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机器学习人工智能
医疗行业一直是一个备受关注的领域,尤其在当前全球卫生挑战背景下更是备受瞩目。随着数字化技术和大数据应用的不断深入,医疗行业正在经历一次前所未有的变革和转型。在2023年的两会上,大数据和数字化技术将再次成为热点议题,这意味着政府将会更加关注并支持医疗行业数据转型。在这个背景下,我们需要思考如何充分利用数字化技术和大数据,为医疗行业的发展注入新的活力,并为人类的健康保障提供更好的保障。最近几年,随着
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背景入职了一家小公司,需要从0开始搭建一个自动化测试环境,因为是测试板卡项目,所以需要使用串口连接工具pyserial,测试用例批量化执行工具pytest,测试报告自动生成工具allure,大家根据这三个关键词选择是否需要继续阅读1.技术实现1.1技术说明使用pyserial作为串口连接工具,发送读写命令;使用pytest作为用例批量管理工具;使用allure对测试结果进行可视化处理,自动生成测试
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哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为odc语言python
专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。2024年8月14日,华为官方已经将华为OD机试(D卷)切换为E卷。目前正在考的是E卷,按照华为OD往常的操作,E卷题目是由往
- 华为OD机试 - 没有回文串(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
哪 吒
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- 华为OD机试 - 三阶积幻方(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
哪 吒
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- 华为OD机试 - 士兵过河 - 二分查找(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
哪 吒
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- 华为OD机试真题 - 精准核酸检测 - 深度优先搜索DFS(Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分)
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- 华为OD机试 - 最优策略组合下的总的系统消耗资源数(Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分)
哪 吒
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- 人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响
AmHardy
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人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响引言AIGC技术正在深刻影响软件开发行业,给程序员带来诸多机遇和挑战。程序员不仅需要适应这些新兴技术,还要有效利用它们来提升自己的工作效率和创新能力。AIGC技术的优势效率提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以预测代码片段、自动完成代码和生成文档,从而显著提升编程效率。自动化测试:AI可以自动生成测试用例和检测代码中的潜在问题,减少了手动测
- 特征缩放:统一量纲,提高模型性能
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特征缩放:统一量纲,提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域,我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。比如,一个数据集中可能包含年龄(0-100)、收入(0-100000)、身高(150-200cm)等不同尺度的特征。这种量纲不统一会给许多机器学习算法(如梯度下降)带来问题,导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放(FeatureScaling)就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理
- 80| Python可视化篇 —— Matplotlib数据可视化
小刘要努力。
Python教程系列专栏可视化数据分析python
文章目录Matplotlib和数据可视化安装matplotlib绘制折线图绘制散点图绘制正弦曲线绘制直方图使用Pygal绘制矢量图3D图Matplotlib和数据可视化数据的处理、分析和可视化已经成为Python近年来最为重要的应用领域之一,其中数据的可视化指的是将数据呈现为漂亮的统计图表,然后进一步发现数据中包含的规律以及隐藏的信息。数据可视化又跟数据挖掘和大数据分析紧密相关,而这些领域以及当下
- 【机器学习】决策树 ( Decision Tree )
AI天才研究院
ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战机器学习决策树算法支持向量机人工智能
【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归CART:最小二乘回归树leastsquaresregressiontree⚪回归CART的例子(3)分类CART(4)处理缺失值Handlemissingfeatu
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深入理解赛题——探索性数据分析首先,我们先介绍一下什么是EDA:探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis,EDA)是一组数据分析技术,旨在总结其主要特征,通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA?在现在的数据挖掘类比赛中,模型和方法选择空间往往很小,同时存在不少自动机
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企业数据挖掘建模平台简单易用,可提供代码方便定制,全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员支持服务。在科技飞速发展的今天,人工智能领域的每一次突破都如同投入湖面的巨石,激起层层波澜。DeepSeek作为大模型领域的璀璨新星,以其卓越的技术实力和创新的应用模式,成为了全球瞩目的焦点,也为高校教育、企业发展都带来了前所未有的机遇与变革。当数据挖掘平台×DeepSeek强强联合,又会碰撞出怎样的火花呢?
