本题要求实现一个对数组进行循环左移的简单函数：一个数组a中存有n（>0）个整数，在不允许使用另外数组的前提下，将每个整数循环向左移m（≥0）个位置，即将a中的数据由（a0a1⋯an−1）变换为（am⋯an−1a0a1⋯am−1）（最前面的m个数循环移至最后面的m个位置）。如果还需要考虑程序移动数据的次数尽量少，要如何设计移动的方法？
输入格式:
输入第1行给出正整数n（≤100）和整数m（≥0）；第2行给出n个整数，其间以空格分隔。
输出格式:
在一行中输出循环左移m位以后的整数序列，之间用空格分隔，序列结尾不能有多余空格。
输入样例：
8 3
1 2 3 4 5 6 7 8
输出样例：
4 5 6 7 8 1 2 3
2022-01-26 18:02:54
430B
1
本题要求实现一个对数组进行循环左移的简单函数：一个数组a中存有n（>0）个整数，在不允许使用另外数组的前提下，将每个整数循环向左移m（≥0）个位置，即将a中的数据由（a0a1⋯an−1）变换为（am⋯an−1a0a1⋯am−1）（最前面的m个数循环移至最后面的m个位置）。如果还需要考虑程序移动数据的次数尽量少，要如何设计移动的方法？
输入格式:
输入第1行给出正整数n（≤100）和整数m（≥0）；第2行给出n个整数，其间以空格分隔。
输出格式:
在一行中输出循环左移m位以后的整数序列，之间用空格分隔，序列结尾不能有多余空格。
输入样例：
8 3
1 2 3 4 5 6 7 8
输出样例：
4 5 6 7 8 1 2 3
2022-01-26 18:02:53
430B
1
matlab代码左移OpenSim核心
注意：此存储库不能用于构建OpenSim
3.x或更早版本。
对于OpenSim
3.x，请参阅。
OpenSim是一款软件，可让用户开发肌肉骨骼结构模型并创建运动的动态模拟，例如：
可以在我们的网站上找到更多信息：
;
特别是。
该存储库包含OpenSim
C
++库，C
++示例，命令行应用程序（逆运动学，肌肉控制计算等）以及Java和Python包装的源代码。
这个仓库不包括针对的OpenSim
GUI源代码。
简单的例子
让我们使用C
++接口模拟一个简单的手臂，该手臂的肘部由肌肉驱动（您可以在Bindings/Python/examples/build_simple_arm_model.py找到此示例的Python版本）：
#
include
<
OpenSim/OpenSim.h
>
using
namespace
SimTK
;
using
namespace
OpenSim
;
int
main
()
{
Model
model;
model.
setName
(
"
bicep_curl
"
);
model.
setUseVi
2021-12-22 17:53:50
41.95MB
1
Verilog HDL含有预置数、左移、右移和保持功能的8位寄存器工程实现
2021-12-21 12:02:56
5.75MB
matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程
作者：Thang
Luong，Eugene
Brevdo，赵瑞（，）
此版本的教程要求。
要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。
如果您使用此代码库进行研究，请引用。
介绍
序列到序列（seq2seq）模型（，）在各种任务（例如机器翻译，语音识别和文本摘要）中都取得了巨大的成功。
本教程为读者提供了对seq2seq模型的全面理解，并展示了如何从头开始构建具有竞争力的seq2seq模型。
我们专注于神经机器翻译（NMT）的任务，这是带有wild的seq2seq模型的第一个测试平台。
所包含的代码轻巧，高质量，可立即投入生产，并结合了最新的研究思路。
我们通过以下方式实现这一目标：
使用最新的解码器/注意包装器，TensorFlow
1.2数据迭代器
结合我们在构建递归模型和seq2seq模型方面的专业知识
提供有关构建最佳NMT模型和复制的提示和技巧。
我们认为，提供人们可以轻松复制的基准非常重要。
结果，我们提供了完整的实验结果，并在以下公开可用的数据集上对我们的模型进行了预训练：
小型：由ET提供的TED演
2021-12-19 22:53:24
827KB
1
matlab代码左移MovCLUfish
使用数据挖掘从基于个人的模型中可视化鱼类运动模式的工具。
它基于[1]。
简短的介绍
基于空间的基于个体的模型（IBMs）是有用的工具，可用于模拟成千上万的鱼类个体在动态和异构环境中的运动。
处理IBM的输出非常复杂，因为鱼类会根据不断变化的环境条件不断调整其行为。
我们提供了一个名为MovCLUfish的新分析工具，该工具使用数据挖掘来从个体的轨迹中识别出模式。
MovCLUfish被配置为识别与占领（鱼存在区域），聚集动态（鱼个体在存在区域内的分布方式）以及移动性（鱼在子区域之间的移动）有关的鱼类行为特征。
MovCLUfish在特定时间段内的固定时间接收鱼的位置（经度，纬度）作为输入，并在连续的时间戳上执行空间聚类（将它们视为移动对象）。
鱼的位置被分组为簇，其特征（质心，形状，大小，密度）用于提供有关个体空间分布的更多信息。
使用三种内置模式挖掘方法对集群进行分析：
跟踪运动质心（TMC）：
TMC旨在检测鱼类随时间的分布变化。
聚集移动集群（AMC）：
AMC可视化鱼类聚集随时间在地理上变化的方式，
跟踪鱼类流动性（TFM）：
TFM
2021-12-16 10:23:32
52.09MB
1