小编osk*_*i86的帖子

鉴于人用自己的出生和结束年(所有之间的名单1900和2000),寻找当年数最多的人活着.

这是我有点蛮力的解决方案:

def most_populated(population, single=True):
    years = dict()
    for person in population:
        for year in xrange(person[0], person[1]):
            if year in years:
                years[year] += 1
            else:
                years[year] = 0
    return max(years, key=years.get) if single else \
           [key for key, val in years.iteritems() if val == max(years.values())]

print most_populated([(1920, 1939), (1911, 1944),
                      (1920, 1955), (1938, 1939)])
print most_populated([(1920, 1939), (1911, 1944),
                      (1920, 1955), (1938, 1939), (1937, 1940)], False)

我正试图找到一种更有效的方法来解决这个问题Python.两者 - readability和efficiency计数.此外,由于某些原因,我的代码将不会打印[1938, 1939] …

在我的空闲时间,我正在准备面试问题,例如:实现乘以数字数组的数字.很显然,我不得不把它从划痕像语言写Python或Java,所以像"使用GMP"的答案是不能接受的(这里所说:了解Schönhage-Strassen的算法(巨大的整数乘法)).

对于range那两个数字的大小(即数字位数),我应该选择

1. 学校成绩算法
2. Karatsuba算法
3. TOOM库克
4. Schönhage-Strassen算法？

Schönhage-Strassen O(n log n log log n)总是一个很好的解决方案吗？维基百科中提到,Schönhage-Strassen的建议超越的数字2^2^15来2^2^17.怎么办时,一个号码是可笑的巨大(例如10,000,以40,000十进制数字),但第二只包含几个数字的？

所有这4种算法是否容易并行化？

我刚刚在Windows 8.1上安装了Anaconda SciPy发行版(https://store.continuum.io/cshop/anaconda/).每当我按下右侧的Alt +按钮组合时,Anaconda控制台就会显示出来.为什么在地球上,他们将分配等快捷负责的一个字符(波兰程序员键盘).您是否知道在不卸载Anaconda的情况下移除此键盘快捷键的解决方案？也许这是一个背景过程,听取这个关键的新闻.谢谢您的帮助!

我是tensorflow 2.0 的新手，除了从样板代码设计和训练一些人工神经网络之外，并没有做太多事情。我正在尝试为新人解决新 tensorflow 的练习。我创建了一些代码，但它不起作用。以下是问题定义：

假设我们有M形状为 的有理数张量(a, b, c)和标量p ? (0, 1)（记忆因子），让我们创建一个函数，该函数将返回N形状为 的张量(a, b, c)。N沿c轴移动的张量的每个元素都应增加前身乘以 的值p。

假设我们有张量：

T = [x1, x2, x3, x4]

在 的形状中(1, 1, 4)，我们想得到向量：

[x1, x2+x1·p, x3+(x2+x1·p)·p, x4+(x3+(x2+x1·p)·p)*p] 

解决方案应该在Tensorflow 2.0 中创建，并且应该专注于在 CPU 上提供最短的执行时间。创建的图形应该允许有效地计算 tensorM和 value 的导数p。

这是我创建到现在的代码：

import tensorflow as tf

@tf.function
def …

replace/overwrite我的降价文件是否可以在RPubs？

我正在寻找一种最快的方式(O(n^2)不可接受)来应用AND超过2个数字的运算符Python.

有两种情况:
a)在输入上我们有M和N之间的数字
b)可以有一组任何自然数

目前我的代码使用& operator一个循环,它总是计算一个结果位(尽管我们知道,如果我们知道,那么0下一个和所有下一个结果位将始终是0).我的一个想法是计算每列的位数,对于给定的列,当存在时停止计算0,因为结果位将是0.

示例(包含在下面的测试代码中)

现有(迭代),相当慢(O(n^2))代码:

def solution(M, N):
    result = M
    for x in xrange(M, N):
        result &= x
    return result


def solution_sets(N):
    result = N[0]
    for x in N:
        result &= x
    return result


print solution(5, 7)  # 4
print solution(64, 128)  # 64
print solution(44, 55)  # 32
print solution_sets([60, 13, 12, 21])

如果该解决方案可扩展到例如XOR运算符将是好的.

我想问一些关于如何在Python语言中开始实现它并最大化性能的想法. …

RSutdio-server 安装行为如下：

1. 每当照常工作时，让 Web 客户端无人看管一段时间（不确定，但可能大约 1-2 小时？）
2. 暂停后，单击任何内容以获取通知“正在恢复 R 会话...”
3. /usr/lib/rstudio-server/bin/rsession -u 用户名从 ~120MB 恢复到合适的大小（通常不小于 11GB，这是我离开的方式），但它比在我的桌面上读取 CSV 慢 5 倍。
4. 成功后，RStudio 通常会响应

RStudio 服务器休眠后如何更改时间？

另外，我不明白为什么与我的笔记本电脑相比，在我的大学服务器上读取大 CSV 需要慢 3​​ 倍。它们有 24 个 Intel Xeon 内核和 256GB RAM。我有 i5 和 12GB 内存。

谢谢！

我正在尝试编写一个replacena()函数，它将给定数值向量中的每个缺失值替换为其前后元素的算术平均值。

replacena <- function(l)
{
   stopifnot(is.numeric(l))
   sapply(l[is.na(l)], function(x){ l[x] <- mean( c(l[-1:0], l[0:1]) ) } )
}

replacena(c(5, NA, 6, 2, 3, 5, 6, 4, NA, 2, NA, 5))

c(5, 5.5, 6, 2, 3, 5, 6, 4, 3, 2, 3.5, 5)