금액은 즉석에서 계산됩니다. 더 이상 사용되지 않는 값이 제거되고(평균 기간을 초과함) 새로 도착한 값이 추가됩니다. "롤링 합계"
우리나라에서는 모든 이사가 그렇게 간주됩니다. 그러나 Rashid는 어떻게 든 더 빠른 이동 평균 알고리즘을 파헤쳤습니다. 우리는 적절성을 엄격하게 증명할 수 없었기 때문에 그것을 사용하지 않았습니다. 값은 같은 것 같지만 이 알고리즘이 미래에 어떻게 작동할지 모릅니다.
미니브레인이 들어가고 같은 확률로 은퇴한 MM의 티셔츠나 마지막 티셔츠를 가져갈 수 있다. 그렇지 않으면 그는 다른 사람의 티셔츠를 가져갑니다. 자신이 티셔츠를 가져간 MM의 차례가 되면 첫 번째(은퇴) 티셔츠나 마지막 티셔츠를 같은 확률로 가져갈 수 있습니다. 전자의 셔츠를 취하는 것은 후자가 자신의 셔츠를 가져간다는 사실로 이어지며, 후자의 셔츠를 취하는 것은 그에 따라 이 기회를 박탈합니다. 매번 입장하고 동일한 확률로 티셔츠를 찾지 못한 사람은 첫 번째 또는 마지막을 취할 수 있으며 나머지는 우리에게 관심이 없습니다.
몸은 공식 l \u003d (g * t ^ 2) / 2에 따라 거리를 날아갑니다. 공기 저항은 포함되지 않습니다. 따라서 g=2l/t^2입니다. 우리는 g=9.8085를 대체하고 계산합니다. 자유 낙하 가속도 지도를 살펴봅니다. 자유 낙하 가속도는 위도, 높이, 표면 아래의 무거운 암석(예: 철 황철석)의 존재 여부에 따라 달라집니다. 글쎄, 곰의 형제 중 누가 거기에 살고 있는지, 그에게 묻는 것이 좋습니다.
옵티마이저를 찾고 싶은 12개의 매개변수가 있습니다. 10억 개의 매개변수를 사용하지 않기 위해 함수(포물선이라고 가정해 봅시다)를 찾고 있습니다. x, y 축, x와 y에 따른 척도, 차수. 그러나 이제 질문이 생겼습니다. 이 네 가지 매개변수에 대해 최적화 프로그램에서 범위를 지정하는 방법은 무엇입니까? 그것을 계산하는 방법?
Многие компании вовсе не стремятся что-то улучшить или поменять в своем отношении к найму сотрудников: срабатывает принцип хорошего админа «работает — не трогай», лень, уверенность в дедовских методах работы кадровиков (нужное подчеркнуть). Вообще поиск разработчиков — тема достаточно сложная, отчасти из-за обилия противоречивой информации...
금액은 즉석에서 계산됩니다. 더 이상 사용되지 않는 값이 제거되고(평균 기간을 초과함) 새로 도착한 값이 추가됩니다. "롤링 합계"
우리나라에서는 모든 이사가 그렇게 간주됩니다. 그러나 Rashid는 어떻게 든 더 빠른 이동 평균 알고리즘을 파헤쳤습니다. 우리는 적절성을 엄격하게 증명할 수 없었기 때문에 그것을 사용하지 않았습니다. 값은 같은 것 같지만 이 알고리즘이 미래에 어떻게 작동할지 모릅니다.
고맙습니다. "도퍼". 모든 것이 매우 논리적으로 밝혀졌습니다. :)
Rashid가 찾은 알고리즘을 볼 수 있습니까?
요청에 동참합니다. 왜냐하면 원패스 알고리즘보다 빠를 수 있는 것이 무엇인지 거의 모릅니다. 각 반복 단계에서 두 개의 추가와 한 개의 분할이 있습니다.
정면 알고리즘 O(N^2) 이상의 경우 실제로 언뜻 보기에는 명확하지 않은 빠른 유사체가 있습니다.
예를 들어, 1초도 안 되는 시간에 수백만 개의 피어슨 상관 계수 값을 계산하기 위해 중간 단계에서 FFT를 사용 했습니다.
네, 좀 복잡합니다. 그러나 나는 아직 그것을 신용하지 않았다 (그것을 보지 않았다):
복잡하지 않지만 간단한 솔루션이 있습니다.
미니브레인이 들어가고 같은 확률로 은퇴한 MM의 티셔츠나 마지막 티셔츠를 가져갈 수 있다. 그렇지 않으면 그는 다른 사람의 티셔츠를 가져갑니다. 자신이 티셔츠를 가져간 MM의 차례가 되면 첫 번째(은퇴) 티셔츠나 마지막 티셔츠를 같은 확률로 가져갈 수 있습니다. 전자의 셔츠를 취하는 것은 후자가 자신의 셔츠를 가져간다는 사실로 이어지며, 후자의 셔츠를 취하는 것은 그에 따라 이 기회를 박탈합니다. 매번 입장하고 동일한 확률로 티셔츠를 찾지 못한 사람은 첫 번째 또는 마지막을 취할 수 있으며 나머지는 우리에게 관심이 없습니다.
진짜 도전
곰은 19.617미터 깊이의 덫 구덩이에 빠졌습니다. 낙하 시간은 2초였습니다. 곰은 무슨 색이었나요?
A. 화이트(북극곰)
B. 브라운
C. 블랙
D. 흑갈색(말레이곰)
E. 그레이(그리즐리)
옵티마이저를 찾고 싶은 12개의 매개변수가 있습니다. 10억 개의 매개변수를 사용하지 않기 위해 함수(포물선이라고 가정해 봅시다)를 찾고 있습니다. x, y 축, x와 y에 따른 척도, 차수. 그러나 이제 질문이 생겼습니다. 이 네 가지 매개변수에 대해 최적화 프로그램에서 범위를 지정하는 방법은 무엇입니까? 그것을 계산하는 방법?
15분 안에 반 조각을 원하는 사람은 누구입니까?
http://habrahabr.ru/post/193308/?utm_source=twitterfeed&utm_medium=habrahabr&utm_campaign=twitter
http://sphotos-a.ak.fbcdn.net/hphotos-ak-prn2/q79/s720x720/1384223_10153412503770533_1695215820_n.jpg
이 문제를 해결하지 못했습니다. 이미 결정했습니다.
영어 번역:
미취학 아동은이 문제를 5-10 분 안에, 코더는 1 시간, 고등 교육을받은 사람은 ... 간단히 말해서 직접 해보십시오!
http://sphotos-a.ak.fbcdn.net/hphotos-ak-prn2/q79/s720x720/1384223_10153412503770533_1695215820_n.jpg
이 문제를 해결하지 못했습니다. 이미 결정했습니다.
영어 번역:
미취학 아동은이 문제를 5-10 분 안에, 코더는 1 시간, 고등 교육을받은 사람은 ... 간단히 말해서 직접 해보십시오!
2581 = 2
// 6분, 미취학 아동을 위한 패스. ;)
그것이 맞는지 여부는 말하지 않습니다.
그리고 "미취학 아동"이이 문제를 훨씬 빨리 해결한다고 확신합니다. 그러나 그것은 잘못된 것입니다.
실제로 이 작업은 로봇 최적화에서 발생하는 "곡선에 맞는 부분 문자열"을 설명하는 데 아주 좋습니다.
아무 번호나 대답할 수 있습니다. 모든 숫자에는 고유한 패턴이 있습니다. 나는 0,1,2를 찾았습니다. 더 지쳤지만 다른 7자리도 작동할 것이라고 확신합니다.