100多个排列. 但是,我处于另一个僵局,在那里我发现很难建立向上的排列,这些排列使用已经解决了 n-1 的排列来生成总和为 n . 非常感谢您的帮助!我还是一个新手,如果这是一个简单的问题,请您原谅.但这真使我心烦意乱! 输入(n):4输出:[[4],[3,1],[1,3]
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我正在VBA for Excel中寻找一种比数组更快的方法来更新数据中的日期.我曾尝试使用 scripting.dictionary ,但被卡住了.样本数据和当前有效的代码如下. serial 的值是唯一的.因此,目前认为,需要考虑将这些循环两次以考虑每一行. 该代码的目的是将 serial 上的值与 serial 上的值匹配时,将 dates1 设置为 dates2 的值> bool
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我尝试了二进制递归来找到第n个斐波那契数(或通过使用main()中的for循环来查找整个斐波那契数列),但是根据中的数据结构和算法Java (第6版),作者:Michael T. Goodrich;这是一种效率极低的方法,因为它需要对该方法进行指数级的调用.一种有效的递归技术是线性递归,如下所示; /**Returns array containing the pair of Fibonac
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我在R中遇到编码(优化)问题。我有一个较长的数据集,具有GPS坐标(lon,lat,timestamp),对于每一行,我需要检查位置是否在公交车站附近。我有一个.csv文件,所有的公交车站(在荷兰)。 GPS坐标文件的长度为数百万个条目,但可以根据需要进行拆分。公交车站数据集的长度约为5500个条目。 使用以下页面上给出的代码和提示,尤其是这些页面: 1)如何使用以下方法有效地计算一对
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我有两个表, A 和 B 。对于表 A 的每一行,我想获取 B $ value 的一些摘要统计信息,其中 B $ location 在 A $ location 的 100 之内。我已经使用下面的for循环完成了此操作,但这是一个缓慢的解决方案,当表很小时,它很好用,但是我想扩展到表 A 它有成千上万行,而表 B 则有近百万行。关于如何实现这一目标的任何想法?提前致谢! for循环:
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在Matlab中,我试图对代码进行矢量化处理以缩短仿真时间.但是,我得到的结果是我降低了整体效率. 要了解这种现象,我创建了3个不同的函数,它们执行相同的操作但使用不同的方法: 主文件: clc, clear, n = 10000; Value = cumsum(ones(1,n)); NbLoop = 10000; time01 = zeros(1,NbLoop); ti
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我想在Caffe中构建一个网络,在该网络中,传入的数据首先被拆分,分别经过相同的一组层,最后使用elthwise层进行重组.此后,所有零件都将作为单个斑点移动. 除了学习的参数外,数据并行移动的网络部分的层配置将相同. 有没有一种方法可以在Caffe中定义此网络,而无需重新定义数据不同部分多次通过的层?换句话说,是否可以一次定义一个层并具有多个输入和输出路径,例如具有多个顶部和底部参数
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我想计算一个“距离"矩阵,类似于 例如,假设我们有两个边界框集合,例如 import numpy as np A_bboxes = np.array([[0, 0, 10, 10], [5, 5, 15, 15]]) array([[ 0, 0, 10, 10], [ 5, 5, 15, 15]]) B_bboxes = np.array([[1, 1, 11, 11]
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我想创建一个主要由-1组成的稀疏矩阵,但也包含一些0和1.这是一个较大项目的一部分,因此,请勿将-1切换为0非常重要.默认情况下,稀疏Matlab中的(A)仅跟踪非零元素.有没有办法只跟踪非(负一个)元素?例如,如果 A = -1 -1 -1 0 1 -1 -1 -1 然后 new_sparse(A) = (1,4) = 0 (2,1) = 1 谢谢! 解决方案
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要求是确定渲染字符串的最有效方法,例如“#1a2b3c”,其中“1a2b3c”是从套装中随机选择的 “abcdef0123456789” 或 [“a”,“b”,“c”,“d”,“e”, “f”,“0”,“1”,“2”,“3”,“4”,“5”,“6”,“7”,“8”,“9”] 为了统一比较结果,字符串 .length 应该精确 7 ,如上例所示。 确定结果时间的迭代次数
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昨天我问了一个关于提高我的代码效率的问题。今天我还有另一个问题,就是试图编写更少的代码行来完成重复任务。 我有以下代码: function myIntroductionText(){ introPos.style.display ='block'; posOne.style.display ='none'; posTwo.style.display ='none'; p
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