《倩语》

最新推荐文章于 2024-08-28 08:00:00 发布
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分类专栏： 我的诗里有你的名字
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《倩语》

倩动人心，方代传情。
倩起未来，可味追寻。
细水如诗，尹艳芳华。
语话天下，彼得友情。 --小牛头#

清华大学计算机夏文韬,太猛了--南京外国语学校2007届高三毕业生去向
weixin_32246721的博客
07-31 2140
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼南京外国语学校2007届高三毕业生去向清华大学(15人)黄声希、许多多、姜 楠、欧阳云、陈燕然、刘硕瑶、顾益玮、冯翔欣、刘 畅、刘雨霏、马 君、金 璐、周 逸、 陶雨洁、(陈莉茜)北京大学(10人)范心露、王靖、徐叶、韩锋、蔡若筠、王渊、刘彤、武曾宇、华硕、周韵中国人民大学(2人) 钱轶伦、侯 奔南京大学(21人)陈 肯、陈 川、黄...
Java+ssm+mysql+实现歇后语管理系统.md
08-28
Java+ssm+mysql+实现歇后语管理系统.md
曼·倩
AI天才研究院
04-19 8863
曼 曼 曼，长也，修也，美也，广也。 《诗经·鲁颂·閟宫》：“孔曼且硕,万民是若.” 毛传：“曼,长也.” 郑玄注：“曼,修也,广也.” 曼 (形声。小篆字形,从又,冒声。又,手。从“又”与手的动作有关。本义:长) 【形】 曼,引也。——《说文》 孔曼且硕,万民是若。——《诗·鲁颂·閟宫》 韩娥因曼声哀哭。——《列子·汤问》 侯同...
水墨空灵亦倩兮
weixin_43674050的博客
11-09 207
水墨空灵亦倩兮 山水画在中国绘画史上占有极重要的地位，并在东方绘画中成为富有特色的艺术。王倩兮的山水画取众家之长，“外师造化，中得心源”，不但继承传统，更汲取当代画家之长，“工画山水，体涉古今”形成了自己独特的风格，即黑格尔说的“这一个”。 倩兮的水墨画，视野开阔、艺术视角新颖，风格大气独特。她的画面结构，让人感受到一种屹立千年的中国山水，一种范宽式饱满构图，山势迎面而来，瀑布浓缩为一条白色的裂隙，用沉涩的笔调一寸一寸地刻画出来，绵绵密密地深入到画面的每一个角落，那些以悲沉的黑色形成的基本色调，深深地捉住人
日本语の汉字
hurryin的专栏
12-10 2521
日本语の汉字 汉字声母为b,p,f ,在日语汉字中音读は（ば）行音 汉字声母为 m,在日语汉字中音读ま行音 汉字声母为 d,t,在日语汉字中音读た（だ）行音 汉字声母为n, 在日语汉字中音读な行音 汉字声母为l ,在日语汉字中音读ら行音 汉字声母为 g,k,h,在日语汉字中音读か（が）行音 汉字声母为 j,q,x,在日语汉字中音读か（が）、さ（ざ）行音 汉字声母为z,c,s, 在日语汉字中音读さ（
python实现千牛客服自动回复语_千牛会用到的回复语有哪些？千牛自动回复短语大全...
weixin_39538877的博客
12-05 545
牛倩是卖家必备的沟通工具。如果牛倩设置了自动回复语言，它会缩短买家等待回复的时间。牛倩是卖家淘宝的好助手，能为卖家解决很多问题。卖家会使用哪些自动回复词？一、回答客户的问题1.亲爱的，你有一双好眼睛。这是我们店主的产品。能为你做什么？你还需要什么吗？不客气。没关系。这是我们应该做的。我明白了。好的，是的，非常感谢。2.什么样的快递？公司发送的默认快递是* *。如果没有快递员，请告诉我到达你那里的快...
魔漫相机任晓倩：我是这样说服马云投资千万美金的
Jingle的专栏
01-07 2446
魔漫相机任晓倩：我是这样说服马云投资千万美金的      由 子暗 在 分享发现 节点中发起 | 暂无回复  发布于 6天前 马云当时对我说，他想打破一个垄断的格局，就是在中国互联网行业里可以打造一个没有被抄袭垄断的生态，可以让创新发展，百家争鸣的状态，而不是被抑制在某个阶段停滞不前。 魔漫相机任晓倩：我是这样说服马云投资千万美金的 在国外成立了工
浙江大学14届计算机学院孙晓宇,郑州外国语学校2011年保送生录取名单
weixin_39610785的博客
07-02 1719
序号　　姓名　　录取学校1　　刘梦春秋　　清华大学2　　朱子勰　　清华大学3　　尹说　　清华大学4　　刘彦伶　　清华大学5　　周祎馨　　清华大学6　　宋碧玮　　清华大学7　　谢慕霆　　清华大学8　　黄斐　...
