实现Luhn检验和实现c++实现

实验代码一 1 #include <iostream> 2 using namespace std; 3 4 //<<像程序员一样思考>> 实现Luhn检验和实现 5 //Luhn原理 标识号 最后一位是检验数字 6 //回车 ASC码值 10 7 int method(int temp); 8 bool luhnMethod(int temp); 9 int main() 10 { 11 // const int array_size = 6
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BZOJ2565: 最长双回文串(回文树) BZOJ2565: 最长双回文串(回文树)

BZOJ2565: 最长双回文串(回文树) 知识点:1.前后扫描两次字符串,分别建回文树。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const long long MAXN = 100002; struct PAM { char c[MAXN]; long long ch[MAXN][26]; long long fail[MAXN],len[MAXN],cnt[MAXN]; long lon
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牛客网:将两个单调递增的链表合并为一个单调递增的链表-Python实现-两种方法讲解

方法一和方法二的执行效率,可以大致的计算时间复杂度加以对比,方法一优于方法二 1. 方法一:   思路:     1. 新创建一个链表节点头,假设这里就叫 head3;     2. 因为另外两个链表都为单调递增,所以每次对比这两个链表的第一个节点的值,取出值较小的节点,把其放在 head3 链表的末尾,并在原链表中删除被取出的节点;     3. 直到把原两链表的其中一个链表的所有节点都取走;     4. 把还存有节点的链表整个的追加到 head3 链表的结尾,到此便形成一个节点值从小到大
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eclipse首次使用的一些基本设置

版权声明:此文为本人所写,严禁版权侵占行为。未经博主允许不可转载。 https://blog.csdn.net/Abby_lxf/article/details/89040408 最近,一些刚开始学习Java的朋友使用eclipse遇到了一些编码导致的问题向我询问,那就总结一下首次安装eclipse后我们大体应该设置哪些基本东西吧~ 大神们呐就不用看啦。 一、修改工作空间默认编码 在菜单导航栏上 Window-->Preferences 打开"首选项"对话框 左侧导航树导航到 General-
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typedef与#define的区别

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huanlanxingduan/article/details/50805708 1.typedef相当于起了个别名,#define是直接替换 2. /*该程序用来说明百度知道上的一个问题(http://zhidao.baidu.com/link?url=G5OIdoVc1bvVmXkvZK9lTDYDusDacjGAqD7fT_fvFKNTfFrUQLhDB6L41r8oNBpSo_N8dm5Q
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ubuntu设置vim语法高亮显示和自动缩进

转自http://blog.chinaunix.net/uid-15692857-id-2767797.html 添加以下语句到 /etc/vim/vimrc中 " 在行前显示行号。关闭显示请用"set nonu" set nu " 启用语法高亮 syntax on " 根据文件类型启用缩进 filetype indent on set autoindent " 查找时忽略大小写 set ic " 查找文本高亮 set hls " Wrap text instead of bein
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WOE IV值

转载:评分卡模型剖析之一(woe、IV、ROC、信息熵)  在开发信用评分卡模型时,连续变量的离散化是特征工程的重要步骤之一,主要是将连续变量转换为离散变量,同时根据不同分段对目标变量的影响力作数值转换。  在将连续变量离散化的过程中,如果仅仅按照分段的顺序赋予新的数值,则无法确定新数值的具体值,合理的方法是按照不同分段对目标变量的影响赋值。 WOE公式如下: woei=ln(py1py0)=ln(Bi/BTGi/GT)woe_{i}=ln({\frac{p_{y_{1}}}{p_{y_{0}
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指标分类

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huanlanxingduan/article/details/89061395 指标分类 1. 什么样的指标是好指标 2. 指标的分类 1. 什么样的指标是好指标 好的指标能够真实、客观地反映出运营过程中出现的各种场景,包括运营动作的发起、变化、停止以及结果对比,使用这些指标能够针对运营动作进行有效的评价,给出合理的评价结果。 2. 指标的分类 指标根据抽象程度的不同我们把指标划分为以下几类:
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刷网课心得教程——大学轻松个瓜皮!

