cubes

专题一：枚举 枚举的优化： 根据题意，缩短枚举层数，或者缩短每层枚举范围。 如果有可以通过少量的局部枚举从而确定整个全部的情况，则就可以优化枚举。 例题一. Perfect Cubes 题目大意：找满足此等式的所有情况 a ∗ a ∗ a = b ∗ b ∗ b + c ∗ c ∗ c + d ∗ d ∗ d , ( n ≥ a > d ≥ c ≥ b ≥ 1 ) , ( a , b , c , d ∈ Z ) a*a*a=b*b*b+c*c*c+d*d*d,(n\ge a>d\ge c\ge b\ge1),(a,b,c,d\in Z) a ∗ a ∗ a = b ∗ b ∗ b + c ∗ c ∗ c + d ∗ d ∗ d , ( n ≥ a > d ≥ c ≥ b ≥ 1 ) , ( a , b , c , d ∈ Z ) 并以非降序的a,b,c,d来输出。 输出格式： Cube = a, Triple = (b,c,d) 代码： #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; int main(){ int n; cin>>n; for(int a=2;a<=n;++a){ .//缩短了每层枚举的范围，从而优化了枚举算法 for(int b=2;b<a;++b) for(int c=b;c<a;++c)

Occlusion Culling is a feature that disables rendering of objects when they are not currently seen by the camera because they are obscured by other objects. This does not happen automatically in 3D computer graphics since most of the time objects farthest away from the camera are drawn first and closer objects are drawn over the top of them (this is called "overdraw"). Occlusion Culling is different from Frustum Culling. Frustum Culling only disables the renderers for objects that are outside the camera's viewing area but does not disable anything hidden from view by overdraw. Note that when

　　当我们学习python的时候，会遇到很多开源框架，这些框架可以实现很多事情，在不同岗位上都具有重要作用。面对python开源框架，你最中意哪一个呢? 　　1、Django: Python Web应用开发框架，Django是最具代表性之一，许多成功的网站和APP都基于Django。是一个全能型框架，最出名的就是其自动化管理的后台，只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 　　2、Cubes：轻量级Python OLAP框架，是一个轻量级的python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据等工具。 　　3、Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架，是一个python库，用来为ESRI生成SVG地图，目前处于BETA阶段，可以在virtualenv环境下来测试。 　　4、Pulsar：Python的事件驱动并发框架，一个来自eBay的高扩展性、高可用性、基于事件驱动的开源实时分析平台和流处理框架,它能够实时收集和处理用户行为和业务事件。 　　5、Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架，Tornado 是一个很好的框架，支持异步处理的功能。 　　6、Bottle: 微型Python Web框架，Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 Web 框架。 来源： oschina 链接：

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 众所周知，Python开发框架大大减少了开发者不必要的重复劳动，提高了项目开发效率的同时，还使得创建的程序更加稳定。目前比较主流的Python框架都有哪些呢？一般大家用的比较多的是Django、Flask、Scrapy、Diesel、Cubes、Pulsar和Tornado。那么这些Python框架的区别是什么呢？下面我们一起来看看这些Python框架的不同适用环境。 不管你是零基础还是有基础都可以获取到自己相对应的学习礼包！包括Python软件工具和2020最新入门到实战教程。加群695185429即可免费获取，资料在群文件里放着哟~ 谈到Python框架，我们第一个想到的应该就是Django。Django作为一个Python Web应用开发框架，可以说是一个被广泛使用的全能型框架。Django的目的是为了让开发者能够快速地开发一个网站，因此它提供了很多模块。另外，Django最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。它与其他框架最大的区别就是，鲜明独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为Python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。 2、Flask

论文传送门 视频 作者 浙江大学 Honghui Mei Wei Chen Yating Wei Yuanzhe Hu Shuyue Zhou Bingru Lin 中南大学 Ying Zhao Jiazhi Xia 摘要 分析师通常会调查从统计数据汇总中得出的数据分布，这些统计汇总由图表（如直方图和合并的散点图）表示，以可视化和分析大型数据集。聚合查询是通过这样的过程隐式执行的。数据集时常会非常大；因此，应通过计算预定义的数据立方体来加快响应时间。但是，查询仅限于预处理数据多维数据集的预定义合并方案。这种局限性阻碍了分析师灵活调整视觉规格，以有效地调查数据中的隐式模式。特别地，RSATree通过利用三种方案来实现任意查询和灵活的分箱策略，这三种方案分别是：基于R树的空间分区方案以捕获数据分布，局部敏感哈希技术以实现对数据项的保留局部性的随机访问以及一个求和的面积表示方案，以线性计算复杂度支持对聚合值的交互式查询。这项研究提出并实现了一个基于Web的可视查询系统，该系统支持视觉规范，查询和用户可调整粒度的大规模表格数据的浏览。我们通过在现实世界的数据集上进行各种实验并分析时间和空间复杂度来证明我们的方法的效率和实用性。 Introduction Exploratory data analysis (EDA) Large and high-dimensional dataset

前言 上个月由于期末考试和准备防震减灾知识竞赛的缘故几乎没去过机房，因此差不多快一个月没碰过电脑了。 而防震减灾知识竞赛刚好是在$Jul\ 4th$举办的，因此我就无法和其他人一起坐车去绍兴，只得自己在比赛完后晚上坐高铁赶往。 不管怎样，对这次集训还是挺兴奋的吧。 $Jul\ 4th$ 今天上午+下午在丽水进行防震减灾知识竞赛，我们学校三人组得了个第$6$名（初中学校中排名第$2$名），只有三等奖。这次比赛中失误较多，挺可惜的，本来正常发挥的话二等奖（第$2\sim4$名）应该是稳的。 下午比完赛之后，就匆忙吃完饭（真的是很匆忙啊，老师不停催，说怕搭不到高铁），打的到了车站（司机开车特快，还闯了几个红灯），结果发现才$18:11$，离$18:39$的车还有二十几分钟。。。 然后$18:30$左右便检了票，再等了会儿便独自坐上了前往杭州的高铁（我们学校其他人都是直接坐车回衢州，因此就我一人）。 在高铁上没网，还是挺无聊的，好不容易才在$20:20$左右迷迷糊糊地挨到了杭州站。 接下来$20:34$换乘前往绍兴，杭州和绍兴还是挺近的，十几分钟便到达了。 然后在高铁站困了很久，好不容易打到车，到了宾馆已经快$9$点半了。 晚上看了一下 拉格朗日插值 ，没写题。 $Jul\ 5th$ 今天一早就是一场模拟赛。 $T2,T3$题都只会写暴力，$T1$推了$3$个多小时式子依然爆$0$，最后