小编rep*_*mer的帖子

Z3可以检查包含递归函数的公式的可满足性吗?

我正在尝试一些涉及递归函数的Z3教程的例子.我试过以下例子.

  1. 斐波纳契(第8.3节)
  2. IsNat(第8.3节)
  3. 归纳法(第10.5节)

Z3超过了上述所有示例.但是,该教程似乎意味着只有Inductive是非终结的.

Z3可以检查包含递归函数的公式的可满足性,还是无法处理任何归纳事实?

smt z3

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尺寸保留JPEG到EPS的转换

我正在寻找将JPEG文件转换为EPS的最佳方法.我必须将我的图像文件转换为EPS以插入我的LaTeX文件.请注意,我使用dvipdfm将我的LaTeX文件编译为PDF,而我没有使用pdflatex.

问题是图像的实际尺寸在转换为EPS时会发生变化.因此,我必须使用LaTeX中"includegraphics"命令的"scale"选项来使图像缩放到其实际大小.我已经尝试过Gimp,Jpeg2psImageMagick Convert将我的JPEG文件转换为EPS文件.但是,每个转换器都会生成一个EPS文件,其实际大小与原始JPEG文件的实际大小不同.

我想知道是否有人知道将JPEG文件转换为EPS文件的方法,这样可以保留图像的原始尺寸.这种尺寸保留转换器可以减轻我们手动缩放LaTeX文件中的图像的麻烦.

我的LaTeX文件(include-image.tex)如下:

\documentclass{article}
\usepackage[dvipdfm]{graphicx}
\begin{document}
\begin{figure}
\includegraphics{image.eps}
\end{figure}
\end{document}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

并且,我使用以下Makefile来生成pdf:

include-image.pdf: include-image.dvi
        dvipdfm include-image.dvi
include-image.dvi: include-image.tex
        latex include-image.tex
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

pdf jpeg latex eps tex

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如何使用R计算项目集的频率?

我的输入文件包含每行的事务.以下示例显示了输入文件的结构:

a
a
a,b
b
a,b
a,c
c
c
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

上面的输入文件有11个项目和8个项目集.此输入文件包含3个唯一项和5个唯一项集.我想计算每个唯一项集的频率.对于上面的输入文件,我想编写一个R脚本,生成类似于以下CSV文件的输出:

"a",0.25
"a,b",0.25
"c",0.25
"b",0.125
"a,c",0.125
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

该报告显示输入事务文件中每个唯一项集的出现次数除以输入中项集的总数.请注意,报表已根据频率对项目集进行了排序.如何使用R计算输入事务文件中项目集的频率?

更新:我已经使用read.transactionsapriori方法计算了关联规则.我可以重用这些方法的结果来计算输入项集的频率.

r

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内联LaTeX\input命令

我正在寻找一个程序来递归内联\input{}LaTeX文件中的所有命令.通过"递归",我的意思是迭代地进行内联,直到\input{}最终的LaTeX文件中没有命令.

我已经遇到了扁平的包裹.但是,出于某种原因,我的TeXLive发行版没有安装它.当我执行命令时sudo tlmgr show flatten,我收到错误消息:tlmgr: cannot find flatten.所以,我正在寻找更标准,更容易安装的替代工具.

bash shell latex text-processing tex

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我怎样才能在酒吧里放一个高大的酒吧?

以下R脚本生成一个太高而不适合绘图的条形图.请注意,条形超出y轴,并且不显示其注释(百分比).如何生成显示整个高栏及其注释的条形图?

png(filename = "plot.png")
x <- c("A", "B")
y <- c(2e6 + 10, 400)
sum_Y <- sum(y)
midpoints <- barplot(height = y, log = "y")
text(midpoints, y, sprintf("%.2f%%", y / sum_Y * 100), pos = 3)
dev.off()
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带高脚的酒吧情节

plot r

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