http://www.cs.cmu.edu/puzzle/puzzle2.html

本文探讨了一个有趣的逻辑问题——圆桌之灯。国王希望通过转动圆桌并指示仆人开关某些台灯来确保所有台灯开启,从而召开圆桌会议。然而,梅林可以干预这一过程,使得实际操作的台灯发生变化。文章最后提供了解决问题的方法。

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圆桌之灯

 

国王准备召开一个圆桌会议讨论对梅林的放逐。圆桌共有n个座位,每个座位对应的桌面上都放有一个台灯,有的开着,有的关着。圆桌会议只能在所有台灯都打开的情况下才能召开。国王只能将要操作的台灯的序号列在纸上,让仆人操作。梅林通过水晶球可以看到国王写在纸上的内容,并且能够转动圆桌。假设国王指定的台灯是3,28,97,梅林将圆桌转动10个座位,则仆人实际操作的台灯是93,18,87。另外,仆人比较傻,不懂常识,如果灯开着就关掉,如果关着就打开。在这种情况下,国王能够开得成会议吗?

 

答案:http://www.cs.cmu.edu/puzzle/puzzle2_and_solution.pdf

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
### Boston 数据集下载链接 Boston 数据集可以通过以下方式访问或下载: #### 方法一:通过官方 URL 访问 可以直接从 CMU 的统计库网站下载原始数据文件。以下是具体的 URL 地址: - **URL**: [http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston](http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston) 该页面提供了完整的数据集以及相关的说明文档。需要注意的是,此数据并非以结构化的方式提供,因此可能需要手动解析和整理。 #### 方法二:使用 Pandas 加载数据 如果希望通过 Python 脚本加载数据,则可以利用 `pandas` 库读取远程 CSV 文件。具体代码如下所示[^3]: ```python import pandas as pd data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) boston_data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) target = raw_df.values[1::2, 2] print(boston_data.shape, target.shape) ``` #### 方法三:通过 Scikit-Learn 导入(已弃用) Scikit-Learn 曾经内置了 Boston 房价数据集,但由于隐私原因,在较新的版本中已被移除。对于支持的旧版本 (如 sklearn 版本小于 0.24),仍可按以下方式进行加载[^1]: ```python from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print(boston.keys()) ``` 注意:这种方法仅适用于特定的老版本环境。 #### 方法四:通过 OpenML 获取最新版本 推荐使用 `fetch_openml` 函数从 OpenML 平台获取最新的 Boston 数据集。这种方式更加可靠且易于维护[^2]: ```python from sklearn.datasets import fetch_openml boston = fetch_openml(name="boston", version=1, as_frame=True) X, y = boston['data'], boston['target'] print(X.head(), y.head()) ``` --- ### 注意事项 由于伦理争议,原生的 Boston 数据集中存在种族敏感字段 (`B`),这可能导致某些场景下的应用受限。建议在实际项目中考虑替代数据集,或者明确声明忽略这些潜在问题。 ---
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