1:直接计数省ROM空间,但是需要一定时钟周期。适用于ROM空间有限的单片机,对速度要求不高的场景。 2:查表法,消耗一定的ROM空间,但是计算速度快。适用于对速度有要求的场景。可以移植到任何单片机上应用。
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k-means 聚类算法是数据科学中一个挺常用的无监督学习方法,适用于大规模数据集的分类和分组。通过手肘法,能比较轻松地找到最合适的簇数 k。手肘法的核心是通过绘制损失函数(SSE)随 k 值变化的图,寻找那个‘肘点’,也就是 k 值的最佳选择。文中给出的 Python 代码实例用到了sklearn
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本程序使用 C 语言计算指定正整数的阶乘,并以科学记数法输出结果,精度为小数点后四位。 程序设计思路: 输入处理: 读取输入的测试用例数 T,以及每个测试用例的正整数 N。 阶乘计算: 由于阶乘结果可能很大,超出标准数据类型的表示范围,因此采用数组存储计算结果的每一位数字。 科学记数法转换: 将
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查找现有窗口: 使用 findwindow 函数查找具有相同标题前缀的现有窗口,例如 player-1 和 player-2。 确定新窗口编号: 基于现有窗口的编号,为新窗口分配下一个编号,例如 player-3。 窗口关闭处理: 如果某个窗口关闭(例如 player-1),则新窗口仍可以使用下一个
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spark初认识用到的java版计数程序
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设定一个目标时间,计算从起始时间到当前时间,经过了多少个目标时间间隔。
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