coe

题目链接 坑点：注意系数可能为负数！！只有测试点 0 过不去可能就是因为这个！！！ 我最初在做这道题的时候用了两种思路，一种将保存结果的数组初始化为 0，把乘积加上去，顺便记录下最后一个指数的值。用两次 2000 次 for 循环过滤掉 0 值以及输出答案，这个代码过了，但是后期测试的时候，有些测试用例会多出来空格，有些则格式不对。。但是过了。。。 代码如下 #include<iostream> #include<stdio.h> using namespace std; int main() { double A[1001], B[1001]; int ExpA[11], ExpB[11]; double Result[2001]; double coe; int Acounts, Bcounts, exp, EndIndex = 0; // 初始化多项式 for (int i = 0; i < 1001; i++) { A[i] = B[i] = 0; } for (int i = 0; i < 2001; i++) { Result[i] = 0; } cin >> Acounts; for (int i = 0; i < Acounts; i++) { cin >> exp >> coe; ExpA[i] = exp; A[exp] = coe; } cin >>

转变业务模式、优化流程、节约人力，利用RPA来实现企业数字化转型已经成为众多公司的选择，RPA的价值也日益凸显。 在公司开展实施RPA计划时，通常会遇到很多棘手问题，包括规划不合理导致实施进程被拖慢；或者流程与RPA不匹配，却不知如何解决。 要想顺利实施RPA计划，为企业后续RPA的部署打下良好基础，就要先建立结构良好且人员配置完善的RPA卓越中心（COE）。 部署RPA之前为什么要先建立卓越中心？ 尽管相较于其他IT系统的部署，RPA的实施较为快捷与简单，但这并不意味着实施RPA会一帆风顺。据安永一份研究称，有高达30%至50%的初始RPA项目都以失败告终。 企业在具体实施RPA计划时，往往会因为流程规范性欠佳、流程与RPA不匹配、没有将RPA考虑为业务主导、缺乏具体RPA商业案例、忽略IT系统设施等各种因素，导致具体部署速度及进度与初始规划有很大出入，使得RPA项目落地进程受阻。这种情况通常被称作“实施砖墙”影响到了“机器人速度”。 想要顺利实施RPA，获得最佳“机器人速度”，以及为企业后续的RPA部署打下良好基础，关键在于建立一个结构良好且人员配置完善，并专门用于实施自动化的研究中心或者职能部门。这个职能部门，主要用于研究哪些自动化技术可用于解决不同的业务问题，同时推动技术兼容性，集成和基本实践。 在RPA领域，这个部门就是RPA卓越中心(Center of

一、引言 如何利用机器学习以及大数据技术来降低风险呢？如何建立信用评分的模型呢？本文将针对这些问题简单介绍互金行业中授信产品的风控建模过程，内容主要如下： ·信用风险定义 ·信用风险评分卡类型 ·信用评分模型建立的基本流程 1.信用风险定义 ①风险管理的概念 风险管理最早起源于美国。1930年由美国管理协会保险部最先倡导风险管理，后面在全球流行开来，随着互联网的迅猛发展，大数据、数据挖掘和机器学习等新兴技术开始出现，让风险管理更为精准。他们通过收集银行系统本身的征信数据以及用户在互联网上的的各种数据，包括人际关系、历史消费行为、身份特征等，通过大数据“画像”技术，对用户进行全面的定位，由此来预测用户的履约能力、降低信贷风险。 ②什么是信用风险？ 信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性，它是金融风险的主要类型。 万事都有风险，但对于金融行业来讲，风险控制尤为重要。对于海量的用户数据处理，传统的人工授信方式显然是很乏力的，因此现在大多互联网金融P2P公司都采用机器学习、大数据等技术对风险进行自动化评估，来最大程度的降低风险。当然，这些技术的应用并不能百分百的保证零风险，因为有很多人为因素是不可控的

1 #include<stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 4 typedef struct LNode //结点类型 5 { 6 int index; //指数 7 int coe; //系数 8 struct LNode *next; 9 }LNode,*Link; 10 typedef struct //列表类型 11 { 12 Link head,tail; //头指针和尾指针 13 int len; 14 }LinkList; 15 16 int InitList(LinkList *L); //构建空表 成功返回1，失败返回0 17 int MakeNode(LinkList *L,int index, int coe); //创建结点并存入指数和系数 成功返回1，失败返回0 18 void Add(LinkList *LA,LinkList *LB,LinkList *LC); //”和多项式"没有重新生成，而是从A，B中摘取到C上 19 void print(LinkList *L); //用于打印链表 20 21 int main() 22 { 23 LinkList LA,LB,LC; 24 int m,index; //输入m个一元多项式 25 int coe; 26 InitList(&LA); 27 InitList(&LB);

