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使用sql制作闹钟
效果 代码 mainwindow.h #ifndef MAINWINDOW_H #define MAINWINDOW_H #include <QSqlDatabase> #include <QSqlQuery> #include <QMainWindow> #include <QDialog> #include <QHBoxLayout> #include <QVBoxLayout> #include <QPushButtoAmazon Max deviation among all substrings
很值得思考的一个问题. 引用自: https://leetcode.com/discuss/interview-question/1742621/Amazon-or-OA-or-Max-deviation-among-all-substrings Let's have a string: abbbcacbcdce For substring abbb, you have most frequent letter b -> 3 and least frequent letter aApollo 参考线平滑方法Fem Pos Deviation Smoother
配置文件: 平滑器的配置文件 位置： modules/planning/conf/planning.conf –smoother_config_filename=/apollo/modules/planning/conf/discrete_points_smoother_config.pb.txt 内容： max_constraint_interval : 0.25 longitudinal_boundary_bound : 2.0 max_lateral_boundaryCodeforces Round #754 (Div. 2) A - A.M. Deviation
看完题立刻想到了对3取模，分别判断0/1。 然而想到了之前草率提交，掉分的惨痛经历，于是打算多进行几次演算，做一下充分性证明。 观察到d(a1,a2,a3)=abs(a1+a3-2*a2），想到：是否可以将(a1+a3)视为一个"整体"(num1)，(2*a2)视为另一个"整体"(num2)，最小化两者的差值。 考虑到每次从num1取值[2021.8集训Day10/JZOJ.3410]【GDOI2014模拟】Tree
目录题目思路代码 [2021.8集训Day10/JZOJ.3410]【GDOI2014模拟】Tree 题目 思路 我们枚举一个参考平均数(注意不是真正的平均数),把每条边按边权与参考平均数的差的绝对值从小到大排序,跑一遍Kruskal,即可求出对应的标准差: double now_average;//参考平均数 struct EDGE { intwebrtc jitter buffer(1)-jitter的计算详解
1. 前言 本文主要介绍webrtc jitter buffer中的对于视频帧抖动的计算，关于jitter buffer如何处理乱序组帧的可以参考WebRTC视频JitterBuffer详解，关于处理的抖动后，如何保证视频和音频的同步的可以参考WebRTC音视频同步详解 2. 正文 2.1 jitter buffer的思想 视频帧从发送端发出后到Calculate Mean and Standard Deviation of Data
import torch import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader import torchvision.datasets as datasets from tqdm import tqdm device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") trainLatex
This is my first time to use latex to edit a paper. I have to say the process is almost acceptable. \documentclass[times, twoside]{zHenriquesLab-StyleBioRxiv} %\usepackage{blindtext} \usepackage{ulem} \usepackage{url} % Please give the surname of thFem Pos Deviation Smoother
目录：modules/planning/math/discretized_points_smoothing/fem_pos_deviation_osqp_interface.cc 平滑类比较独立，所以单独摘出来看 设计了三个代价函数，分别代表了平滑性、曲线总长度和参考点距离 另外注意到，大部分场景都是只考虑平滑性（平滑性权重默认设置为1e7，其他的权重设置为几个常用的统计概念
Arithmetic Mean（算数均值） 均值关注整体的一个平均水平。 https://www.investopedia.com/terms/a/arithmeticmean.asp What Is the Arithmetic Mean? The arithmetic mean is the simplest and most widely used measure of a mean, or average. It simply involves taking t均方根误差（RMSE），平均绝对误差(MAE)，标准差(Standard Deviation)
转自链接：https://blog.csdn.net/m0_37138008/article/details/102527468 声明：本文只是为方便自己回顾，如有冒犯之处，请留言，会尽快删除。 1. 均方根误差（RMSE） Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。 是用来衡量观测值同真值之间数学专业英语 -- 期望、方差、中心极限定理
generalize v.推广 ； generalized a.推广的，广义的 game n.博弈； play n.局 ； several plays of a game一场多局的博弈 expection value 期望值 deviation from ... 偏离…… weighted a.加权的 probability distribution 概率分布 variance analysis 方差分析 variance esti(转)Skyline timeseries异常判定算法
原文链接：https://jiroujuan.wordpress.com/2013/10/09/skyline-anomalous-detect-algorithms/ Skyline内部提供了9个预定义的算法，这些算法要解决这样一个问题： input：一个timeseriesoutput：是否异常 3-sigma 一个很直接的异常判定思路是，拿最新3个datapoint的平均值（tail_avg方