股票买卖最佳时机leetcode EECS132-项目一 要做的事 交易者 交易者代表允许交易股票的实体。 Trader 类将需要实例字段来跟踪交易者的姓名和交易者的当前余额。 该类将具有以下方法： getName 不接受输入并返回一个字符串。 返回交易者的姓名。 setName 将单个字符串作为输入并且不返回任何内容。 交易者的名称更改为输入值。 getBalance 不接受输入并返回双精度值。 返回账户的当前余额。 取一个双精度值作为输入，不返回任何值。 余额减少输入金额。 存款将单个双精度值作为输入并且不返回任何内容。 余额增加输入金额。 Trader 类将有一个构造函数： 构造函数采用单个 String 输入，即帐户名称。 订单 订单代表买入或卖出股票所需的数据。 Order 类应该有实例字段来跟踪股票代码、股票数量、价格、下订单的交易者以及我们是否可以部分填写订单的指标。 出于本作业的目的，所有股票都将具有单字符符号。 Order 类将具有以下方法： getStockSymbol 不接受输入并返回一个字符。 返回此订单所针对的股票的单字符代码。 （订单的股票代码不会改变。）

通信原理 数字信号最佳接收 斐多课堂

欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

如题，是剑桥大学Kiran K. Rachuri在获得ACM MobiCom 2011 最佳论文奖时的答辩ppt

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常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

对齐方式 已实现的DNA序列比对算法的集合，包括最佳全局比对，带状全局比对和用于多个序列比对的近似算法。

STM32微控制器内置最多四个高级12位ADC（取决于器件）。提供自校准功能，用于提高环 境条件变化时的ADC精度。 在涉及模数转换的应用中，ADC精度会影响整体的系统质量和效率。为了提高此精度，必须 了解与ADC相关的误差以及影响它们的参数。 ADC精度不仅取决于ADC性能和功能，还取决于ADC周围的整体应用设计。 此应用笔记旨在帮助用户了解ADC误差，并解释如何提高ADC精度。它分为三个主要部分： • ADC内部结构的简述，帮助用户了解ADC操作和相关的ADC参数 • 解释与ADC设计和外部ADC参数（例如外部硬件设计）有关的ADC误差的不同类型和来源 • 关于如何使这些误差最小化的建议，侧重于硬件和软件方法

本程序利用等波纹最佳逼近法设计带阻滤波器。设计指标是将例6.5.2 中的通带与阻 带交换，即逼近通带：[0,0.28π ],[0.66π ,π ]，通带最大衰减 dB p α =1 ，逼近阻带：[0.32π ,0.6π ]，

为把一个新作业装入内存，需按照一定的分配方法，从空闲分区表分出一分区分配给作业，最佳适应算法是将将空闲分区以容量从小到大的顺序排列，使用数组来存放空闲分区，使用冒泡法排序，算法优先使用内存中较小的空闲分区。分配作业后，程序再次按容量从小到大排序。若作业大小大于分区大小，则输出此作业需要等待。此程序需要手动输入分区信息后，输入分配作业数量，大小，算法按最佳适应分配分区，最后显示出分配后的分区信息。一直循环分配，直到分配结束。