　　1.多项式插值函数 %%多项式插值 %%说明：precision为精度，越大则图像越精细，attribute是属性值，当未知函数表达式但已知函数值时为1，否则为0 function PI = Polynomial_interpolation(f,X,precision,attribute) X = sort(X); if attribute == 0 [m,n] = size(X);MAX = max([m,n]); X = reshape(X,1,MAX);error = []; for i = 1:MAX Y(i) = subs(f,X(i)); end Y_value =double(Y); a = min(X);b = max(X); t = a:(b-a)/precision:b; T = zeros(1,precision+1); Yreal = subs(f,t); Coe = vpa(Polynomial_interpolation_cofficient(f,X,attribute),4); for i = 1:1:precision+1 T(i) = Polynomial_value(Coe,t(i)); end for i=1:MAX error(i) = abs(Y(i)-Polynomial_value(Coe,X(i))); end %%作图 h

在Windows上使用Docker运行.NET COE应用 执行步骤: 1:安装Docker For Windows(注意:docker for windows-64位Windows 10、必须开启 Hyper-V) 下载地址: https://download.docker.com/win/stable/Docker%20for%20Windows%20Installer.exe ,安装成功后,打开[Docker Desktop],启动成功后,右下角会出现一个Docker的图标,如图: 2.发布一个.NET Core程序Web项目 项目建立成功后会有一个DockerFile的文件存在，我们需要把该文件的属性更改一下。[复制到输出目录=不复制] 改为 [复制到输出目录=如果较新则复制]。生成一下,.NET Core Web应用已经准备就绪。 3..NET Core实例准备完毕后,开始部署Docker环境。输入命令:docker info,如果出现以下结果,则证明docker安装无问题: 通过cd 目录 命令进入到项目的根目录,如我的项目在 则应该跳转到目录 然后运行以下命令: docker build -t demotest . 程序将自动执行一些步骤以配置docker环境，以下是输入该命令后成功后的一个结果: 在这个环节需要注意一些东西,.NET

The task is simple: given any positive integer N, you are supposed to count the total number of 1‘s in the decimal form of the integers from 1 to N. For example, given N being 12, there are five 1‘s in 1, 10, 11, and 12. Input Specification: Each input file contains one test case which gives the positive N (<=2^30^). Output Specification: For each test case, print the number of 1‘s in one line. Sample Input: 12 Sample Output: 5 #include<iostream> #include <vector> using namespace std; int main(){ int n; while ( 1 ){ cin >> n; if (n==- 1 ) break ; vector < int > v; v.push_back( 0 ); for ( int i

官方的参考文档是： https://www.xilinx.com/support/documentation/sw_manuals/xilinx11/cgn_r_coe_file_syntax.htm Xilinx COE文件用来初始化ROM内容，设置固定系数FIR的系数，还有其他的功能。 COE文件中的数据格式可以是2（Binary），10（Decimal）或者16（Hex）。 下面是一个简单MIF COE的例子： memory_initialization_radix=2; memory_initialization_vector= 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1; 上面这个COE例子完成的是Memory Initialization，存储初始化。 下面是一个FIR COE例子： radix=10; coefdata= 8, 15, 25, 40, 62, 93, 135, 189, 255, 336, 431, 539, 659, 790, 929, 1073, 1220, 1364, 1504, 1634, 1752, 1854, 1936, 1997, 2034, 2047, 2034, 1997, 1936, 1854, 1752, 1634, 1504, 1364, 1220, 1073, 929, 790, 659, 539, 431, 336,

零记忆非线性变换法 零记忆非线性变换法(ZMNL：Zero Memory Nonlinearity)的思路清晰，是目前使用最多的经典算法。ZMNL法的基本思路是：首先产生相关的高斯随机序列，然后经某种非线性变换得到需要的相关非高斯随机序列。其过程如下图所示： 图中，先产生不相关的高斯白噪声序列，经过线性滤波器，使其满足谱特性,即经过后得到的杂波序列,其功率谱函数为系统幅频函数的平方，其幅度分布仍然服从高斯分布。杂波序列经过非线性滤波器后得到随机序列，即为所需要的杂波序列。其中滤波器使序列满足特定的幅度分布特性。 该法最关键也是比较困难的地方就是由给定的非高斯序列的相关函数推导得出变换之前的高斯序列的相关函数，而且非线性关系会随杂波幅度分布的不同而不同。 ZMNL方法可以实现对对数正态分布、韦布尔分布、K分布等相关非高斯分布杂波的模拟仿真，且比较容易实现、运算速度快，是杂仿真中常用的方法。 使用的是MATLAB R2016b版本，关于各种分布的理论知识在这里我就不多说了，直接上程序。程序运行出现三种图，分别为：杂波波形图、杂波幅度分布图和杂波功率谱。 瑞利分布 clear all；close all; azi_num=2000; %取2000个点 fr=1000; %雷达重复频率 lamda0=0.05; %杂波波长 sigmav=1.0; %杂波方差 sigmaf=2*sigmav