thinklive

dirichlet library

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01

众所周知，black souls的原型，或者说最重要的灵感来源就是爱丽丝梦游仙境以及它衍生的爱丽丝镜中奇遇，我本人一直对游戏和原著的对应关系感到很好奇，但由于工作量很大，一直没下定决心做这件事，但最近突然想到，如果分期做一些整理会不会就没那么麻烦了呢，于是决定开启这个系列。

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发表于 更新于 分类于 ， 本文字数： 6.4k 阅读时长 ≈ 23 分钟

javase

static

  • 静态方法属于类，所以在静态方法中，无法获取成员变量的值,但是静态方法可以访问到静态变量
  • 所有被标记为静态的内容，会在类刚加载的时候就分配，而不是在对象创建的时候分配，所以说静态内容一定会在第一个对象初始化之前完成加载。
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发表于 更新于 分类于 ， 本文字数： 19k 阅读时长 ≈ 1:09

基础

算法合订本

数据结构

算法性质

循环不变式主要用来帮助我们理解算法的正确性。关千循环不变式，我们必须证明三条
性质：
初始化：循环的第一次迭代之前，它为真。
保持：如果循环的某次迭代之前它为真，那么下次迭代之前它仍为真。
终止：在循环终止时，不变式为我们提供一个有用的性质，该性质有助千证明算法是正确的。

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发表于 更新于 分类于 ， 本文字数： 20k 阅读时长 ≈ 1:12

苏大部分

概念

软件可以粗略分为系统，工具，应用
软件的发行模式有：

  • 商业软件
  • 共享软件,免费给用户使用的商业软件，比如入门版杀毒软件，不一定开源
  • 开源软件，开放源代码的软件，但不代表用户有自由分发修改源代码的权力
  • 自由软件，开源，任何用户都有权使用、拷贝、扩散、修改该软件，但有义务公布修改后的代码

Linux系统提供多个虚拟控制台（默认6个字符界面，1个图形界面），可以独立使用，自由切换

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发表于 更新于 分类于 ， 本文字数： 3.9k 阅读时长 ≈ 14 分钟

实践报告

背景介绍

本次作业使用一个房价数据集，房价数据集完全由数字信息构成，规模属于中小级别(2w条左右)，有一定的数据处理需求，但由于最主要的参数房价和其他相关列主要是简单的类线性关系，易于作为学习数据科学的入门材料。
此外，通过房屋参数来预测房价在现实中也有一定的实践意义，例如一些房屋出售软件可以建立相关模型来给出估价等。

问题描述

主要目标是预测房价，为此目标，需要清洗不合理的数据，寻找线性相关的列，最后利用一些回归模型来进行训练，并验证结果 最后的输入是数据集内和房价线性相关程度较高的列，输出则是对房价的预测结果。

数据描述

这些数据涉及在加州某个地区的街区以及基于 1990 年人口普查数据的一些汇总统计数据：

  1. 房屋中位价值：一个街区内家庭的房屋中位价值（以美元计算）
  2. 收入中位数：一栋房屋内的家庭收入中位数（以万美元衡量）
  3. 中位年龄：街区内房屋的中位年龄； 数字较小的是较新的建筑
  4. 房间总数：一个街区内的房间总数
  5. 卧室总数：一个街区内的卧室总数
  6. 人口：居住在一个街区内的总人数
  7. 家庭：一个街区的家庭总数
  8. 纬度：衡量房屋向北有多远的指标； 值越高越北 [°]
  9. 经度：衡量房屋向西有多远的量度； 数值越高，越西 [°]
  10. 距离海岸：到最近海岸点的距离[m]
  11. 到洛杉矶的距离：到洛杉矶市中心的距离[m]
  12. 到圣地亚哥的距离：到圣地亚哥中心的距离[m]
  13. 到圣何塞的距离: 到圣何塞中心的距离 [m]
  14. 到旧金山的距离：到旧金山市中心的距离[m]
  1. Median House Value: Median house value for households within a block (measured in US Dollars)
  2. Median Income: Median income for households within a block of houses (measured in tens of thousands of US Dollars)
  3. Median Age: Median age of a house within a block; a lower number is a newer building [years]
  4. Total Rooms: Total number of rooms within a block
  5. Total Bedrooms: Total number of bedrooms within a block
  6. Population: Total number of people residing within a block
  7. Households: Total number of households, a group of people residing within a home unit, for a block
  8. Latitude: A measure of how far north a house is; a higher value is farther north [°]
  9. Longitude: A measure of how far west a house is; a higher value is farther west [°]
  10. Distance to coast: Distance to the nearest coast point [m]
  11. Distance to Los Angeles: Distance to the centre of Los Angeles [m]
  12. Distance to San Diego: Distance to the centre of San Diego [m]
  13. Distance to San Jose: Distance to the centre of San Jose [m]
  14. Distance to San Francisco: Distance to the centre of San Francisco [m]
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hw1

时间复杂度分析

对这种形式的函数可以这样比较

\[f_1=n^{\sqrt{n}}=(2^{lgn})^{\sqrt{n}}\] \[f_2=n^{10}.2^{n/2}=2^{lg(10n)+n/2}\]

复杂度计算

对于T(n,n): T (x, y) = Θ(x + y) + T (x/2, y/2). 化成

得到θ(n)

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notebook

  1. Ctrl + Return（或者 Cmd + Return在 Mac 上）： 评估当前单元格
  2. Shift + Return： 评估当前单元格并移至下一个单元格
  3. ESC： 命令模式 （在使用以下任何命令之前可能需要按）
  4. a: 在上面创建一个单元格
  5. b： 在下面创建一个单元格
  6. dd: 删除一个单元格
  7. z： 撤消上一次单元格操作
  8. m： 将单元格转换为 Markdown
  9. y： 将单元格转换为代码
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发表于 更新于 分类于 ， 本文字数： 1.9k 阅读时长 ≈ 7 分钟

Numpy 是 Python 中科学计算的核心库。 它提供了高性能的多维数组对象以及使用这些对象的工具 数组。

数组

numpy 数组是一个值网格，所有值都具有相同的类型，并由非负整数组成的元组索引。 它的维度就是数组的秩 ；它的shape就是每个维度的大小组成的元组

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