Why are numbers beautiful?

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本文引用了著名数学家Erdos对于数学美的独特见解，他认为数学之美就如同欣赏贝多芬第九交响曲一般，是一种难以言传的感受。如果一个人无法从数学中体会到这种美，那么别人也无法向其解释这种感受。
【研究生学术英语读写教程翻译 中国科学院大学Unit4】
fuhanghang的博客
10-07 5095
在一个人的方程中拥有美比让它们适合试验更重要，“他写道，连续说道：“好像假如一个人从在方程中猎取美的角度工作，假如一个人真的有敏锐的洞察力，那一个人就处于一个确定的底线上。“它们是一个单一的数学句子，能够描述几乎全部地球流体的奇特秀丽和多样化的运行方式，“她说。这就有风险，“Dijkgraaf说，普林斯顿争辩所的院训，“真理和秀丽“的特点是一个裸体和一个穿衣服的女人。对数学家的大脑扫描显示，当他们凝视其认为秀丽的公式时，所激发的大脑情感区域与观赏宏大的艺术和音乐时所激发的区域违反。“这与一块数学违反。
Cursor 提示词
happybfy的专栏
05-20 1695
Cursor 是一款基于VS Code开发的 AI 优先代码编辑器，旨在通过深度集成人工智能能力，显著提升开发者的编码效率。其核心定位是将AI作为重要的辅助甚至主导力量融入代码编写、理解和调试的全过程。Cursor 提示词精心设计的结构化内容，并根据不同场景智能提供大量关键的上下文信息，帮助AI准确理解用户意图，并完成编码任务。
The Principles of Beautiful Web Design
weixin_33772645的博客
06-25 2116
By Jason Beaird April 2nd 2007 Reader Rating: 8.8 原文地址：The Principles of Beautiful Web Design For many web developers, myself included, the most intimidating part of the design process is ge...
What are Kernels in Machine Learning and SVM?
brightming的专栏
03-17 1912
一个关于kernel的很好的解析： https://www.quora.com/What-are-Kernels-in-Machine-Learning-and-SVM 将它摘录过来了。 What are Kernels in Machine Learning and SVM? I'm trying to get into SVM, but I cannot get t
Why do I choose to major in software engineering?
yuandi_sherry的博客
10-06 2186
Why do I choose to major in software engineering?2016.10.06Homework16340311 SCHOOL OF DATA & COMPUTER SCIENCE CONTENTS 1.What is software engineering? 1.1 General Definition 1.2 Typical Formal
中国科学院大学 研究生学术英语读写教程Unit4 TextA翻译（DeepL翻译+人工校对）
qq_57699598的博客
11-10 3511
深度学习翻译+人工校对，翻译更加精准，人工调整格式，方便阅读。
Why C++ Is Not “Back”
liuhhaiffeng的专栏
11-28 4187
转: Why C++ Is Not “Back” Are you here because you want to learn C++? Learn to Program with C++ I love C++. C++ taught me how to really write code. Back in the da
大学英语（第四册）复习（原文及全文翻译）——Unit 10 - Why People Work（人为什么工作）
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预见未来to50的专栏
09-09 1万+
Unit 10 - Why People Work Do you view work as a burden or an opportunity? Are you the kind of person who looks for ways to save your energy or the kind that finds spending your energy satisfying? Why do people like to complain about work? Find the answers
A Visual, Intuitive Guide to Imaginary Numbers
weixin_34132768的博客
11-04 319
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
K-理论是什么？
袁萌专栏
04-03 5035
2007年，K-理论导引“上网”，读者只要懂得拓扑空间基本概念，看懂K-理论导引，一般不会有困难。 K-理论导引，请见附件， 袁萌 陈启清 4月3日 附件：K-理论导引（英文原文PDF电子版） An Inroduction to K-theory Eric M. Friedlander∗ Department of Mathematics, Northwestern Univer...
