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    刘金玉零基础VB教程029期:累加与案例分析

    什么是:积累 加:加法 累加:1+2+3+4+5+….+n :乘法 :1*2*3*4*5*…*n=n! 案例分析 输入一个值x, 1<?<100之间整数 求?^?=1+?/1!+?..., 逻辑分析 1、根据输入x值来决定个数,有多少个就有多少次循环 2、使用for循环计算分子部分 3、使用for循环计算分母部分 4、将分子部分/分母部分 5、将每一个计算结果加起来 补充数据类型...浮点型数据 single单精度浮点型 Double双精度浮点型,这是数值类型中表示范围最大一个数据类型 补充chr函数 Chr函数将ascii码转换成对应字符 Chr(实际ascii码值) 键盘上面的每一个按键都有对应...ascii码值 补充一个关键词 Not 取反 Exit Sub 相当于直接退出sub,不再执行下面的代码 课堂总结 1、要学会数值输入类型判断 2、逻辑思维:将要求结果进行分解,分步计算各个部分...,最后求解 3、要学会从调试中观察程序运行过程

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    C++系列-第3章循环结构-29-和连除

    在线练习: http://noi.openjudge.cn/ https://www.luogu.com.cn/ 符号“Π” ∏是符号,是希腊字母π大写,读做pai,在数学上通常表示连乘...排列组合与累加 一:P 由来 所谓排列组合,排列在组合之前,咱们要聊第一个概念是“排列”,排列英文是 Permutation 或者 Arrangement,因此在数学符号中,用 P 或者 A...我记法是:从大数字开始往小乘,“小数字那么多”个。...我记法是:从大数字开始往小乘,“小数字那么多”个,再除以“小数字开始往小乘,数字那么多个”。 计算阶乘 题目描述 求 n!...=1;i<n;i++) a=a*10%b;//我在这里把a和r合起来用 cout<<a*10/b; return 0; } 输出为: 总结 本文是C++系列博客,主要讲述和连除计算

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    向量和叉

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。如 【点】 在数学中,数量积(dot product; scalar product,也称为点积)是接受在实数R上两个向量并返回一个实数值标量二元运算。...【叉】 向量积,数学中又称外积、叉积,物理中称矢积、叉,是一种在向量空间中向量二元运算。与点积不同,它运算结果是一个向量而不是一个标量。并且两个向量叉积与这两个向量和垂直。...(一个简单的确定满足“右手定则”结果向量方向方法是这样:若坐标系是满足右手定则,当右手四指从a以不超过180度转角转向b时,竖起大拇指指向是c方向。)...性质 几何意义及其运用 叉积长度 |a×b| 可以解释成这两个叉向量a,b共起点时,所构成平行四边形面积。...两个非零向量a和b平行,当且仅当a×b=0 拉格朗日公式 这是一个著名公式,而且非常有用: a×(b×c)=b(a·c) -c(a·b), 证明过程如下: 二重向量叉化简公式及证明 可以简单地记成

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    Unity 点和叉原理和使用

    Unity当中经常会用到向量运算来计算目标的方位,朝向,角度等相关数据,下面咱们来通过实例学习下Unity当中最常用和叉使用。...叉右手定则是用来确定叉乘积方向。 右手法则:右手四指方向指向第一个矢量,屈向叉矢量夹角方向(两个矢量夹角方向取小于180°方向),那么此时大拇指方向就是叉所得矢量方向....(大拇指应与食指成九十度)(注意:Unity当中使用左手,因为Unity使用是左手坐标系) 数学上叉右手法则 Unity当中叉左手法则 Unity项目应用: 1.根据叉乘得到a,b向量相对位置...简单说: 点判断角度,叉判断方向。 形象说: 当一个敌人在你身后时候,叉可以判断你是往左转还是往右转更好转向敌人,点乘得到你当前面朝向方向和你到敌人方向所成角度大小。...3.根据叉大小,得到a,b向量所形成平行四边形面积大小,根据面积大小得到向量相对大小。

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    向量内积和叉积_点和叉区别

    向量是由n个实数组成一个n行1列(n*1)或一个1行n列(1*n)有序数组; 向量,也叫向量内积、数量积,对两个向量执行点运算,就是对这两个向量对应位一一相之后求和操作,点结果是一个标量...点几何意义 点几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间夹角,以及在b向量在a向量方向上投影,有公式: 推导过程如下,首先看一下向量组成: 定义向量: 根据三角形余弦定理有: 根据关系c...两个向量,又叫向量积、外积、叉积,叉运算结果是一个向量而不是一个标量。...对于向量a和向量b: a和b公式为: 其中: 根据i、j、k间关系,有: 叉几何意义 在三维几何中,向量a和向量b结果是一个向量,更为熟知叫法是法向量,该向量垂直于a和b向量构成平面...在3D图像学中,叉概念非常有用,可以通过两个向量,生成第三个垂直于a,b法向量,从而构建X、Y、Z坐标系。

