只输入数字和小数点 VUE 版本： <input @input="onlyNumber"></input> data(){ return { value:'' } } onlyNumber() { let value = this.value //得到第⼀个字符是否为负号 var t = value.charAt(0) //先把⾮数字的都替换掉，
思路： 1.没有负号 直接求和 2.有负号 若干正数-若干负数+(至少有个值，选最大值)-(若干负数- 若干正数+(至少有个值，选最小值)) （后面的负数是转化为正，前面的正数是保持不变。但是前面的 -负数 和后面的 -正数其实是用来用掉多余的负号的） 如果只有一个负号，可以把正数放前
Content 输入一行字符串\(s\)，提取出\(s\)中的所有数字（如果负号前后都有数字的话不算做负号而是间隔符）并输出它们的和。 数据范围：设第\(i\)行字符串中数字个数为\(cnt_i\)，每个数字为\(num_{i,j}(j\in[1,cnt_i])\)。则\(|s|\leqslant1000,cnt_i\leqslant200,|num_{i,j}|\leqslant10^
Update \(\texttt{2021.3.6}\) 经求学的企鹅提醒修改了 Content 部分的数据范围。 Content 有一个人的银行账户里有 \(n\) 元钱，他可以删去倒数第二位获最后一位数字来使得账户里面的钱最大。请求出他的银行账户余额的最大值。 数据范围：\(10\leqslant |n|\leqslant 10^9\)。 Solu
高精度加法 一位一位的对着加，注意存储进位，小的数加完后把大数剩下的加进来，注意前导零和相加等于0 // 高精度加法 #include<iostream> #include<string> using namespace std; int res[10000001];//记录结果的数组 string a,b; long long k,r,i,j; bool flag; int main(){
题意 给定两个等长数组\(A,B\)，任意交换\(A\)中的两个元素\(K\)次，求\(max\{\sum_{i=1}^N\mid A_i-B_i\mid\}\)，\(2\le N\le5×{10}^5,0\le K\le{10}^8,-{10}^8\le A_i,B_i\le{10}^8\) 分析 先考虑交换任意次的情况。求和时，我们考虑去掉绝对值，则相当于为每一对\(A_i,B_i\)分配了一个
模电第一章习题 这个版本的解析无法在网上搜到解题过程，大一下半年为了学好模电我走了很多弯路。 刚开始不会就找班里的学习委员教我怎么做，但是求人这件事，有多少辛酸泪我都懂。虽然学习委员善良，肯帮我，但是一两次之后也不耐烦了。 前面这三题还算是比较简单的带公式计算的问
前言 快读快写就是通过一小部分的手动实现(当然要调一些函数),达到快速输入/输出的效果. 快读 思路 通过从头到尾读取字符,记录是否有负号,其余部分用累加器累加(注意不同数位的处理). 代码 template<typename T> inline void read(T &x) { // template的用法详见https://www
金额和数量转换，有些为负的需要先把负号去掉。 DATA l_dcpfm LIKE usr01-dcpfm. SELECT SINGLE dcpfm INTO l_dcpfm FROM usr01 WHERE bname = sy-uname. IF lv_string CS '-'. SPLIT lv_string AT '-
<input type="number" style="width:310px;height:35px;" onkeyup="clearNoNum(this)" id="adjustedAmountInput" step="500" placeholder="+500/-500"/> function clearNoNum(obj) {//响应鼠标事件，允许左右方向键移动/
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# 判断输入的字符串是否为数字 x = input("请输入：") # 是否有一个小数点 if x.count(".") == 1: left, right = x.split(".") # 小数点左右是否为纯数字 if left.isdigit() and right.isdigit(): print("正小数") # 小数点左侧是否由负号开头且只有一个
使用通常步骤时，运行代码后的结果，小于0的数字或无法显示负号，只出现了框框的符号： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib %matplotlib inline matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] x = np.linspace(-5,5,100) y = np.sin(x)
信息熵在信息论中代表的是随机变量的不确定度的度量 1、熵越大，数据的不确定性越高，无规则运动越剧烈 2、熵越小，数据的不确定性越低 信息熵公式： 式子表示这个样本中有k类，pi表示第i类数据在总体中的占比。 负号是因为pi属于0到1之间，那么log（pi）就小于零，所以加一个负号。
1.雅可比行列式求偏导 两边对x求导，那么等式右边就是Fx D已经加了负号 再来看题目： 2.F(x)的偏导——法向量，隐函数的偏导——切向，参数的偏导——切向 3.移到一边+偏导公式 用Fx,Fy,Fz分别求y对x的偏导,z对x的偏导 4.沿指定方向的方向导数 5.梯度 i j k 分别带上偏导grad
package javabasis; import org.junit.Test; public class NO1Symbols { /* * 首先介绍 原码 反码 补码 移码的计算 及使用 * * * 例: * -15 * * 每次除以2取余数 * * 15 2 7 1 * 7 2 3 1 * 3 2 1 1 * 1 2
目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 三、绝对值损失函数四、对数损失函数（Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与
目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 三、绝对值损失函数四、对数损失函数（Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 五、指数损失
目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 三、绝对值损失函数四、对数损失函数（Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 五、指数损失
目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 三、绝对值损失函数四、对数损失函数（Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 五、指数损失
看下面的图形： + - + - - + - + - - + - - + - - - - + - - - - + - - + - - + + - - + + + - - + - - + + - + - + + - + - - + - - - - - + - - - + - - + + + - - + + - - + + + - + - + - + - + - - - - - - - - + + + + + + - +
