impossible的真正含义

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#impossible #possible

本文探讨了impossible一词的真实含义，并通过李宁的经典广告语强调了积极向上的人生态度，即一切都有可能发生。

impossible真实的含义是I m possible.
翻译过来就是我是可能的。
李宁说的没错，一切皆有可能~~~

MySQL：浅析 Impossible WHERE noticed after reading const tables
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三元悖论(The Impossible Trinity)
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CppCon 2021 学习:Six_Impossible_Things
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Explain执行计划中各个字段的含义
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Explain有什么用 当Explain与SQL语句一起使用时，MySQL会显示来自优化器关于SQL执行的信息。也就是说，MySQL解释了它将如何处理该语句，包括如何连接表以及什么顺序连接表等。 表的加载顺序 sql的查询类型 可能用到哪些索引，哪些索引又被实际使用 表与表之间的引用关系 一个表中有多少行被优化器查询 ..... Explain有哪些信息 Explain执行计划包含字段信息如下：分别是id、select_type、table、...
mysql explain各个参数含义
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mysql explain各个参数含义 expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra 1、id id相同时，执行顺序由上至下 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行 id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越...
SQL语句中explain各字段含义
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02-25 1703
SQL语句中explain各字段含义1 id：2 select_type3 type4 table5 possible_keys6 Key key列显示MySQL实际决定使用的键（索引）7 key_len8 ref9 rows10 Extra 1 id： 包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序 Example（id相同，执行顺序由上至下） 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行 id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优
Mission Impossible——《图灵的秘密》读后感
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《图灵的秘密》是关于图灵1936年那篇开创性论文的解读，内容很多很难，需要的背景知识包括数理逻辑，lambda演算，以及一些基本的数论。读完的笔记也许都会比原书多，这里想简洁或者宏观性地谈谈几个主角之间的“故事”。 　　实际上说争论更准确。 　　初（我目前所知道的），大神莱布尼兹有两个及其宏大，甚至伟大的想法（若能实现，即使代价是将微积分其拱手让给牛顿，莱布尼兹绝对认为也值）： 　　1. ...
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raise ValueError("Observation impossible given previous beliefs and actions.") normalization_factor = total_prob for each_possible_next_state in statespace: prob_summed_over_all_prev_states = ...
填数# 题目描述# 有2n-1个格子，其中所有偶数格已经被填上了+或者-，现在请你将 填入剩余的格子，所有格子都必须填数，每个格子都只能填一个数，且所有数都只能使用一次。 要使得填完以后的算术表达式的结果为0，请你给出一个填数方案。 每个样例的第一行是一个整数 n，表示需要填的数1~n。 第二行是n-1个由+,-组成的字符串。 #include<stdio.h> #include<stdbool.h> int main() { int t; scanf("%d",&t); while(t--) { int n; scanf("%d",&n); int sum=(n*(n+1))>>1; if(sum&1) {puts("impossible");continue;} sum>>=1; char s[1024]; scanf("%s",s); bool note[1024]={0}; int k=1;//第一个数相当于前面有个正号 for(int i=0;i<n-1;++i) { if(s[i]=='+') {++k;note[i]=1;} } if(sum>=((k*(k+1))>>1)&&sum<=(((n+n-k+1)*k)>>1)) { int num[1010]; for(int i=n-k+1;i<=n;++i) {num[i]=i-n+k;} int cursum=((k*(k+1))>>1); for(int i=n;;--i) { while(cursum<sum&&num[i]<i) {++num[i];++cursum;}//sum>=((k*(k+1))>>1)和int cursum=((k*(k+1))>>1);保证了cursum<=S/2,从而只用加不用减 if(cursum==sum) {break;} } bool used[1024]={0}; for(int i=n-k+1;i<=n;++i) {used[num[i]]=1;} int numf[1010]; for(int i=1,cnt=0;cnt<=n-k;++i) { if(used[i]==0) {numf[++cnt]=i;} } printf("%d",num[n-k+1]); for(int zpos=n-k+2,fpos=1,cur=0;cur<n-1;++cur) { if(note[cur]) { printf(" %d",num[zpos++]); } else { printf(" %d",numf[fpos++]); } } putchar('\n'); } else {puts("impossible");} } return 0; } 为什么上面这段代码答案不对?数组未越界
11-24
3. `used` 数组标记方式错误：`used[num[i]] = 1` 中 `num[i]` 是偏移而非真实数值 ```c bool used[1024] = {0}; for(int i = n - k + 1; i ; ++i) { used[num[i]] = 1; } ``` → 这里 `num[i]` 是类似 `1,2,...,k`...
