使用两次二分即可得到这个值 比如现在有一个vector<int> vec,里面存放的是有序数列. 我们现在希望找出范围在[L,R]之间的数有多少个. 则有cnt = upper_bound(vec.begin(),vec.end(),r) - lower_bound( vec.begin(),vec.end(),l) 这么多个. 比如这个题就可以用二分http://codeforces.com/problemset/problem/220/B 代码 #include <bits/stdc

R.java 文件内报错:Underscores can only be used with source level 1.7 or greater 网上查找后得知是Android工程图片资源命名的问题,具体参考http://black-tulip.blogcn.com/2012/08/android%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%9B%BE%E7%89%87%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%91%BD%E5%90%8D%E7%A6%81%E5%BF%8C/ Android

objects.size() objects() 脚本举例 #将以下代码粘贴到编辑器中,另存为regression.r文件. rate<-c(20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42) impurity <-c(8.4, 9.5, 11.8, 10.4, 13.3, 14.8, 13.2, 14.7, 16.4, 16.5, 18.9, 18.5) plot(impurity~rate) reg<-lm(impurity~rate) a

讲真,用R这么几年,始终未尝试过写自己的包,看来这就是我与真正程序员的差距了——编程习惯等于没有. 昨天一个偶然的机会想开始写自己的工具包,发现了前期教程的有一些过时.于是,写一个**windows**下新的简易版参考,以备不时之需.内容基本来源为男神Hadley Wickham的Advanced R programming一书. PS:通过以下教程写出来的包还不能放到CRAN上,仅方便自己的代码移植:如果你想让自己的function在CRAN扬名立万,还需要做很多其他的工作. 那些年需要做的准

Tunna和reduh原理一样.. 使用方法: 上传源码包中文件夹webshell下的脚本至网站目录 然后本地进行连接上传的webshell即可 python proxy.py -u http://172.0.0.1/conn.php -l 1234 -r 3389 -v 这样就转发了webshell所在主机的3389到你本地的1234上,本地直接远程127.0.0.1:1234即可 python proxy.py -u http://172.0.0.1/conn.php -l 1234 -a

一 .python 内置函数补充 chr()  -- 返回所给参数对应的 ASCII 对应的字符,与ord()相反 # -*- coding:utf-8 -*- # Author:wencheng.zhao a = chr(65) print(a) b = chr(66) print(b) ##输出如下: A B Process finished with exit code 0 ord --返回所给的值在ASCII中对应的数字,与chr()作用相反 # -*- coding:utf-8 -*-

C语言编译成汇编: arm-linux-gcc -S test.c -o test.S C语言编译成可执行文件: arm-linux-gcc test.c -o test 多个文件编译链接: arm-linux-gcc –c main.c –o main.o arm-linux-gcc –c abc.S –o abc.o arm-linux-gcc main.o abc.o –o test.o 汇编编译两种方式: arm-linux-as test.S -o test.o arm-linux-g

1.       绩效评估 时间的确定 R测量时间是在最简单的方式提供是system.time性能. system.time(expr, gcFirst=TRUE) 这个函数会在不减少程序执行性能的情况下,执行表达式expr,gcFrist则是指定程序执行前是否先执行垃圾回收. do.stuff <- function(){ a <- 1:100000 for(i in 1:100000){ a[i] <- a[i]^2 } a } system.time(do.stuff()) 监控内

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言

简介 在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流

20160114参考网络上的快捷键,整理自己常用的: 查找/代替shift+shift 快速搜索所有文件,简便ctrl+shift+N 通过文件名快速查找工程内的文件(必记)ctrl+shift+alt+N 通过一个字符快速查找位置(必记)ctrl+F 在文件内快速查找代码 F3 查找下一个shift+F3 查找上一个ctrl+R 文件内代码替换ctrl+shift+R 指定目录内代码批量替换ctrl+shift+F 指定目录内代码批量查找ctrl+R 文件内代码替换ctrl+alt+f7 快速

1.基本统计 summary函数:R中的summary函数根据输入的类提供输入的摘要.该函数根据输入对象的类调用各种函数.返回值也取决于输入对象.例如,如果输入是一个由数字数据组成的向量,它将为数据提供平均值.中值.最小值.最大值和四分位数,而如果输入是表格(数字)数据,它将为每一列提供类似的计算. cov:用来计算相关性,通过为函数中的方法参数指定apt值,我们可以计算不同类型的相关系数,即Pearson.Spearman.Kendall等. data(iris) summary(iris)

在SQL查询中,经常会用到左连接.右连接.内连接.全连接,那么在R中如何实现这些功能,今天来讲一讲! SQL回顾 原理 # 连接可分为以下几类: 内连接.(典型的连接运算,使用像   =   或   <>   之类的比较运算符).包括相等连接和自然连接.       内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行.例如,检索   students   和   courses   表中学生标识号相同的所有行.    外连接.外连接可以是左向外连接.右向外连接或完整外部连接.     

