cos

控制流： 分支语句： if ( 条件式 ) ， 语句； end if ( 条件式 1) ，语句 1 ； elseif ( 条件式 2) ，语句 2 ；……； else ，语句； end iwitch( 分支变量 ) case( 值 1) ，语句 1 ； case( 值 2) ，语句 2 ；……； otherwise 语句； end 循环语句： for 循环变量 = 初值 : 增量 : 终值 , 语句 ;end while ( 条件式 ) ，语句； end 其他： pause, break: 当循环执行到该语句是，程序将跳出循环 return,error x = input('输入x的值：'); if x<10 y = cos(x+1); else y = x*sqrt(x); end y = 0,m=100; for n = 1:m y = y + 1/n/n % y加n的平方之一 end y clear; t = 0,n = 1,m = 100; while (n<=m) t = t+1/n/n n = n+1 end M 文件的分类： 分类： 脚本文件 (script file) 和函数文件 (function file) 主要区别： 1. M 脚本文件没有参数传递功能；函数文件有参数传递功能 2. M 脚本文件中的变量是全局的，在命令窗口也可用；函数文件中的变量是局部

本文为高等数学学习总结，讲解函数与极限。欢迎交流 映射与函数 函数的概念 函数通常简记为： y = f ( x ) , x ∈ D y=f(x),\quad x∈D y = f ( x ) , x ∈ D ，其中 D D D 称为定义域，记作 D f D_f D f ​ 。值域记作 R f R_f R f ​ 或 f ( D ) f(D) f ( D ) 不超过 x x x 的最大整数称为 x x x 的整数部分，记作 [ x ] [x] [ x ] 。注意： [ − 3.5 ] = − 4 [-3.5]=-4 [ − 3 . 5 ] = − 4 函数的特性 有界性 若 f ( x ) ≤ K 1 f(x)\le K_1 f ( x ) ≤ K 1 ​ ，则 f ( x ) f(x) f ( x ) 有上界；若 f ( x ) ≥ K 2 f(x)\ge K_2 f ( x ) ≥ K 2 ​ ，则 f ( x ) f(x) f ( x ) 有下界。且上下界不唯一 有界： ∃ M > 0 \exists M>0 ∃ M > 0 ，使得 ∣ f ( x ) ∣ ≤ M |f(x)|\le M ∣ f ( x ) ∣ ≤ M 。函数有界 ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 函数有上界也有下界 无界： ∀ M > 0 , ∃ x 1 ∈ X \forall M>0,\exists x

摘要: 下文收集了sqlserver函数教程，为每一个函数都进行了相关举例说明， 如下所示: sqlserver聚合函数教程: mssql sqlserver avg聚合函数使用简介 mssql sqlserver CHECKSUM_AGG聚合函数使用简介 mssql sqlserver count聚合函数使用简介 mssql sqlserver count_big聚合函数使用简介 mssql sqlserver grouping聚合函数使用简介 mssql sqlserver grouping_id聚合函数使用简介 mssql sqlserver max及min聚合函数使用简介 mssql sqlserver stdev及stdevp聚合函数使用简介 mssql sqlserver sum聚合函数使用简介 mssql sqlserver var及varp聚合函数使用简介 sqlserver分析函数教程: mssql sqlserver CUME_DIST分析函数使用简介 mssql sqlserver CUME_DIST分析函数原理说明 mssql sqlserver FIRST_VALUE LAST_VALUE分析函数使用简介 mssql sqlserver LAG lead分析函数使用简介 mssql sqlserver PERCENTILE_CONT分析函数使用简介

OSS主要为用户提供数据存储服务，用户可以通过以下操作来处理OSS上的数据： 1、创建、查看、罗列、删除 Bucket； 2、修改、获取Bucket的访问权限； 3、上传、查看、罗列、删除Object/Object Group； 4、访问时支持If-Modified-Since和If-Match等HTTP参数。 特点具体如下： 1、易用性：简单易用，便于管理，深度集成数据处理服务； 2、高可靠：多重冗余备份，服务设计可用性不低于99.99%； 3、强安全：多层次安全防护，支持跨区域复制、异地容灾机制； 4、低成本：总体TCO更低，生命周期管理进一步降低成本。 第一次接触，看官方的文档有点迷，因为OSS提供各种各样的功能，你有的会用到，有的则不需要，我要的很简单，就是上传图片到阿里云然后返回一个URL，开始云里雾里，然后豁然开朗，不要用腾讯云的COS，不支持控制台预览，但是人家免费，练习可以去做做实验 1.仔细阅读文档 2.添加Jar包最好按照官方的版本来，以免造成不必要麻烦，如果报错参考 https://help.aliyun.com/document_detail/32024.html?spm=a2c4g.11186623.6.692.jKNaBu 遇到是在解决不了的就提交工单，回复很快的！ aliyun-sdk-oss-2.2.1.jar hamcrest-core-1.1

OO的奇妙冒险 ~OOP入门与字符串处理~ 目录 总体分析 作业内容分析 作业内容总结 互测的收获 公测互测bug分析与总结 不太正经的个人自嗨 总体分析 公测 中测(基础与进阶): 其实在我看来，从完成作业的角度来说，中测的基础与进阶并没有任何区别，都不能挂，都不太难，都对得分没有什么影响。中测的样例总体来说非常善良，只要是测试过，几乎不会被中测阻拦。checkstyle的规则看似很多，但是在IDEA插件的支持下，见到黄色的warning直接改掉，总体来说我认为偏向于养成习惯性的举措，并不是扣分地方所在 强测(正确性): 在第一次作业之前，我十分畏惧强测的正确性，尤其是在经历了计组 手动定点爆破+10万条随机都仅是中测 的说法，但是，就前三次来看，强测的正确性并不严格。第一次作业比较简单，第二次作业我正则表达式根本就没有写对，面对这个十分巨大的问题，强测仅仅挂了我三组，我在发出强测不够强的想法的同时也暗自窃喜，而第三次作业的重点 向面向对象转移 ，对于正确性的检查更加简单，在我连爆sin(- 9),sin(++1),sin(+++1),sin(++x)4个大型bug的情况下强测一组也没挂，互测又禁掉了WF的攻击，不得不说我并不完全认同的强测数据反而救了我一命 强测(性能)： 第一次作业比较简单，第二次作业我进行了初步的贪心优化，然而偷鸡不成蚀把米，优化也出现了bug

