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前言 从去年年初开始，自己便下决心要写一个vue系列的博客，但时至今日，才写系列的第三篇博客，想来甚是惭愧。 但是慢归慢，每一篇都要保证质量，以及要写出自己的心路历程，防止自己工作中填的坑再让读者走一遍。 vue上手相对react来说是比较简单的，对于vue的基本指令以及语法，应该没有什么能比官网更详细，更生动的了。仔细想来，vue值得一说的，在项目中会让新手感到困惑的，是vue的组件，今天就最近工作中用到的一个pdf查看组件，和大家聊聊v

问题描述 　小明今天生日，他有n块蛋糕要分给朋友们吃，这n块蛋糕（编号为1到n）的重量分别为a1, a2, …, an。小明想分给每个朋友至少重量为k的蛋糕。小明的朋友们已经排好队准备领蛋糕，对于每个朋友，小明总是先将自己手中编号最小的蛋糕分给他，当这个朋友所分得蛋糕的重量不到k时，再继续将剩下的蛋糕中编号最小的给他，直到小明的蛋糕分完或者这个朋友分到的蛋糕的总重量大于等于k。 　　请问当小明的蛋糕分完时，总共有多少个朋友分到了蛋糕。

 webpack是一个打包模块化javascript的工具，在webpack里一切文件皆模块，通过loader转换文件，通过plugin注入钩子，最后输出由多个模块组合成的文件，webpack专注构建模块化项目。 WebPack可以看做是模块打包机：它做的事情是，分析你的项目结构，找到JavaScript模块以及其它的一些浏览器不能直接运行的拓展语言（Scss，TypeScript等），并将其打包为合适的格式以供浏览器使用。 Webpack的工作方式是：会将项目

201703-1 分蛋糕 题目

15V转5V转3.3V转3V芯片，DC-DC和LDO 15V电压是属于一般电压，降压转成5V电压，3.3V电压和3V电压，适用于这个电压的DC-DC很多，LDO也是有可以选择的。LDO芯片如PW6206，PW8600等。DC-DC芯片如：PW2162,PW2312,PW2558等等很多选择。如下表 DC-DC产品 输入电压

CCF-201703-1分蛋糕 原题：

问题描述 　　小明今天生日，他有n块蛋糕要分给朋友们吃，这n块蛋糕（编号为1到n）的重量分别为a1, a2, …, an。 小明想分给每个朋友至少重量为k的蛋糕。小明的朋友们已经排好队准备领蛋糕，对于每个朋友，小明总是先 将自己手中编号最小的蛋糕分给他，当这个朋友所分得蛋糕的重量不到k时，再继续将剩下的蛋糕中编号最小 的给他，直到小明的蛋糕分完或者这个朋友分到的蛋糕的总重量大于等于k。 　　请问当小明的蛋糕分完时，总共有多少个朋友分到了蛋糕? 输入格式 　　输入的第一行包含了两个整数n, k，意义如上所述。 　　

枚举法：效率低，循环所有的情况，找到正确答案 用于解决数学问题，还是很简单的。 比如，奥数里面： 算 法 描 述 题X题=题题题题题题 其中 算法描述题每一个为一个数字，请写出正确的数字。 ok，我们用枚举法去找出正确的答案 /** * Created by Administrator on //. */ fun

问题描述 小明今天生日，他有n块蛋糕要分给朋友们吃，这n块蛋糕（编号为1到n）的重量分别为a1, a2, …, an。小明想分给每个朋友至少重量为k的蛋糕。小明的朋友们已经排好队准备领蛋糕，对于每个朋友，小明总是先将自己手中编号最小的蛋糕分给他，当这个朋友所分得蛋糕的重量不到k时，再继续将剩下的蛋糕中编号最小的给他，直到小明的蛋糕分完或者这个朋友分到的蛋糕的总重量大于等于k。 　　请问当小明的蛋糕分完时，总共有多少个朋友分到了蛋糕。

枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法，它的核心思想就是:枚举所有的可能。 枚举法的本质就是从所有候选答案中去搜索正确的解,使用该算法需要满足两个条件：(1)可预先确定候选答案的数量；(2)候选答案的范围在求解之前必须有一个确定的集合。 中文名 枚举算法 外文名 enum表达式 enum 枚举名{ 枚举值表 }; 应用学科 计算机算法 枚举算法概述 编辑 语音 枚举算法简单粗暴，他暴力的枚举所有可能，尽

枚举法解熄灯问题 北大郭炜老师：程序与算法（二） 题目描述 有一个由按钮组成的矩阵，其中每行有6个按钮，共5行。每个按钮的位置上有一盏灯。当按下一个按钮

c语言枚举法(穷举法)课件 枚举法(穷举法);百元买百鸡问题分析;void main(){ int x,y,z; for (x=0;x<=100;x++) for (y=0;y<=100;y++) for (z=0;z<=100;z++) { if (x+y+z==100 && 5*x+3*y+z/3==100 ) printf("x=%d,y=%d,z=%d\n",x,y,z); }};百元买百鸡问题分析;优化;;继续优化;利用穷举法求解趣味智力题;#include void main(){int x;for (x=1; x