用cpp A. Beautiful Average time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes    You are given an array a of length n . Your task is to find the maximum possible average value of any subarray∗ of the array a . Formally, for any indices l,r such that 1≤l≤r≤n , define the average of the subarray al,al+1,…,ar as the sum of elements divided by the number of elements or: avg(l,r)=1r−l+1∑i=lrai Output the maximum value of avg(l,r) over all choices of l,r . ∗ An array b is a subarray of an array a if b can be obtained from a by deletion of several (possibly, zero or all) elements from the beginning and several (possibly, zero or all) elements from the end. In particular, an array is a subarray of itself.    Input The first line contains a single integer t (1≤t≤104 ) — the number of test cases. The first line of each testcase contains a single integer n (1≤n≤10 ) — the length of the array a . The second line of each testcase contains n integers a1,a2,…,an (1≤ai≤10 ) — the elements of the array.    Output For each testcase, output a single integer — the maximum average of any subarray of the given array. It can be shown that the answer is always an integer.
10-18
- Any larger subarray including `M` and other smaller numbers will have average ≤ `M`, and strictly - Therefore, the **maximum possible average** is simply the **maximum element** in the array. ✅ ...
CodeForces刷题C语言：What is for dinner?、Reconnaissance 2、Shell Game、Extra-terrestrial Intelligence、Extra
林一百二十八的博客
08-16 892
记录洛谷刷题c语言QAQ。
【渝粤题库】陕西师范大学201661英语阅读（二）作业（高起专）
渝粤题库
11-22 5774
陕西师范大学 内 部 题 库 教育 （yuyueshool） 编制 《阅读（二）》作业 I.Words DIRECTIONS: Read the sentence given with each word and choose the best meaning for it. 1.injure Wooden spears or swords should be used only by children with sense enough not to injure other people. A.to p
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
最新发布
11-27
special-heatmap for MATLAB
显示 012345 why？ 12345 why？等什么原因
11-19
定义 `char` 数组为 `0x30`、`0x31`、`0x32`、`0x33` 后，正常情况下应该显示 `0123`，因为在 ASCII 码中，`0x30` 到 `0x39` 分别对应字符 `'0'` 到 `'9'`。若显示 `012345 why`、`12345 why` 等结果，可能有以下原因： #### 1. 数组未正确终止 在 C 语言中，字符串通常以 `'\0'`（即 `0x00`）作为结束符。如果在输出数组内容时，没有正确设置结束符，输出函数会继续读取内存中的数据，直到遇到 `'\0'` 为止。这就可能会读取到数组后面的其他数据，从而显示出意外的字符。 示例代码： ```c #include <stdio.h> int main() { // 未正确设置结束符 char c[] = {0x30, 0x31, 0x32, 0x33}; printf("%s\n", c); return 0; } ``` 在上述代码中，由于数组 `c` 没有以 `'\0'` 结尾，`printf` 函数会继续读取数组后面的内存数据，直到遇到 `'\0'` 为止，因此可能会显示出意外的字符。 #### 2. 内存越界访问 如果在程序中存在内存越界访问的情况，可能会覆盖数组后面的内存数据，导致输出结果异常。例如，在对数组进行赋值操作时，如果不小心超出了数组的边界，就可能会修改其他内存区域的数据。 示例代码： ```c #include <stdio.h> int main() { char c[] = {0x30, 0x31, 0x32, 0x33}; // 内存越界访问 c[4] = '4'; c[5] = '5'; printf("%s\n", c); return 0; } ``` 在上述代码中，数组 `c` 的长度为 4，但程序试图访问 `c[4]` 和 `c[5]`，这会导致内存越界访问，从而可能修改其他内存区域的数据，使输出结果异常。 #### 3. 缓冲区重叠 如果程序中使用了多个缓冲区，并且这些缓冲区在内存中是相邻的，那么在对一个缓冲区进行操作时，可能会影响到另一个缓冲区的数据。例如，在使用 `strcpy` 等函数时，如果目标缓冲区和源缓冲区重叠，就可能会导致数据混乱。 示例代码： ```c #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { char c1[] = {0x30, 0x31, 0x32, 0x33}; char c2[] = "45 why"; // 缓冲区重叠可能导致数据混乱 strcpy(c1, c2); printf("%s\n", c1); return 0; } ``` 在上述代码中，`strcpy` 函数将 `c2` 的内容复制到 `c1` 中，如果两个缓冲区在内存中重叠，就可能会导致数据混乱，使输出结果异常。
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