Management Control System CVP - Cost Volume Profit Analysis TFC - Total Fixed Cost TVC - Total Variable Cost TC - Total Cost TR - Total Revenue BEP - Break Even Point \[Total Cost =Everage Cost*Quanyity Total Fixed Cost \]\[Total Cost = Total Reven
题目描述 马克思手稿中有这样一道趣味数学题：男人、女人和小孩总计n个人，在一家饭店里吃饭，共花了cost先令，每个男人各花3先令，每个女人各花2先令，每个小孩各花1先令，请用穷举法编程计算男人、女人和小孩各有几个。 输入 输入两个正整数，表示人数n和花费cost。 输出 若问题有
因为只会打暴力，而且发现旁边的人切题了(然而这个人做法假了) 于是这场心态崩了，导致不能很专注的思考性质和检查代码 所以还是没能做到不被别人影响 T1 一般图带权多重匹配 垃圾费用流题，然而我没想到 考虑如何将匹配的过程转化，发现匹配的过程是两个点同时减 \(1\) 于是就可以将每个
1020 月饼 (25 分) 月饼是中国人在中秋佳节时吃的一种传统食品，不同地区有许多不同风味的月饼。现给定所有种类月饼的库存量、总售价、以及市场的最大需求量，请你计算可以获得的最大收益是多少。 注意：销售时允许取出一部分库存。样例给出的情形是这样的：假如我们有 3 种月饼，其库
继昨天编写的内容之后，将剩余的部分补完并进行了调试 MainActivity的代码 public class MainActivity extends AppCompatActivity { private List<CostBean> mCostBeenList; private DatabaseHelper mDatabaseHelper; private CostListAdapter mAdapter; @Overri
1 简介 2 部分代码 clear all clc close all %% 参数 parameter.nvar = 2; parameter.xmin = -1; parameter.xmax = 1; parameter.m = 50; parameter.k = 15;%控制适配值之间差异的常数 parameter.num_part =10; itermax = 2000; crossover_probability = 0.5; mutation_
1.绪 运行时扩展，远比编译时期的继承威力更大。本章可以成为“给爱用继承的人一个全新的设计眼界”。 本章将再度讨论典型的继承滥用问题。本章中将讲解如何使用对象组合的方式，做到运行时装饰类。一旦熟悉了装饰的技巧，则能够在不修改任何底层代码的情况下，给对象赋予新的职责。 2.
文章目录 ABCD A 个位从0到9进行枚举，直到能被7整除 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; #define endl '\n' const int N=100100; int solve(){ int n; cin>>n; if(n%7==0){ return n; } else { n=n/10*1
一家商店正在打折销售糖果。每购买 两个 糖果，商店会 免费 送一个糖果。 免费送的糖果唯一的限制是：它的价格需要小于等于购买的两个糖果价格的 较小值 。 比方说，总共有 4 个糖果，价格分别为 1 ，2 ，3 和 4 ，一位顾客买了价格为 2 和 3 的糖果，那么他可以免费获得价格为
K-L（Kernighan-Lin）算法 原始论文(An efficient heuristic procedure for partitioning graphs) K-L（Kernighan-Lin）算法是一种将已知网络划分为已知大小的两个社区的二分方法，它是一种贪婪算法。 它的主要思想是为网络划分定义了一个函数增益Q。 Q表示的是社区内部的边数与社区之
1 导入numpy包 import numpy as np 2 sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) demox = np.array([1,2,3]) print(sigmoid(demox)) #报错 #demox = [1,2,3] # print(sigmoid(demox)) 结果： [0.73105858 0.88079708 0.95257413] 3 定义逻辑回归模型主体 ##
目录 1、join（）函数拼接：sep.join（iterable） 2、大小写的转换： （1）方法upper（）：将小写字母化为大写字母。 （2）方法lower（）：将大写字母化为小写字母。 （3）方法title（）：所有单词的首字母是大写，其余均为小写 （4）方法capitalize（）：将字符串的第一个字符转换为大写。 （5）方法swapcase（）：将字符串中大写转换成小写，小写
作者：Grey 原文地址：加油站的良好出发点问题 题目描述 题目链接 思路 暴力解法 O(N^2) 我们可以通过生成辅助数组来验证良好出发点 int[]h 这个数组的长度和cost数组长度一致，且这个数组的每个元素的生成逻辑是： h[i]=gas[i]-cost[i]; 我们可以很容易得到一个结论：h(i) 往后累加
