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开发技术下载,其它下载列表 第94366页

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[其它] LeetCode刷题——Complex multiplication复数乘法

说明:复数乘法题目的思路探讨与源码 复数乘法的题目如下图,该题属于字符串类的题目,主要考察split函数以及字符串函数转整型以及四则运算,虽然属于中级但是难度相对较低。只要区分实数部分和虚数部分即可。 原创文章 41获赞 42访问量 2万+ 关注
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[其它] 连锁预算管理与控制DOC

说明:连锁预算管理与控制DOC适用于超市管理学、超市管理人员、超市职员等学习参考使用,欢迎大家下载连锁预算...该文档为连锁预算管理与控制DOC,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] python:numpy.random模块生成随机数

说明:简介 所谓生成随机数,即按照某种概率分布,从给定的区间内随机选取一个数。常用的分布有:均匀分布(uniform distribution),正态分布(normal distribution),泊松分布(poisson distribution)等。 python中的numpy.random模块提供了常用的随机数生成方法,下面简要总结。 按均匀分布生成随机数 rand 功能 按照均匀分布,在[0,1)内生成随机数。 接口 Docstring: rand(d0, d1, ..., dn) Rando
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[其它] 小吃店如何选址

说明:这一款整理发布的小吃店如何选址,适合超市管理人员学习参考超市管理分类中的小吃店如何选址,...该文档为小吃店如何选址,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python实现霍夫曼树

说明:Python实现霍夫曼树 霍夫曼树是一种特殊的二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树,又称为最优二叉树。 给定 N 个权值作为二叉树的 N 个叶节点的权值,构造一棵二叉树,若该二叉树的带权路径长度达到最小,则称该二叉树为霍夫曼树。 霍夫曼树中权值越大的节点离根越近。 霍夫曼树主要应用于信息编码和数据压缩领域,是现代压缩算法的基础。 一、霍夫曼树的相关术语 霍夫曼树要满足带权路径长度最小,那就要知道什么是权值?什么是路径?什么是带权路径长度? 1. 路径 在一棵树中,从一个节点往下可以到达子节点或
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[其它] Python实现霍夫曼树

说明:Python实现霍夫曼树 霍夫曼树是一种特殊的二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树,又称为最优二叉树。 给定 N 个权值作为二叉树的 N 个叶节点的权值,构造一棵二叉树,若该二叉树的带权路径长度达到最小,则称该二叉树为霍夫曼树。 霍夫曼树中权值越大的节点离根越近。 霍夫曼树主要应用于信息编码和数据压缩领域,是现代压缩算法的基础。 一、霍夫曼树的相关术语 霍夫曼树要满足带权路径长度最小,那就要知道什么是权值?什么是路径?什么是带权路径长度? 1. 路径 在一棵树中,从一个节点往下可以到达子节点或
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[其它] IT零售终端导购的6技巧

说明:超市管理的目标基本以消费者对象而确定,提供的IT零售终端导购的6技巧能够给你学习和参考IT零...该文档为IT零售终端导购的6技巧,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] 学习案例:北京房价走势分析

说明:导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 加载文件 df = pd.read_csv(r'D:\学习文件\python案例\Python案例\beijing_houst_price.csv') 查看文件 df.head() #数值类型的常用统计值 df.describe() #查看各列非空值数量 df.count() #查看是否有重复值 df[df.duplicated()] #假
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[其它] 中小零售企业的生存法则

说明:这一款整理发布的中小零售企业的生存法则,适合超市管理人员学习参考超市管理分类中的中小零售...该文档为中小零售企业的生存法则,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] 用python编写蝴蝶曲线的动画

说明:关于turtle库,网上已经有了很多的知识和经验,这里不再赘述,仅仅说一下本人在学习中设计的一个蝴蝶动画,以供参考。 引入的库为: import turtle as pen import numpy as np 然后是对画图区域的设置: 包括: 标题 大小 隐藏画笔 screen = pen.getscreen() #获取pen的屏幕 screen.title("Python蝴蝶动画") #设置屏幕的标题 pen.screensize(500, 500, bg="grey") #设置
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[其它] 数据挖掘学习笔记

说明:数据挖掘学习笔记 现有一组facebook数据,x1-x10为已知属性,y为要预测的变量,首先导包,和数据。 import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.formula.api import ols import statsmodels.api as sm ## 导入数据 train_facebook = pd.read_csv(r"E:\wechart\train_facebook.csv") ## 完整数据 p_face
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[其它] 品牌服饰陈列的技巧与设计

说明:超市管理的目标基本以消费者对象而确定,提供的品牌服饰陈列的技巧与设计能够给你学习和参考品...该文档为品牌服饰陈列的技巧与设计,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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