- 2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python,三年经验Python开发面经总结
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程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 【数据挖掘】Pandas之DataFrame
dundunmm
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在Pandas中,DataFrame提供了丰富的数据操作功能,包括查询、编辑、分类和汇总。1.数据查询(Filtering&Querying)1.1按索引或列名查询importpandasaspddata={"ID":[101,102,103,104,105],"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eva"],"Age":[25,30,35,40,28]
- web框架封装
进阶的DW
前端
一、po模式po模式全程pageobjectmodule,页面对象模型,ui层自动化的最佳实践。核心思想是将一个页面封装成独立对象,这个对象蕴含了该页面常见的核心元素操作,在测试用例层根据业务流程,组装不同的页面对象来实现自动化操作,并完成断言好处:1、如果元素发生变更,只需要修改page层2、如果业务流程发生变化,只需要更改业务业务层二、搭建po模式的框架1、搭建框架page:page层,这是一
- 深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归
冲鸭嘟嘟可
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前言线性回归解决的是回归问题,而逻辑回归解决的是分类问题,这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型,而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元,因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归?逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,是监督学习的一种重要方法,主要用于二分类问题,但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是,对于一个二分类问题,先根据
- 学生行为习惯画像可视分析平台
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
学生行为习惯,画像分析,可视化,机器学习,数据挖掘,教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速,海量教育数据正在被生成和积累。这些数据蕴含着丰富的学生行为信息,例如学习时间、学习内容、学习方式、学习效果等。有效挖掘和分析这些数据,能够帮助教育工作者深入了解学生的学习习惯和行为模式,从而为个性化教学、精准指导和学习效果提升提供重要支撑。然而,传统的教育数据分析方法往往局限于简单的统计描述,难以
- 蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言
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具备极佳的工程实现能力,精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等,至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法,能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题,有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲,对人工智能领域相关技术有热情,内推链接:https://u.ali
- R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读
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R语言大学作业机器学习回归r语言
回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形,比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分,接下来逐一解读。1、包部分,也就是加载各类包,包括随机森林包randomForest,数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer,模型评估包caret。2、数据部分,主要是读取数据,处理缺失值,转换变量类型。3、模型部分。为了对
- pythonvue自动化_Vue项目的自动化测试
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pythonvue自动化
Vue项目的自动化测试说到自动化测试,许多开发团队都是听说过、尝试过,但最后都止步于尝试,不能将TDD(测试驱动开发)、BDD(行为驱动开发)的完整流程贯彻到项目中。思考其中的原因:终究还是成本抵不上收益。很多后端开发人员可能写过很多自动化的单元测试代码,但是对前端测试一头雾水。这是因为相对于后端开发人员的自动化单元测试,前端的自动化测试成本更高。自动化测试就是通过自动化脚本将一个又一个测试用例串
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本篇文章给大家谈谈python编写小游戏详细教程,以及用python制作简单的小游戏,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。Python为什么能这么火热?Python相对于其他语言来说比较简单,即使是零基础的普通人也能很快的掌握,在其他方面比如,处于灰色界的爬虫,要VIP的视频,小说,歌,没有爬虫解决不了的;数据挖掘及分析,淘宝就是例子,想开个淘宝店,需要获取相关商品信息,这时数据分析就能解决等
- python和java的优缺点-java有哪些python没有的优点?
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Java和Python都是目前最火的后台语言。Java的使用时间更久,更成熟,Python语言更年轻,更便捷。两者各有各的优势:Python的优势:1.学起来简单,开发效率高,同样的功能用Java开发可能需要写200条代码,但是用Python只需要30~50条;2.在大数据挖掘方面有突出优势,是大数据分析首选的编程语言,Python可以让开发人员轻松表达概念,程序员维护和更新代码库更容易;3.Py
- 软件测试基础面试常问问题
软件测试高质量人
软件工程面试技巧软件测试单元测试测试工具面试软件测试软件框架
1、你的测试职业发展是什么?测试经验越多,测试能力越高。所以我的职业发展是需要时间积累的,一步步向着高级测试工程师奔去。而且我也有初步的职业规划,前3年积累测试经验,按如何做好测试工程师的要点去要求自己,不断更新自己改正自己,做好测试任务。2、你认为测试人员需要具备哪些素质?做测试应该要有一定的协调能力,因为测试人员经常要与开发接触处理一些问题,如果处理不好的话会引起一些冲突,这样的话工作上就会不
- 神经网络VS决策树
Persistence is gold
神经网络决策树人工智能
神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核)回归预测
WSY算法爱好者
支持向量机回归算法
训练集-平均绝对误差(MAE):0.54544训练集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.0011634训练集-均方根误差(RMSE):0.66571训练集-决定系数(R):0.95297测试集-平均绝对误差(MAE):0.31575测试集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.00067398测试集-均方根误差(RMSE):0.39158测试集-决定系数(R):0.97566------HHO优化
- 《机器学习实战:从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南(三)》
庸俗今天不摸鱼
机器学习人工智能python
▍前言:阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务,成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据,实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾:攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现:逻辑回归:搭建分类基线(LogisticRegression,准确率基准)支持向量机:对比线性核与RBF核性能差异(F1-score提升12%)K近邻:动态优化邻居数(k=5时验证
- 【BP回归预测】三角测量拓扑聚合器TTAO-BP光伏数据预测(多输入单输出)【含Matlab源码 5178期】
Matlab武动乾坤
matlab
Matlab武动乾坤博客之家
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/pwd@192.168.0.5:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理