函数是一个组织在一起的一组以执行特定任务的语句.R语言有大量的内置函数,用户也可以创建自己的函数. 在R语言中的函数是一个对象,所以R语言解释器为能够通过控制到该函数,带有参数可能是函数必要完成的操作. 反过来函数执行其任务,并将控制返回到其可以被存储在其它的目的解释器以及任何结果. 函数定义 R函数是通过使用关键字 function 来创建.R函数的定义基本语法如下: function_name <- function(arg_1, arg_2, ...) { Function body }

R环境的两种安装方式,源码编译安装和yum在线安装 第一种:源码编译安装 1.首先,从官网上下载3.5.0版本 2.下载完后记得解压,我的习惯是解压在/usr/local下面 tar -zxvf R-3.5.0.tar.gz 3.然后,安装各种依赖环境 yum install -y gcc yum install -y glibc-headers yum install -y libreadline6-dev gfortran yum install -y readline-devel yum

R语言 概述 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境. R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程. R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和Mac)提供预编译的二进制版本. R是一个在GN

一.置换矩阵 一个矩阵的行或者列交换,可以借助另外一个矩阵相乘来实现 首先是行交换: $\underbrace{\left[\begin{array}{ccc}{1} & {1} & {1} \\ {2} & {2} & {2} \\ {3} & {3} & {3}\end{array}\right]}_{A} \stackrel{S_{12}}{\rightarrow} \underbrace{\left[\begin{array}{ccc}{2} &am

慢慢才意识到概率统计的重要性,当时学的时候只知道很重要,是机器学习基础啥的,但是却没有真正意识到( ╯□╰ ).我现在的理解是,统计学习可以从大数据中挖掘出规律(其实和数据挖掘还是很相关的),在科研工作和生活中都可以帮助和指导我们.生活中,我们可以通过分析数据,“透过现象看本质” (learning from data),参考大概率发生的事件,帮助我们少走一些弯路,做出正确的决策. 最开始的概率思维来自大一的近现代史老师,老师说 “为什么公司要区分985,211等学位?”,其实我当时也不是很理解

文讨论 Go 编译器是如何实现内联的以及这种优化方法如何影响你的 Go 代码. 请注意:本文重点讨论 gc,实际上是 golang.org 的 Go 编译器.讨论到的概念可以广泛用于其他 Go 编译器,如 gccgo 和 llgo,但它们在实现方式和功能上可能有所差异. 内联是什么? 内联就是把简短的函数在调用它的地方展开.在计算机发展历程的早期,这个优化是由程序员手动实现的.现在,内联已经成为编译过程中自动实现的基本优化过程的其中一步. 为什么内联很重要? 有两个原因.第一个是它消除了函数调用

目录 简介 GS示例代码 简介 R包sommer内置了C++,运算速度还是比较快的,功能也很丰富,可求解各种复杂模型.语法相比于lme4包也要好懂一些. 建议查看文档:vignette("v1.sommer.quick.start") 混合线性模型关键在于协方差结构的建立,有以下几类: 复合对称(Compound Symmetry,CS),所有方差相等,所有协方差也相等,对应于单变量方法.但是对于不同尺度的变量是无意义的. 方差组分(Variance Components),每个方差都

LINQ to SQL语句(1)之Where 适用场景:实现过滤,查询等功能. 说明:与SQL命令中的Where作用相似,都是起到范围限定也就是过滤作用的,而判断条件就是它后面所接的子句.Where操作包括3种形式,分别为简单形式.关系条件形式.First()形式.下面分别用实例举例下: 1.简单形式: 例如:使用where筛选在伦敦的客户 var q = from c in db.Customers where c.City == "London" select c; 再如:筛选19