1、 为了最大的方便用户，交易中断的一些变量可以从智能系统输入。 AccountNumber －账号（同义词： AccNum ） Ask – 卖价（买方出价） Balance – 交易账户的余额值 Bars – 图表上条形的数目－说明用数据填充图表程度的非常重要的一个变量。 Bid - 买入价（卖方要价） Close – 收盘价格 Credit – 信用优先 Equity – 账户状况，包括未实现利润 FreeMargin – 交易账户的自由保证金值－也用来核查账户资金的可用性； High – 期间最高价位 Low - 期间最低价位 Margin – 用来支撑开仓部位的资金（保证金） Open – 开盘价 Point – 当前金融工具单点上的价值（此点此时智能交易系统系统运行），比如， USD/JPY - 0.01, USD/CHF - 0.0001 等。 PriceAsk – 在市场观测窗口上显示的当前卖价。 PriceBid - 在市场观测窗口上显示的当前买价。 PriceHigh – 当前 24 小时期间的最高买价。 PriceLow - 当前 24 小时期间的最高卖价。 PriceTime - 在市场观测窗口上显示的当前时间。 Time – 价格图表上的条形时间的基准时间； TotalProfit – 所有开仓部位的总未实现利润； TotalTrades –

\section{中国高考数学压轴题} \begin{enumerate} \item 08年江西高考 \item 08年北京高考 \item (2017年天津)设$a\in \mathbb{Z}$,已知定义在$\mathbb{R}$上的函数$f(x)=2x^4+3x^3-3x^2-6x+a$在区间$(1,2)$内有一个零点$x_0$, $g(x)$为$f(x)$的导函数. \begin{enumerate} \item 求$g(x)$的单调区间; \item 设$m\in [1,x_0)\cup (x_0,2]$,函数$h(x)=g(x)(m-x_0)-f(m)$,求证: $h(m)h(x_0)<0$; \item 求证:存在大于$0$的常数$A$,使得对于任意的正整数$p,q$,且$\frac{p}{q}\in [1,x_0) \cup (x_0,2]$,满足$\left|\frac{p}{q}-x_0\right|\geq \frac{1}{Aq^4}$. \end{enumerate} \item 1999高考轧辊 \item 2003高考立体几何题 \item 08年广东高考 \item (2003高考江苏卷压轴题)设$a>0$,如图,已知直线$l:y=ax$及曲线$C:y=x^2$, $C$上的点$Q_1$的横坐标为$a_1\,(0<a_1<a)$.从$C$上的点$Q

Adaboost 算法的原理与推导 0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨日11月1日下午，在我组织的 机器学习班 第8次课上讲决策树与Adaboost，其中，Adaboost讲得酣畅淋漓，讲完后，我知道，可以写本篇博客了。 无心啰嗦，本文结合机器学习班决策树与Adaboost 的 PPT ，跟邹讲Adaboost指数损失函数推导的 PPT （第85~第98页）、以及李航的《统计学习方法》等参考资料写就，可以定义为一篇课程笔记、读书笔记或学习心得，有何问题或意见，欢迎于本文评论下随时不吝指出，thanks。 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什么 AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。 具体说来，整个Adaboost 迭代算法就3步： 初始化训练数据的权值分布。如果有N个样本，则每一个训练样本最开始时都被赋予相同的权值：1/N。

matlab 初级画图 1 .plot（） 　　plot(x,y) plots each vector pairs (x,y) 　　画图函数画出每个点 每组变量 　　plot (y) plots each vector pairs(x,y),where x=[1...n],n=length(y) 　　仅有一个变量时 仅画出 当x=整数点时的对应y值得点 example: 　　plot (cos(0:pi/20:2*pi)); 　　从0-2π 间隔为pi/20的 那些cos值 　　x=0:1/1000:2*pi; 1/1000为步进值 越小越光滑 　　y=sin(x);　　 　　plot(x,y); 　　 保持当前图的基础上再另加其他的图 需要用到指令 hold on 　　关闭功能为hold off 例如 hold on 　　plot(sin(0:2pi)); 　　plot(cos(0:2pi)); 　　hold off 　　 　 plot style hold on plot (cos(0:pi/20:2*pi),'or'); 对照上表中 or表示红色的圆圈 plot(sin(0:pi/20:2*pi).'xg'); xg 表示绿色的XX hold off 如下图所示 legend（） 图例 　　1.add legend to graph 　　　　legend('L1',....)

我们来整理一下项目的代码 目录 ----include --hit --texture --material ----RTdef.hpp ----ray.hpp ----camera.hpp ----main.cpp 3D泛型数学库中的randomfunc.hpp增加了新内容 #pragma once #include <lvgm\type_vec\type_vec.h> #include <random> namespace lvgm { // @brief: create a random number that from 0 to 1 completely template<typename T = lvgm::precision> const T rand01() { if (typeid(T) == typeid( int )) { std::cerr << " integer doesn't have a random number from 0 to 1\n " ; throw " integer doesn't have a random number from 0 to 1\n " ; } static std::mt19937 mt; static std::uniform_real_distribution<T> r; return r(mt); } //