探索葡萄牙语世界：Portuguese Word Embeddings 开源项目指南
gitblog_00049的博客
05-30 473
探索葡萄牙语世界：Portuguese Word Embeddings 开源项目指南 在这个数字化时代，自然语言处理（NLP）已经深入到我们的日常生活中，从聊天机器人到翻译工具，无处不在。对于葡萄牙语这种全球广泛使用的语言，有效的词嵌入模型至关重要。这就是为什么我们要向你推荐这个名为 "Portuguese Word Embeddings" 的开源项目——一个深度评估葡萄牙语词...
Java+ssm+mysql+实现歇后语管理系统
python0328的博客
08-28 227
本系统实现了普通用户：歇后语大全、歇后语排行榜、歇后语管理管理员用户：歇后语大全、歇后语排行榜、歇后语管理、用户管理。
基于java+springboot+vue+mysql的星之语明星周边产品销售网站 源码+数据库+论文(高分毕业设计).zip
12-23
本项目是一个基于Java语言开发，结合Spring Boot框架、Vue前端框架和MySQL数据库的明星周边产品销售网站。该系统不仅涵盖了完整的后端服务代码，还包括了前端展示页面、数据库脚本以及完整的部署环境配置文件，旨在...
大学英语自我介绍ppt,;.ppt
12-01
- 引入语：可以像Jane那样用"Welcome to my world"作为开场，以吸引听众的注意力。 - 姓名：明确地介绍自己的中文名和英文名，如"我的名字是李文倩，英文名叫Jane"。 - 出生日期与年龄：如"我的生日是六月一日，...
西安建筑科技大学2010年
08-17
26居住环境规划研究 张 倩 副教授 同上 27城市规划与设计 28东方城市设计理论与方法 29历史文化名城保护规划 王树声 副教授 同上 30景观规划与文化创意 31干旱区地域景观 32线状及廊道景观 岳邦瑞 副教授 ...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
电力市场中基于价值认同的电能共享分布式交易策略研究 价值认同
08-23
内容概要：本文围绕电能共享市场的交易机制展开分析，提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略。文章首先介绍了电能共享市场的背景及其重要性，接着详细阐述了价值认同机制的设计，通过建立用户满意度和服务质量评估体系，减少无序竞争带来的无谓损失。此外，文章还设计了一致性算法支持的分布式交易策略，实现了产消者间的去中心化交易，提高了交易透明度和效率，保护了用户隐私。最后，基于剩余理论，文章探讨了边际价格驱动下的电能共享模式，并通过市场博弈模型揭示了无序竞争的问题。 适合人群：从事电力市场研究的专业人士、能源政策制定者以及对电能共享市场感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电能共享市场运作机制的人群，特别是那些致力于优化电力市场交易机制、降低成本、提高市场效率的研究者和从业者。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还提出了具体的技术解决方案，有助于推动电能共享市场的创新发展。
【医学影像处理】基于跨模态核磁共振图像超分辨率的T2WI重建：融合T1WI辅助信息的高效网络设计与量化部署（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题，提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括：提出基于高频信息约束的网络框架，通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节；设计渐进式特征匹配融合框架，采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性；引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明，该方法不仅提高了超分辨率性能，还保持了图像质量。 适合人群：从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景；②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量，解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题；③为临床诊断提供更高质量的影像资料，帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明：论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码，还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外，作者还对模型进行了量化处理，使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理，理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
合数个数兰倩
03-29
