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搜索资源列表

  1. 区间分析 matlab工具箱

  2. matlab区间分析工具箱，放在matlab目录toolbox文件夹下，加入路径后可直接使用，用于做区间分析、包含等。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：dingqichuan

  1. 全国各省市手机号码区间数据库

  2. 全国各省市手机号码区间数据库，包含各省市地区的所有手机号码段，txt文件

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-12-04
    • 文件大小：177152
    • 提供者：mw234920

  1. 不相交的闭区间的并

  2. 区间 【问题描述】 给定n个闭区间[ai, bi]（1 <= i <= n），这些区间的并可以表示为一些不相交的闭区间的并。要求在这些表示方式中找出包含不相交区间数目最少的方案。 【输入形式】 输入文件为当前目录下的prz.in。 该文件的第一行包含一个整数n（3 <= n <= 50000），为区间的数目。以下有n行，每行各包括两个以空格分隔的整数ai 和 bi，表示一个区间[ai, bi]（1 <= ai <= bi <= 1000000）。 【输

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-10-27
    • 文件大小：1024
    • 提供者：laigus

  1. 区间第k大 主席树代码

  2. 普通的主席树 区间第k大 代码 包含了简单的注释，和线段树很相似

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-11-03
    • 文件大小：3072
    • 提供者：sanzunonyasama

  1. 贪心算法区间包含

  2. 已知 n 个左闭右开区间 [ a , b) ，对其进行 m 次询问，求区间 [ l , r ] 最多可以包含 n 个区间中的多少个区间，并且被包含的所有区间都不相交。 用于贪心算法对区间包含问题的解决

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2017-12-27
    • 文件大小：1014
    • 提供者：curryback

  1. 区间优化工具以及程序

  2. 区间优化工具以及程序，INTLAB完全是用Matlab编写的.自我验证方法 密集的线性系统（也包括内部包含和结构化矩阵） 稀疏的spd线性系统 非线性方程组 几个全球性例程： 非线性方程组的所有根 验证了全局优化 验证约束全局优化 参数识别 单变量和多变量非线性方程的根（简单和集群） 特征值问题（简单和集群，也包含内部包含和结构化矩阵） 广义特征值问题（简单和集群） 正交用于单变量函数 单变量多项式零（简单和群集） 前向和后向FFT 包含向量和矩阵的实数和复数数据的区间算法（非常快） 实数和复

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wza_1992

  1. 在pp \ $ matthbf {\ sqrt {s} = 8} $$ s = 8 TeV的pp碰撞中，正向快速度下包含性J / $$ \ psi $$ψ极化的测量

  2. 我们报告了在LHC上使用ALICE检测器在质能中心$$ \ sqrt {s} = 8 $ s = 8 TeV下pp碰撞中包含的J / $$ \ psi $$ψ极化参数的测量结果 。 该分析基于对应于1.23 pb $$ ^ {-1} $$ -1的综合亮度的数据样本。 J / $$ \ psi $$ $$ψ共振在其μ介子衰变通道中以速度区间$$ 2.5 <y <4.0 $ 2.5 <y <4.0以及横向动量区间$$ 2 <p_mathrm { T} <15

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38740201

  1. 使用ATLAS探测器在s = 8 $$ \ sqrt {s} = 8 $$ TeV的质子-质子碰撞中测量包含射流的横截面

  2. 包括在内的质子-质子碰撞在质子-质子碰撞中以质子-质子碰撞测量，质子能量为s = 8 $$ \ sqrt {s} = 8 $$ TeV，这是由欧洲核子研究组织（CERN）的大型强子对撞机进行的ATLAS实验记录的。 分析数据集的总综合亮度为20。 2 fb -1。 对于由反k t射流聚类算法定义的射流，其半径参数为R = 0时，将测量双微分截面。 4并且R = 0。 在图6中示出并且被表示为射流横向动量的函数，在70 GeV和2.5 TeV之间的范围内，并且在绝对射流速度的六个区间中，在0和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38548394

  1. 基于多目标决策理想区间法的煤矿工作面作业环境评价

  2. 首先建立了包括有害气体、热环境、粉尘等6个一级指标,24个二级指标的综合评价指标体系,并按照相关规程和标准进行指标分级。然后基于多目标决策理想区间法对某矿15513采煤工作面环境进行了综合评价。结果表明,能够全面客观地评价煤矿工作面环境质量,且由于包含了二级指标,能够得到更为丰富的评价信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：197632
    • 提供者：weixin_38737630

  1. 区间时变时滞奇异系统稳定性准则改进

  2. 为解决区间时变时滞奇异系统的稳定性问题,基于Lyapunov稳定性理论,通过采用新构造的Lyapunov泛函和线性矩阵不等式方法,以线性矩阵不等式形式给出了使得系统满足正则、无脉冲且稳定的时滞相关型准则的改进结果.研究结果表明:所给准则可有效判定区间时变时滞奇异系统的稳定性,它比已有一些结果包含更少的矩阵变量,且具有较小的保守性,同时通过数值实例进行了验证.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：243712
    • 提供者：weixin_38716081

  1. c++区间DP重要知识点与问题.pptx

  2. 区间dp课程ppt。内容包含石头合并1、2，删除字符串、最大回文数、能量项链、乘积最大问题，等区间dp重要内容。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：cqbz_lanziming