请使用c++14 ## 题目描述 儿童泳池是一个可以盛水的大容器，小孩子可以在里面玩耍。 你有 $N$ 个不同的水源可用。第 $i$ 个水源的出水速率为 $R_i$，水温为 $C_i$。最初，所有水源都是关闭的。每个水源只能被打开一次，也只能被关闭一次；打开或关闭水源的操作不需要额外时间。多个水源可以同时开启。 你的泳池可以容纳无限量的水，但你希望以最快的速度将泳池注满体积恰好为 $V$、温度恰好为 $X$ 的水。你可以最优地控制水源的开关（并非每个水源都必须使用），请问最少需要多少秒才能完成？ 在本题中，将体积为 $V_0$、温度为 $X_0$ 的水与体积为 $V_1$、温度为 $X_1$ 的水混合后，会瞬间得到体积为 $V_0+V_1$、温度为 $\frac{V_0 X_0 + V_1 X_1}{V_0 + V_1}$ 的水。例如，将 $5$ 升 $10$ 度的水与 $10$ 升 $40$ 度的水混合后，会得到 $15$ 升 $30$ 度的水。你可以假设水只会因混合而改变温度，不会随时间加热或冷却。 ## 输入格式 输入的第一行为测试用例数 $T$。接下来有 $T$ 组测试数据。每组测试数据的第一行为三个用空格分隔的数：一个整数 $N$，两个实数 $V$ 和 $X$，含义如上所述。 接下来的 $N$ 行，每行包含两个用空格分隔的实数，分别为第 $i$ 个水源的出水速率 $R_i$ 和水温 $C_i$。体积以升为单位，流速以升每秒为单位，温度以摄氏度为单位。 所有实数均精确到小数点后四位。 ## 输出格式 对于每个测试用例，输出一行，格式为 “Case #x: y”，其中 $x$ 是测试用例编号（从 1 开始），$y$ 是将儿童泳池注满到指定体积和温度所需的最少秒数。如果无法实现，则 $y$ 应为字符串 IMPOSSIBLE。 如果 $y$ 的绝对误差或相对误差在 $10^{-6}$ 以内，则视为正确。 ## 输入输出样例 #1 ### 输入 #1 ``` 6 1 10.0000 50.0000 0.2000 50.0000 2 30.0000 65.4321 0.0001 50.0000 100.0000 99.9000 2 5.0000 99.9000 30.0000 99.8999 20.0000 99.7000 2 0.0001 77.2831 0.0001 97.3911 0.0001 57.1751 2 100.0000 75.6127 70.0263 75.6127 27.0364 27.7990 4 5000.0000 75.0000 10.0000 30.0000 20.0000 50.0000 300.0000 95.0000 40.0000 2.0000 ``` ### 输出 #1 ``` Case #1: 50.0000000 Case #2: 207221.843687375 Case #3: IMPOSSIBLE Case #4: 0.500000000 Case #5: 1.428034895 Case #6: 18.975332068 ``` ## 说明/提示 **样例解释** 注意，第 6 个样例不在 Small 数据集的范围内。 在第 1 个样例中，唯一的水源温度正好是目标温度。最优策略是立即打开它，直到注满 $10$ 升。由于每秒流出 $0.2$ 升，需要 $50$ 秒。 在第 2 个样例中，一种最优策略是先打开第一个水源，持续 $207221.843687375$ 秒，然后在结束前约 $0.092778156$ 秒打开第二个水源。 在第 3 个样例中，所有水源温度都低于目标温度，因此无法实现目标。 **数据范围** - $1 \leq T \leq 100$。 - $0.1 \leq X \leq 99.9$。 - $0.1 \leq C_i \leq 99.9$。 **小数据集（7 分）** - 时间限制：5 秒。 - $1 \leq N \leq 2$。 - $0.0001 \leq V \leq 100.0$。 - $0.0001 \leq R_i \leq 100.0$。 **大数据集（18 分）** - 时间限制：10 秒。 - $1 \leq N \leq 100$。 - $0.0001 \leq V \leq 10000.0$。 - $0.0001 \leq R_i \leq 10000.0$。
11-14
真正关键的是：**由于只有两个约束（体积和温度），最多有两个水源处于“部分开启”状态（即 $ 0 $）**，其他要么不开（0），要么全开（T）。 这是线性规划的基本理论：基变量个数等于约束数（这里是 2），所以非...
SCI复现含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）
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【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究，重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略，通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置，结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模，提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计（如C&CG算法、大M法）及仿真验证全过程，适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果，掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法；②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用；③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习，重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程，并尝试在不同场景下调试与扩展代码，以深化对微电网优化运行机制的理解。
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下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：个人防护装备实例分割数据集 图片数量： 训练集：4,524张图片 分类类别： - Gloves（手套）：工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet（安全帽）：头部防护装备。 - No-Gloves（未戴手套）：未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet（未戴安全帽）：未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes（未穿安全鞋）：未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest（未穿安全背心）：未佩戴身体防护的状态。 - Shoes（安全鞋）：足部防护装备。 - Vest（安全背心）：身体防护装备。 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标和类别标签，适用于实例分割任务。 数据格式：来源于实际场景图像，适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型，提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查：集成至监控系统，实时检测PPE穿戴情况，预防安全事故，确保合规性。 学术研究与创新：支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究，促进AI与安全工程的结合。 培训与教育：可用于安全培训课程，演示PPE识别技术，增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性：每个实例均用多边形精确标注，确保分割边界准确；覆盖多种PPE物品及未穿戴状态，增加模型鲁棒性。 场景丰富：数据来源于多样环境，提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于实例分割模型开发，支持目标检测和分割任务。 实用价值高：专注于工作场所安全，为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑，有助于减少工伤事故。
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