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何计算或统计合数数量的问题。首先，我得回忆一下合数的定义。合数是指除了1和它本身之外还有其他因数的自然数，也就是说，不是质数的数，除了1以外。所以，用户的问题其实是在给定范围内找出所有不是质数的数，并统计它们的数量。 接下来，我需要考虑用户可能的场景。用户可能有一个特定的范围，比如从1到m，想要知道其中有多少个合数。根据提供的引用，特别是引用[3]，提到可以用两个for循环来找出合数，并将它们添加到列表中，然后统计长度。这可能是一种直接的方法，但效率可能不高，尤其是当m很大的时候。 然后，我应该想到更高效的算法，比如埃拉托斯特尼筛法（Sieve of Eratosthenes），这个方法通常用来找出一定范围内的所有质数。但用户需要的是合数，所以可以反过来用筛法先标记质数，然后剩下的就是合数，再统计数量。这种方法的时间复杂度是O(n log log n)，效率比较高。 引用[1]中提到，筛法的思想是去掉合数，剩下的就是素数。而任何合数都可以表示为素数的乘积。因此，如果筛去素数的倍数，剩下的就是素数。所以，如果用户需要合数数量，可以先筛出质数，然后用总数减去质数的数量，再减去1（因为1既不是质数也不是合数），就能得到合数的数量。 另外，引用[2]中提到了判断一个数是否为质数的方法，即检查它是否能被小于其平方根的数整除。但这种方法对于每个数单独判断的话，时间复杂度较高，尤其是在大范围内。因此，筛法更适合批量处理。 用户可能的需求是找到一个高效的算法，特别是当m很大的时候，比如百万级别。这时候，直接使用双重循环或者逐个判断的方法会很慢，而筛法则更高效。 接下来，我需要整理出具体的步骤： 1. 确定统计范围，比如从2到m（因为1不是合数）。 2. 使用筛法标记出范围内的所有质数。 3. 计算质数的数量。 4. 合数的数量等于总数（m-1，因为从2开始）减去质数的数量，再减去0或1，具体看是否包括1。不过通常合数是从4开始的，但根据定义，只要是非质数且大于1的数都是合数，所以2到m中的合数数量应该是(m - 1) - 质数的数量 - 1（如果m>=2的话，因为1不算）。不过可能需要更仔细的处理。 这里可能需要澄清，比如在范围1到m中，合数的数量应该是总数减去质数的数量再减去1（因为1既不是质数也不是合数）。例如，如果范围是1到10，总共有10个数，减去质数（4个：2,3,5,7），再减去1，得到合数数量为5（4,6,8,9,10）。 因此，算法的大致步骤是： - 创建布尔数组is_prime，长度为m+1，初始化为true。 - 将0和1标记为非质数。 - 从2开始，到sqrt(m)，将每个质数的倍数标记为非质数。 - 最后统计is_prime中为true的数量，即质数的数量。 - 合数数量 = m - 1（2到m的总数） - 质数的数量。 例如，当m=10时，质数数量是4，合数数量是10-1-4=5，正确。 然后，根据这个思路，可以编写代码。例如Python的实现： 初始化数组，然后应用筛法，最后计算。 同时需要考虑边界情况，比如m小于2的时候，合数数量为0。 此外，用户可能想知道如何优化筛法，例如引用[4]提到的分解质因数的方法，但在这里筛法已经足够高效。 总结，用户的问题可以通过筛法高效解决，统计质数数量后用总数计算合数数量。</think>要计算指定范围内合数的数量，可以采用以下方法： ### 方法1：埃拉托斯特尼筛法（推荐） 1. **初始化标记数组**：创建布尔数组`is_prime[0...m]`，初始值为`True` 2. **标记非质数**：将`0`和`1`标记为`False`，从`2`开始遍历到$\sqrt{m}$。若发现质数$p$，则标记其所有倍数为`False`[^1] 3. **统计结果**：质数数量为`sum(is_prime)`，合数数量为$m - \text{质数数量} - 1$（减去1是因为1既不是质数也不是合数） $$合数数量 = m - \sum_{i=0}^{m} \text{is\_prime}[i] - 1$$ ```python def count_composite(m): if m < 4: return 0 # 最小合数为4 is_prime = [True] * (m+1) is_prime[0] = is_prime[1] = False for i in range(2, int(m**0.5)+1): if is_prime[i]: for j in range(i*i, m+1, i): is_prime[j] = False prime_count = sum(is_prime) return (m - 1) - prime_count # 2~m总数减去质数数量 ``` ### 方法2：直接判断法 对每个数$n$检查是否存在$2 \leq d \leq \sqrt{n}$的因数[^2] ```python def is_composite(n): if n < 2: return False for i in range(2, int(n**0.5)+1): if n % i == 0: return True return False def count_composite_simple(m): return sum(1 for x in range(2, m+1) if is_composite(x)) ``` ### 效率对比 | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |------------|-------------|------------------| | 筛法 | $O(n\log\log n)$ | m较大时（如$m>10^6$） | | 直接判断法 | $O(n\sqrt{n})$ | m较小时 | ### 示例计算 当$m=10$时： - 质数集合：$\{2,3,5,7\}$ - 合数集合：$\{4,6,8,9,10\}$ - 合数数量：$5$ 验证：`count_composite(10)`返回5 ### 注意事项 1. 当$m<4$时无合数 2. 质因数分解思想可帮助优化特定场景[^4] 3. 筛法会占用$O(m)$内存空间
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