  1. Java实现 LeetCode 567 字符串的排列（滑动窗口，处理区间内的字符数量）

  2. 567. 字符串的排列 给定两个字符串 s1 和 s2，写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。 换句话说，第一个字符串的排列之一是第二个字符串的子串。 示例1: 输入: s1 = “ab” s2 = “eidbaooo” 输出: True 解释: s2 包含 s1 的排列之一 (“ba”). 示例2: 输入: s1= “ab” s2 = “eidboaoo” 输出: False 注意： 输入的字符串只包含小写字母 两个字符串的长度都在 [1, 10,000] 之间 class Solu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：25600
    • 提供者：weixin_38595528

  1. Java实现 LeetCode 632 最小区间（又是先序队列，官方给的是堆）

  2. 632. 最小区间 你有 k 个升序排列的整数数组。找到一个最小区间，使得 k 个列表中的每个列表至少有一个数包含在其中。 我们定义如果 b-a < d-c 或者在 b-a == d-c 时 a < c，则区间 [a,b] 比 [c,d] 小。 示例 1: 输入:[[4,10,15,24,26], [0,9,12,20], [5,18,22,30]] 输出: [20,24] 解释: 列表 1：[4, 10, 15, 24, 26]，24 在区间 [20,24] 中。 列表 2：[0,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38638647

  1. 定义可迭代的类并创建其对象，求1至100区间所有正整数的和

  2. 第十次作业 面向对象编程第一题 1、定义可迭代的类并创建其对象，求1至100区间所有正整数的和 （包含1和100）。 要求： 类中仅包含二个方法：def__iter__(self)设置初值1，def next(self)每次迭代使得值增加1并返回一个值。 提示：创建类对象，利用对象的可迭代并使用for循环求其和 示例如下： 代码 class one(): def __iter__(self): //设置初始值 self.a=1 return self

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38696590

  1. vue基于element的区间选择组件

  2. 公司的系统中，产品经理在设计时经常要求对某个字段进行区间阈值设置或者作为筛选条件。但是苦于element中没有非常契合的组件（slider组件并不支持两端均能设定），于是自己动手造了一个。 成果 最终的展示效果如下： 需求 这里以项目的需求为例，基本的需求如下： 分为左右值，包含左右值，正整数 左侧必须大于等于1，右侧不得大于100000，右侧值必须不小于左侧 默认：左侧20，右侧100000，均必填 失焦校验 页面和表单校验结构一样： <el-form-item

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-29
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_38545117

  1. k倍区间 蓝桥（技巧）

  2. 试题 历届试题 k倍区间 资源限制 时间限制：2.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 　　给定一个长度为N的数列，A1, A2, … AN，如果其中一段连续的子序列Ai, Ai+1, … Aj(i <= j)之和是K的倍数，我们就称这个区间[i, j]是K倍区间。 你能求出数列中总共有多少个K倍区间吗？ 输入格式 　　第一行包含两个整数N和K。(1 <= N, K <= 100000) 　　以下N行每行包含一个整数Ai。(1 <= Ai <= 100000

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38690739

  1. Python求解正态分布置信区间教程

  2. 正态分布和置信区间 正态分布（Normal Distribution）又叫高斯分布，是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下： 置信区间是对该区间能包含未知参数的可置信的程度的描述。 使用SciPy求解置信区间 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats N = 10000 x = np.random.normal(0, 1, N) # ddof取值为1是因为在统计学中样本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38715831

  1. Data-Analysis:该存储库包含gen_analysis软件包，该软件包用于基本统计信息和生物数据处理-源码

  2. 数据分析 该存储库包含用于基本统计信息的程序包和用于生物数据的处理工具。 此外，不久将添加更多的蛋白质组和转录组分析功能。 这些将包括通过外源条形码对单细胞数据进行双重鉴定，通过变异系数和均值表达进行差分单细胞分析等。 要安装软件包，请转到gen_analysis文件夹，然后pip install -e . 。 依存关系 numpy的= = 1.19.0 熊猫== 1.0.1 matplotlib == 3.1.3 海上== 0.10.0 upsetplot == 0.4.0 more

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42119358

  1. 整合优势解决区间编程问题

  2. 间隔编程问题在现实世界中无处不在。 存在各种各样的理论和方法来处理它们。 然而，现有方法已经采用了各种优势标准来区分解决方案，并且这些标准始终是主观的。 不同的支配标准将产生不同的最佳解决方案，而主观标准使用户，尤其是对于不熟悉区间算术的用户难以选择，从而限制了它们的广泛应用。 在这项研究中，提出了在时间间隔上集中控制以解决这些问题的想法。 首先定义区间上的优势准则，并通过等价，包含和不包含的关系描述它们的相关性；然后，通过研究不同准则对解的有序性的影响，得出一种简化方案。定义区间上的整体支配关

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：309248
    • 提供者：weixin_38641896

  1. ratesci-sas:置信区间和检验以进行费率比较-源码

  2. Rates-sas 置信区间和检验以进行费率比较 rateci-sas包含SAS宏代码，用于计算二项式比例的比率（或风险）差异（'RD'）的得分置信区间，并保证区间和相应的假设检验之间的一致性。 [后续更新可能会将代码扩展为包括比率（RR），也称为相对风险（OR），或比值比率（OR），以及对Poisson'暴露调整后'的发生率进行分析。] 分层计算适用于一系列加权方案，当比较MH权重的RD和WEIGHT=1时，直接等效于Cochran-Mantel-Haenszel（CMH）测试。 请注意，SA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：514048
    • 提供者：weixin_42127835
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