Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent numbers on the row below.For example, given the fol...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-09 23:00:38
阅读次数：
208
找到规律之后本题就是水题了，不过找规律也不太容易的，证明这个规律成立更加不容易。
本题就是求step和mod如果GCD（最大公约数位1）那么就是Good Choice，否则为Bad Choice
为什么这个结论成立呢？
因为当GCD(step, mod) == 1的时候，那么第一次得到序列：x0, x0 + step, x0 + step…… 那么mod之后，必然下一次重复出现比x0大的数必...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-08 19:16:21
阅读次数：
227
原文链接: Step 3: Using data binding翻译日期: 2014年7月7日翻译人员: 铁锚我们创建的个人信息卡还算漂亮,但对整个应用来说,只有一张卡片看起来有点空荡荡的感觉。在本节中,将通过web服务获取数据,并使用Polymer的数据绑定(data binding)来显示一系列的卡片。获取数据,需要使用初始应用程序(starter)提供的 元素。该元素为虚拟社交网络提供了一...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-08 17:24:17
阅读次数：
207
原文链接: Step 2: Your own element翻译日期: 2014年7月6日翻译人员: 铁锚通过上一节的学习和实践, 您已经完成了一个基本的应用程序结构(application structure),从现在开始可以构建一个标签页(card element,卡片元素)来显示名片(post)。完成后的标签页包括个人头像,名字,红心按钮,以及内容区域：图片 有点水(平?)的皮冻在本节中,你...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-08 15:54:33
阅读次数：
194
引言如果你对naive bayes认识还处于初级阶段，只了解基本的原理和假设，还没有实现过产品级的代码，那么这篇文章能够帮助你一步步对原始的朴素贝叶斯算法进行改进。在这个过程中你将会看到朴素贝叶斯假设的一些不合理处以及局限性，从而了解为什么这些假设在简化你的算法的同时，使最终分类结果变得糟糕，并针对...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-07 10:44:41
阅读次数：
171
来源：http://www.adsmogo.com/help/iosANE一、iOS ANE植入流程Step 1：创建Flex工程1.1 启动Flash Builder 4.6.0， 选择“File”->“New”->“Flex Mobile Project”，如下图所示：1.2 填写Project...
分类：
移动开发 时间：
2014-07-07 09:39:19
阅读次数：
405
Given two wordsword1andword2, find the minimum number of steps required to convertword1toword2. (each operation is counted as 1 step.)You have the fol...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-06 19:31:04
阅读次数：
181
原文链接: Step 1: Creating the app structure翻译日期: 2014年7月5日翻译人员: 铁锚在本节中,将使用一些预先构建好的Polymer元素来创建基本的应用程序结构，包括一个工具栏(toolbar)和一些选项卡(tabs).编辑 index.html 文件进入根目录下面的 starter 目录中, 使用你喜欢的文本编辑器打开 index.html 文件, 文件的...
分类：
移动开发 时间：
2014-07-06 09:54:16
阅读次数：
354
在我的程序员生涯中，悟出了以下的一个程序编码流程；期间也接触了很多其它的理论和想法，但是我还是觉得这是最适合我的。大致的样式是这样的：多思考（Think a bit）多编码（Code a bit）多测试（Test a bit）再来一遍（Go to Step 1）第一步：多思考有多少朋友会觉得，噼噼啪...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-02 19:37:13
阅读次数：
183
外点惩罚函数法·约束优化问题
外点法惩罚函数（r增加，SUMT.java）用于求解约束优化问题，解题步骤如下：
Step1 输入目标函数与约束方程，构建外点惩罚函数法求解方程，求解初始化。
Step2 对求解方程进行一次无约束优化方法求解（鲍威尔BWE），得到新解。
Step3 新解与原解求误差，如误差满足精度要求，则输出解，否则增加因子r，执行Step 2。
鲍威尔法（BWE.java）是N维无约束求解方法，需要调用一维求解方法，一维...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-02 09:11:11
阅读次数：
292