我们在日常经常会遇到这种功能(特别多见于C端)： 手机上操作不变，想要粘贴个信息比较麻烦，就会出现【点一点复制】查看敏感信息一般就直接提示【已成功复制粘贴板】对于网页上一长串显示的文字或者输入的文字，全部选中很长又很麻烦，这时候就提供"快捷复制"的按钮，方便你复制内容 使用场景就是类似的，帮助你更快捷地获取页面的文字信息，当然功能是有利有弊的，要考虑使用场景。 粘贴板的内容也不适于大量文字，会占用内存，影响服务使用性能。 下面就来看看如何在Vue+element的框架中实现

安装python包时，需要更新pip 更新pip时，卸载了旧版本，新版本安装失败 因为这个错误导致 pip找不到， 可以首先执行 python -m ensurepip 然后执行 python -m pip install --upgrade pip 即可更新完毕。

在python中，命令行解析的很好用， 首先导入命令行解析模块 import argparse import sys 然后创建对象 parse=argparse.ArgumentParser() 然后增加命令行 parse.add_argument("--learning_rate",type=float,default=0.01,help="initial learining rate") parse.add_argument("--max_steps",type=int,defa

ModuleNotFoundError: No module named ‘pip’,linux 系统安装 pip, 安装命令：sudo apt-get install python3-pip

组合预测模型 | ARIMA-WOA-CNN-LSTM时间序列预测（Python） 目录 组合预测模型 | ARIMA-WOA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）

# -*- coding: utf-8 -*-importnumpyasnpimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasimportmathfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,LSTM,Dropoutfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.metricsimportmean_squared_error# convert an array of values into a dat

Multi-Step LSTM预测（1） 教程原文链接

单变量LSTM预测模型（3）

前段时间整理了一个预测的基本思考框架和常见的方法，其中提到了ARIMA模型，在《大数据预测》那本书里，ARIMA是单独开辟一章讲的，比较复杂和难理解的一个模型，自己最近找了点资料粗浅学习了一下理论，并尝试用Python实现一下。 一、时间序列数据及其预处理 1.时序数据 时序数据顾名思义就是随着时间而变动的数据，是指某个个体在不同时间点上收集到

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！   

今天学习ARIMA预测时间序列。  指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间， 那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下， 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。自回归移动平均模型（ ARIMA） 包含一个确定（expli

【统计与分析基础】 1、网站流量的商业价值 google Analytics 基本指标：访客数量、浏览量、停留时间、跳出率、地理位置分布、浏览器语言、网站排名查询 统计与分析操作 1、搜集整理信息 2 、分析报告 3、效果评估 提高网站流量方法 1、博客或微博-添加博客到网站、留言、提交读者投稿、赞助博客比赛、建立起关系网 2 、订阅篇-发布RSS 订阅源、提供邮件订阅 3、内容为王-爆料第一手新闻、写争议文章、写十大XX 文章、写相关教程、发布采访、

单变量LSTM预测模型（4）

1.ARIMA模型概述          ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model)全称自回归积分滑动平均模型，也记作ARIMA(p,d,q)，属于统计预测模型。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，可分为： 移动平均过程（MA（q）） 自回归过程（AR（p）） 自回归移动平均过程( ARMA(p,

使用神经网络(NN)预测市场上的股票价格走势的想法与NN一样古老。凭直觉，仅凭过去就很难预测未来的价格走势。如何使用LSTM预测成交量加权平均价格，这是一个既有挑战性又很有趣的问题。 本文将使用PyTorch训练有关比特币交易数据的Long Short Term Memory Neural Network(LSTM， 长短记忆神经网络)，并使用它预测看不见的交易数据的价格。 加载必要的依赖项 我们首先导入将用于数据处理、可视化、训练模型等相关的库。我们将使用PyTorch库训练LSTM。 %matplotlib inline

在pycharm终端用pip命令安装某个模块，已经提示安装成功或者已经存在了。 例如：终端上显示已经存在于 c:\python\lib\sit-packages 但是导包的时候却还是报错【ModuleNotFoundError】

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别人发我的代码，不知道原出处，就不写原网页链接了。 ARIMA进行时间序列预测，根据已有的数据训练出一个固定的模型，然后根据这个模型进行预测，不会根据新来的数据更新模型；根据新数据更新模型的是滚动预测。 根据我自己的需求，屏蔽了画图，如果需要画图，去掉画图代码的注释即可。 xlsx文档，第一列属性名为日期，实际数据不一定是日期，可以改成别的，我的数据是int型的，第二列属性名随便，第二列为需要进行建模的数据，画出坐标轴的话，横轴为第一列，纵轴为第二列。

