137day(pow)

《2018年2月23日》[连续137天]

标题:pow;

内容:

有关数的n次方函数的不同写法:

1.

 public double myPow(double x, int n) {
        long N = n;
        if (N < 0) {
            x = 1 / x;
            N = -N;
        }
        double ans = 1;
        for (long i = 0; i < N; i++)
            ans = ans * x;
        return ans;
    }


2.

 

 

 private double fastPow(double x, long n) {
        if (n == 0) {
            return 1.0;
        }
        double half = fastPow(x, n / 2);
        if (n % 2 == 0) {
            return half * half;
        } else {
            return half * half * x;
        }
    }
    public double myPow(double x, int n) {
        long N = n;
        if (N < 0) {
            x = 1 / x;
            N = -N;
        }

        return fastPow(x, N);
    }


3.

 

 

public double myPow(double x, int n) {
        long N = n;
        if (N < 0) {
            x = 1 / x;
            N = -N;
        }
        double ans = 1;
        double current_product = x;
        for (long i = N; i > 0; i /= 2) {
            if ((i % 2) == 1) {
                ans = ans * current_product;
            }
            current_product = current_product * current_product;
        }
        return ans;
    }

 

 

 

 

 

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
### 天机学堂 Day3 前端学习资料与教程 关于天机学堂第三天课程中的前端学习资料或教程,虽然未直接提及具体的内容[^1],但从已有信息可以推测出一些可能涉及的主题和技术点。 #### 可能的技术主题 1. **用户行为数据的实时更新** 在天机学堂的学习进度统计功能中提到,前端会每隔 15 秒向服务器发送一次请求以记录播放状态。这表明在第三天可能会深入讲解如何通过 WebSocket 或其他长连接技术替代轮询机制来提升性能和用户体验。 2. **JWT 的应用扩展** 登录验证采用了 JWT 技术,登录信息存储于请求头的 token 中[^2]。Day3 很有可能进一步探讨如何利用 JWT 实现权限管理、Token 刷新以及防止 Token 泄露的安全措施。 3. **调试技巧** 提到可以通过 F12 开发者工具查看网络请求并分析错误日志[^3]。此部分内容可能是为了帮助开发者快速定位问题,并结合断点调试方法解决问题。 4. **前后端交互优化** 随着项目的推进,可能会引入更多复杂的接口设计模式(如 RESTful API 和 GraphQL),并对现有架构进行重构以支持更高的并发量。 #### 推荐学习资源 以下是几个推荐的方向供参考: - **官方文档阅读** - 对 Vue.js/React 等主流框架深入了解其生命周期钩子函数的应用场景; - 学习 Axios 库处理 HTTP 请求的最佳实践; - **在线平台视频课件** - Udemy 上有关现代 JavaScript 特性的系列讲座可以帮助理解 ES6+ 新特性; - Coursera 平台上的 Web 性能调优专项课程能够提供理论支撑加上实际案例解析的机会; - **书籍建议** - 《JavaScript高级程序设计》全面覆盖了JS核心概念及其生态系统的方方面面; - 《Web性能权威指南》则专注于网站速度方面的改进策略研究。 ```javascript // 示例代码展示定时器设置方式 setInterval(() => { fetch('/api/updateProgress', { method: 'POST' }) .then(response => response.json()) .catch(error => console.error('Error:', error)); }, 15000); ```
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