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scratch 学习 简单的程序编写，可以应用在青少年的编程学习中 scratch 学习 简单的程序编写，可以应用在青少年的编程学习中

Problem F:石子合并 Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K Total Submit:1180 Accepted:386 Language: not limited Description 在一个圆形操场的四周摆放着n 堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的2 堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。试设计一个算法，计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。 例如，图1所示的4堆石，每堆石子数（从最上面的一堆数起，顺时针数）依次为4、5、9、4。则3次合并得分总和最小的方案为图2，得分总和最大的方案为图3。 编程任务： 对于给定n堆石子,编程计算合并成一堆的最小得分和最大得分。 Input 输入第1 行是正整数n，1<=n<=100，表示有n堆石子。 第二行有n个数，分别表示每堆石子的个数。 Output 程序运行结束时，输出两行，第1 行中的数是最小得分；第2 行中的数是最大得分。 Sample Input 4 4 4 5 9 Sample Output 43 54

文章目录1、前言2、网站分析3、代码编写4、完整代码 1、前言   目前我的爬虫系列更新到了正则表达式，我们就可以用请求库+正则表达式爬取一些简单的页面了。因为我个人非常喜欢打篮球，所以就选取了虎扑网作为爬取对象。当然，这只是一个入门级案例，后面会再写一篇使用解析库的方式爬取虎扑网数据。 2、网站分析   想要爬取一个网站的数据，就一定要分析该网站的网页源代码。此时，通过浏览器登录虎扑网，点开NBA得分榜，完整网址为：虎扑网NBA得分榜。   目前得分榜第一位是马赛克队后卫，整个得分榜共有5页，237名球员。   通过点击第二页，第三页可以分析得知网址的构成为：https://nba.hup

CRPS 衡量预测分布 (fcst) 和相应观测值 (obs) 的接近程度。 该分数广泛用于预测验证。 [mean_CRPS] = crps(fcst,obs); [mean_CRPS] = crps(fcst,obs,plot_pos); [mean_CRPS,crps_values,num] = crps(fcst,obs); 输入obs：观察向量fcst：N x M 大小的集合预测矩阵。注意：N 必须等于长度（obs），M 等于集合成员的数量plot_pos：绘制确定累积分布函数的位置 输出mean_CRPS：非缺失 CRPS 值的平均值crps_values：CRPS 值的向量（长度为 n） num：用于计算 mean_CRPS 的非缺失 CRPS 值的数量 例子： fcst = rand(1000,1000); obs = rand(1000,1); [meanCRPS]

基于得分融合近红外与可见光图像的人脸识别，潘磊，尹义龙，基于人脸的身份鉴别技术已受到越来越多的重视。在可见光环境里,人脸识别算法对光照的变化非常敏感。使用近红外人脸图像进行识别��

pscore_match 用于倾向得分匹配的Python包

【源代码】中秋画圆，画的越圆得分越高，基于fabric和vue.js实现

财政补贴对新能源汽车产业创新投入的影响研究——基于倾向得分匹配法的实证分析.pdf

文件2 动机 给定两个具有相同行数的文件， files2rouge计算每个序列（=行）的平均ROUGE得分。 每个序列可以包含多个句子。 在这种情况下，必须使用--eos标志（默认值：“。”）传递句子字符串的结尾。 使用错误的eos分隔符运行files2rouge可能会导致ROUGE-L得分不正确。 您可能还对Python实现（而不是包装器）感兴趣： : 。 $ files2rouge --help usage: files2rouge [-h] [-v] [-a ARGS] [-s SAVETO] [-e EOS] [-m] [-i] refer