1 简介 煤与瓦斯突出是煤矿煤炭生产过程中面临的主要动力灾害之一。研究表明,在有发生煤与瓦斯突出的矿井中,煤层均发育一定程度的构造煤,且构造煤厚度越大,瓦斯突出的危险性越严重。因此,如果能够准确预测出煤层中构造煤的厚度,将对煤矿的安全管理和煤层气的开发与利用起到至
1. 可视化数据 plot.m function plotData(X, y) %PLOTDATA Plots the data points X and y into a new figure % PLOTDATA(x,y) plots the data points with + for the positive examples % and o for the negative examples. X is assumed to be a Mx2 matrix. % Crea
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # create data np.random.seed(0) n_sample = 100 dis = np.random.rand(n_sample) acc = dis * 8 + np.random.random(n_sample) * 4 my_data = {'distance': dis, 'accuracy'
使用最小花费爬楼梯 题目： 这道题是一个经典的DP了，我们首先考虑他的数组与basecase 假设我们用一个数组去存储他的最小开销，如果遭到DP数组的长度和cos他对应，那么DP数组应该是： int size = cost.length; //最小总花费数组 int []minCost = new int[size+1]; 题目中已知他的第一
1. 斐波那契数列 题目描述 斐波那契数，通常用 F(n) 表示，形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 1和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) = 1，F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1 给你 n ，请计算 F(n) 。 #include<stdio.h> int F(int n) {
1 作用 用来辅助计算DTW的python模块 2 基本使用方法 2.1 数据 假设有两个序列 import numpy as np x = np.array([1,3,2,4,2]) y = np.array([0,3,4,2,2]) plt.plot(x,'green') plt.plot(y,'blue') plt.legend(['x','y']) plt.show() 我们要计算这两个序列之间的dtw
There are n gas stations along a circular route, where the amount of gas at the ith station is gas[i]. You have a car with an unlimited gas tank and it costs cost[i] of gas to travel from the ith station to its next (i + 1)th station. You begin the
暑假 时限：最多 X 个用例，1.5 秒 (C/C++)，2 秒 (Java) 假设有个国家有 N 座城市，通过 M 条道路连通，城市从 1 到 N 进行编号，每条道路上都会收取过路费。 据说，这个国家每年的暑期会向全体市民发放两张过路费折扣券（每张券的折扣力度可能会不同）。John 住在 1 号城市，准备前往 N 号城市度
多线程教程（二十六）字段更新器、原子累加器 一、字段更新器 常见的字段更新器： AtomicReferenceFieldUpdater // 域 字段 AtomicIntegerFieldUpdater AtomicLongFieldUpdater 利用字段更新器，可以针对对象的某个域（Field）进行原子操作，只能配合 volatile 修饰的字段使用，否则会出
参考代码：MonoRec 1. 概述 介绍：这篇提出了一种纯视觉的自监督深度估计算法，它结合现有实例分割、视觉里程计等视觉相关领域中相关技术，构造出这篇提出的MonoRec单目深度估计方法（在做训练的时候也采用了双目的图像作为输入）。在自监督单目深度估计网络中，一个很大的困难便是需要区
动态规划 class Solution { public int minCostClimbingStairs(int[] cost) { /** * 最少有两个台阶，因此不用提前判断dp数组空指针异常的情况 * 索引从0开始 * dp[i]指的是到达第i个台阶并且向上爬所需要的最小费用 */
market-clearing price 市场出清价格 market equilibrium 市场均衡 locational marginal pricing (LMP) 节点边际价格 convex hull pricing 凸包定价 uplift payment 上调费用 make-whole payment aggregate cost 总成本 marginal cost 边际成本 reactive power 无功功率