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在用pip安装库时，出现No module named pip 解决步骤： 在安装目录下输入python -m ensurepip，我的是在D盘 D:\Python>python -m ensurepip 然后更新pip D:\Python>python -m pip install --upgrade pip

解决已经导入wordcloud还显示ModuleNotFoundError: No module named ‘wordcloud‘的问题 参考： https://blog.csdn.net/bingbangx/article/details/107946347 已经在conda默认路径下安装了wordcloud,但输入import wordcolud时，仍然显示ModuleNotFoundError: No mo

我在安装mlxtend的时候发现，已经在CMD窗口pip install mlxtend，但Jupyter报错： 解决方案： 1. 打开anaconda

在用Spyder跑一个典型的tensorflow程序时，跑代码时出现错误：

转自 https://www.zhihu.com/question/56927648 在执行pip3 install --upgrade pip后报错，此时在管理员模式下的控制台里输入 python -m ensurepip 即可恢复。 正确的升级方式是 python -m pip i

我们在日常经常会遇到这种功能(特别多见于C端)： 手机上操作不变，想要粘贴个信息比较麻烦，就会出现【点一点复制】查看敏感信息一般就直接提示【已成功复制粘贴板】对于网页上一长串显示的文字或者输入的文字，全部选中很长又很麻烦，这时候就提供"快捷复制"的按钮，方便你复制内容 使用场景就是类似的，帮助你更快捷地获取页面的文字信息，当然功能是有利有弊的，要考虑使用场景。 粘贴板的内容也不适于大量文字，会占用内存，影响服务使用性能。 下面就来看看如何在Vue+element的框架中实现

我们在日常经常会遇到这种功能(特别多见于C端)： 手机上操作不变，想要粘贴个信息比较麻烦，就会出现【点一点复制】查看敏感信息一般就直接提示【已成功复制粘贴板】对于网页上一长串显示的文字或者输入的文字，全部选中很长又很麻烦，这时候就提供"快捷复制"的按钮，方便你复制内容 使用场景就是类似的，帮助你更快捷地获取页面的文字信息，当然功能是有利有弊的，要考虑使用场景。 粘贴板的内容也不适于大量文字，会占用内存，影响服务使用性能。 下面就来看看如何在Vue+element的框架中实现

问题 import tensorflow as tf from transformers import *

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用到的几个模块，pip install一下 import os from docx import Document from docxcompose.composer import Composer road_docx = r'E:\zhuomian20201023\yuanshi'/原始文件夹 road_all = r'E:\zhuomian20201023\hebinhou'/

前端注册功能 (vue2 + elementUI) 实现步骤 elementUI的表单验证 elementUI的表单的基本使用表单校验规则—validator的使用 注册按钮的兜底校验 根据校验规则实现跳转页码或者错误提示 elementUI

[uwsgi] no request plugin is loaded, you will not be able to manage requests. Problem: *** Operational MODE: preforking+threaded no app loaded. goin

在不整合框架的情况下，使用jdbc从数据库读取数据时都得一个个的get和set，不仅累代码还显得不简洁，所以博主利用java的反射机制写了一个工具类，这样用jdbc从数据库拿数据的时候就不用那么麻烦了。 因为很多情况下数据不止一条，所以返回的是对象类的一个集合。 需要注意的地方：在这里，数据库字段命名格式为：user_name 下划线格式，而java类型的命名格式为驼峰命名格式。 具体代码如下： /** * 把ResultSet的结果放到java对象中

Select distinct(LAC_CI) from (Select LAC_CI from `dtdb_sh_test`.dt_measurment where callid='04021002ms31310379260576' union Select LAC_CI from `dtdb_sh_test`.dt_measurment where callid='04021002ms31310379260576') 在执行稍微复

我们知道，在Word中的“工具”菜单里有个“字数统计”项，很容易了解文稿中的字数，那么在PowerPoint中，我们也会有这样的需求，但是你知不知道PowerPoint中也有统计演示文稿中的字数的功能呢？ 其实只要我们在PowerPoint中点击“菜单→文件→属性”，打开“属性”对话框，单击“统计信息” 选项，就会列出当前编辑的演示文稿字数、段落等信息。

参考 下固定USB串口设备号(防止设备重复挂载、保证对外接设备信息稳定读取) linux下多个usb设备固定名称方法 为 USB设备绑定固定的设备名 最近,研究下了如何在linux绑定串口号,不然每次插拔后串口号可能变,就特别麻烦. 在csdn上参考了一些博客发现了两种方式,但都有各自的弊端. 1. 串口信息查询 查看有哪些串口 python -m serial.tools.list_ports