今天步行数目4000

最新推荐文章于 2022-11-11 21:17:26 发布
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今天步行数比较少，只有不到4000步，希望明天能多一些，让自己动起来，身体健康一些。

林震南
关注
今天步行数目6000多
csdn's blog
08-30 74
今天步行数目还不错，有6000多。
今天步行数目5000
csdn's blog
09-07 251
今天步行数目还不错，大概有近5000多步，达到了及格线的，希望明天继续保持下去。
今天步行数目5000多
csdn's blog
09-20 88
今天步行数目有5000多步，所以感觉步行数量很好的，希望明天能有一些改善和进步。
今天步行数4000多
csdn's blog
11-09 78
今天步行数目比较少的，没怎么出去走动，只有4000多步，希望明天能多走动走动走动，保持释放的运动量。
今日步行数目5300多
csdn's blog
09-11 186
今天步行，还不少，有5000多步，走了许多地方，散步消食，希望明天继续保持下去。
昨天步行数目6000多
csdn's blog
08-31 65
昨天步行数目还不算少的，有6000多，离目标7000还有些距离，不过也不少了，希望今天能更加多一些。
昨天步行数目1万多
csdn's blog
09-18 134
昨天步行数目一万多步，还不错的，家里有事情了，走来走去的样子，出了一身大汗淋漓酣畅的样子。
今天步行数5000
csdn's blog
11-11 80
今天步行数量比较少，出去散步次数比较少，所以旅行数目大概只有5000多，而且早晨下大雨来着，步行也很辛苦的。
今天步行数3356
csdn's blog
08-29 87
今天看了下，步行数目，估计可能会有300多步，再去走走，争取能上5000多步吧。
百度地图：加强篇（路线检索：驾车+步行+公交换乘）
huaxa程序猿
12-03 5092
1、实现目的：广州市内，广工到广州塔的驾车路线 实现过程： 搜索： 1、初始化search：search.init(manager, listener); 2、设置驾车路线规划策略： search.setDrivingPolicy(MKSearch.ECAR_DIS_FIRST); 3、设置驾车路线搜索： search.drivingSearch(“广州”, start, “广州”,
班级同学出发去离学校多远的地方参观，要租车，租多大车，分批分段接送学生，又知道校车以及学生步行的速度，上午八点出发什么时候能最快到达目的地，运用模型假设，模型建立的Matlab方法解决
01-14
定义所有必要的输入参数，如校车的速度\(v_{bus}\)，步行速度\(v_{walk}\)，每辆车的最大载客量\(C\)，学校到目的地的距离\(D\)，不同类型的汽车租赁成本\(Cost_i\)等。设定上午8点为出发时刻[^1]。 ```matlab % ...
旅游导游系统问题 （1）问题描述 假设一个旅游景区由n个不同景点组成（有向网），并用带权邻接矩阵表示，权值表示两个景点间的步行时间，试编写程序求任意两个景点间的最短步行时间。 （2）基本要求 实际上是求有向图中任意两顶点间的最短路径问题。利用Floyed算法编写函数实现求图的任意两点间的最短路径。（1）给出程序设计的基本思想、原理和算法描述。
06-10
Floyd算法的时间复杂度为O(n^3)，其中n为顶点的数目。 (3) 算法实现： 下面是基于C++语言实现Floyd算法的代码： ```c++ #include #include using namespace std; const int MAXN = 100; const int INF = 0x3f3...
c++:题目描述 王老师是一名喜欢研究代码、也喜欢看漫画书的老师，某天敲完代码之后，王老师准备打开刚从某宝买来的《林木书》放松一下。 刚翻开书，书页上的画面开始旋转，深深吸引（物理）住了王老师。等王老师从眩晕中醒来，发现自己被吸入到了书中的世界 —— 一片被黑域侵染，目光所及之处全是枯朽之木的世界。 “你是拯救这个世界的勇者，请前去清除黑域的影响吧，令林中之木复苏，让世界重现生机……” 书中的世界可以看成一个巨大的平面直角坐标系，其中存在 n 棵受到侵染而枯萎的树木。这些树木有从1 到 n 的编号，且第 i 棵树木的坐标定义为(x i ​ ,y i ​ )。 由于黑域的影响，王老师只有按照平行于 x 轴或 y 轴方向行走才是安全的，因此两棵树木之间的最短路程，例如树木 a 到树木 b 的最短路程可由 ∣x a ​ −x b ​ ∣+∣y a ​ −y b ​ ∣ 求得。 (∣x a ​ −x b ​ ∣ 表示为取绝对值)。 在世界中有 m 处的树木存在”指引“，王老师可以在任何时间地点不花费任何代价，直接传送至任意一棵存在”指引“的树木的所在地点。 王老师来到这个世界时恰好在第 1 棵树木的所在位置，他需要按照树木编号的顺序去逐个净化并复苏枯萎的树木，在所有树木都被净化和复苏之后，黑域的影响将消失，王老师也会回到现实。 现在王老师想要知道，回到现实前至少要在书中世界走多远距离的路。 输入格式 第一行输入两个整数 n,m，分别表示世界中树木的总数目和存在”指引“的树木的数目。 随后 n 行，其中第i 行输入两个整数 x i ​ ,y i ​ ，表示编号为 i 的树木的坐标。 随后一行输入 m 个整数，表示存在”指引“的树木编号。 输出格式 输出一行一个整数表示最短距离。 样例输入 1 4 1 114 514 1919 810 3141 5926 3238 4626 4 样例输出 1 3498 提示/说明 样例 1 解释 王老师在净化第1棵树木后步行到第2棵树木处并净化，最短行走路程2101. 然后传送到第4棵树木处，再步行到第3棵树木处并净化，最短行走路程1407. 最后再次传送到第4棵树木处并净化，行走路程为0. 总行走路程为2101+1407+0=3498. 数据范围 对于20%的数据有 m=0。 对于40%的数据有 m=1。 对于60%的数据有n,m≤300。 对于100%的数据有1≤n≤5000,0≤m≤n,−10000≤x i ​ ,y i ​ ≤10000 数据保证没有任意两棵树木在同一坐标下，存在“指引”的树木编号不会重复。
07-19
### 问题分析 给定 $ n $ 棵树的坐标以及 $ m $ 个可传送的特殊节点（特殊树），需要按顺序净化所有树（从第一棵树出发，依次到第二棵、第三棵……直到第 $ n $ 棵树），在路径中可以利用传送节点来减少总行走距离...
chapter7 机器学习之元算法（adaboost）提高分类性能从原理到实现
wenyusuran的专栏
09-04 5142
#coding=utf-8 ''' Created on Nov 28, 2010 Adaboost is short for Adaptive Boosting @author: Peter 利用adaboost元算法提高分类性能 将不同的分类器组合起来，而这种组合结果被称为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-algorithm) adaboost 优点:泛化错误
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
小爱课程表适配教程[源码]
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51单片机c源码-非门数字芯片测试
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