随着开学时间的到来很多同学也投入到了做作业的大阵容中,当然小学生咱不管,咱只关心大学生,想当年老师说“你们到了大学就轻松了”后来我们上了大学才知道“轻松个瓜皮”!!值得庆幸的事在我还没有毕业之前我知道了凡尔智慧校园,这个我先不说哦,留点神秘感。 在学校吧,琐事一大堆不说,还有各种作业,其中“刷网课”是好多同学的必备项目,你说说网课你就精简点得了,还智慧树网课、尔雅网课、超星尔雅网课啥啥的。就听我都累死了我,因为到了大学一般的课时作业没有纸质的所以老师们就留在了现在的学习APP中。虽然解放了我们
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pycharm忽视大小写,提示功能

转载文 https://blog.csdn.net/weixin_42276050/article/details/81870573 最近在ubuntu上更新了pycharm2018.2,发现忽略大小写提示没了,以前是这样设置的 但是现在新版的界面改了很多,那个选项已经没了,现在的应该这样修改 这样就可以忽略大小写了
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pycharm 对mysql的可视化操作 pycharm 连接 配置mysql

转自:http://blog.csdn.net/xiongchun11/article/details/64922619 在进行Python研发的时候,pycharm是一个很好的IDE,今天又发现了一个比较好的功能,就是可以直接通过这个IDE连接数据库,然后对数据库进行相关的操作,这样我们可以不适用navicat for MySQL这样的可视化工具了。 下面来说一下怎么通过pycharm来设置吧。 首先打开database,一般在pycharm的右边侧栏中,也可以通过(View-->Tool
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win +mysql + navicat

1、首先单击MySQL5.5.21的安装文件,出现该数据库的安装向导界面,单击“next”继续安装 2 2、在打开的窗口中,选择接受安装协议,单击“next”继续安装 3 3、在出现选择安装类型的窗口中,有“typical(默认)”、“Complete(完全)”、“Custom(用户自定义)”三个选项,我们选择“Custom”,因为通过自定义可以更加的让我们去熟悉它的安装过程,单击“next”继续安装 4 4、在出现自定义安装界面中选择mysql数据库的安装路径,这里我设置的是“d:\Prog
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tensorflow中的卷积和池化操作,总结.tf.nn.conv2d 和tf.nn.max_pool

卷积和池化 首先介绍一下Tensorflow当中的卷积和池化操作。 .卷积操作如下 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) #添加一个卷积层如下, conv1 = tf.layers.conv2d( # shape (28, 28, 1) inputs=image, filters=16, kernel_size=5, strides=1
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leetcode 15. 三数之和 (python)

思路: 1先排序 2.外层遍历,i 3.内层用一个双指针判断,是否和为i ''' 参考博文 https://www.jianshu.com/p/588caa7567c1 https://www.jianshu.com/p/19b0261c73b9 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: Jia ShiLin ''' 思路: 1先排序 2.外层遍历,i 3.内层用一个双指针判断,是否和为i ''' def threeSu
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论文或者界面,或者PPT 等等绘图,,,画图介绍和相关工具

matpoltlib.pyplot https://matplotlib.org/gallery/index.html 网上百度plotly https://plot.ly/python/dropdowns/ echart 基于js的交互图 https://www.echartsjs.com/examples/index.html#chart-type-scatter https://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example.html 建议这个 seabor
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mysql8安装(非exe安装,解压解释配置路径),设置更改mysql密码

安装 1.在安装目录mysql目录下,创建配置文件my.ini,文件内容如下 [client]port=3306 default-character-set=utf8 [mysqld] # 设置服务器的访问端口和字符集 port=3306 character_set_server=utf8 # 允许最大连接数 max_connections=20 # 设置为自己MYSQL的安装目录 basedir=C:\Mysql # 设置为MYSQL的数据目录 datadir=C:\Mysql\data #
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深度学习中的Epoch,Batchsize,Iterations

扫盲 | 深度学习中的Epoch,Batchsize,Iterations 转载文 https://mp.weixin.qq.com/s/tEOvxPRPAPndNk3thT8EZA 简单一句话说就是,我们有2000个数据,分成4个batch,那么batch size就是500。运行所有的数据进行训练,完成1个epoch,需要进行4次iterations。 Epoch,Batchsize,Iterations, 这三个都是深度学习训练模型时经常遇到的概念。你一定有过这样的时刻,面对这几个词傻傻
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python装饰器,闭包

闭包 和 装饰器 外层函数返回内层函数的引用 外层函数的参数可用保留 原则 1.开放封闭 2装饰器不更改原先函数的参数,和返回值
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hp笔记本关闭和启动fn键

fn+Shift 键 先按住fn,不要松开,再按下shift键
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pycharm快捷缩放字体,Pycharm快捷键设置(鼠标滚动控制字体大小)

转https://www.cnblogs.com/luyanru66/p/9677567.html 一、pycharm字体放大的设置 File —> setting —> Keymap —>在搜寻框中输入:increase —> Increase Font Size(双击) —> 在弹出的对话框中选择Add Mouse Shortcut 在弹出的对话框中同时按住ctrl键和鼠标滚轮向上滑。 二、Pycharm字体缩小的设置 File —> setting —> Keymap —>在搜寻框中输入
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