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    为什么做To B都这么

    不仅活得,还活得惨 资本累了选择逃离,创业者们累了,但他们还在坚守,因为梦想仍在,有人说:2B是个坑,十年才能填平!...2B企业成长曲线是缓慢而坚定,产品打磨、团队历练、市场扩张等都是水滴石穿功夫,没有耐心和不够坚韧创业者都玩不了2B。 我不否认这句话,但是又有多少人能挺过“十年生死两茫茫”煎熬呢?...正因为数字化创新肇始变革对人们就业和工作方式以及企业和员工之间关系有着最为深刻影响,企业必须要关注数字化和人之间关系。...也不是简单一款HR、CRM、协同办公就能解决,就像一位CIO所言,“在这些产品还能用时候,没必要对他进行大刀阔斧更换,企业急需是如何应对数字化带来冲击和变革一体化解决方案。...在过去几年,资本在对标国外,创业者们也在模仿国外,可是中国市场环境与国外环境又有本质不同,一味搬运国外模式和产品在中国显然是行不通,比如我们电商和移动支付在全球是领先,国外也没有摩拜和美团这样公司

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    最实用托分析模板

    谨以此文纪念意大利经济学家帕托。 帕托与ABC分类法 很多人都知道80/20帕托法则(20%的人掌握着80%财富),而ABC分类法可以说是该法则衍生,目的是把握关键,分清主次。 ?...(下图是我使用案例数据做一个样例) ? 1879年,自伟大托创造了该法则后,该方法不断地应用在管理各个方面,从库存管理、质量管理、销售管理甚至到社会分析,成为企业提高效益普遍管理方法。...比如我们想快速做出2017年1/2/3月,北京/杭州/上海分店,酒类/咖啡/饮料不同类别商品托图,并且知道ABC类商品都有哪些?C类商品占比每个月是上升了还是下降?...所谓“大道至简”就是最简单才是最牛逼,这个模板可以被很多人拿去使用,但没有它,对于业务分析人员想要实现这类动态帕托分析,几乎是不敢想象事情。 ?...第三,帕托分析应用极为广泛,从数据输出分析结果非常清晰,并且将直接影响资源分配。

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    向量点与差区别,以及python下np.dot函数

    : 点结果是一个实数 a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b夹角 结果为数,且为标量 例: A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=...a1b1+a2b2+a3b3 叉(向量积): 当向量a和b不平行时候其模大小为 |a×b|=|a|·|b|·sinx (实际上是ab所构成平行四边形面积) 方向为 a×b和a,b都垂直 且a...,b,a×b成右手系当a和b平行时候,结果为0向量 叉结果为矢量,且方向与为A、B矢量均垂直方向。...再设矩阵 B=[[2,4],[1,3],[3,2]] ,其中第一列表示三种产品单件利润,第二列表示三种产品单件体积。...C=[[24,34],[20,40],[24,32],[19,15]] C=A*B 矩阵C第一列数据分别表示四个工厂利润,第二列分别表示四个工厂产品需要存储空间。

    2.2K30

    窥探向量矩阵存内计算原理—基于向量矩阵存内计算

    原文:窥探向量矩阵存内计算原理—基于向量矩阵存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中,存内计算技术凭借其出色向量矩阵操作效能引起了广泛关注。...窥探向量矩阵存内计算原理生动地展示了基于向量矩阵存内计算最基本单元。这一单元通过基尔霍夫定律,在仅一个读操作延迟内完整执行一次向量矩阵操作。...基于基尔霍夫定律,比特线上输出电流便是向量矩阵操作结果。将这一操作扩展,将矩阵存储在ReRAM阵列中,通过比特线输出相应结果向量。探寻代表性工作独特之处 1....DPE (Hewlett Packard Laboratories) DPE是专为向量矩阵操作设计存内计算加速器。...ISAAC通过ReRAM阵列实现向量矩阵操作,采用流水线方式提高推理效率,为神经网络推理提供了独特而高效解决方案。 3.

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    最小二回归Python实现

    在背后支撑着,是我们可爱又有实力研发同志们,他们大多有着非常深厚金融统计背景。...它有如下数学模型: 其中,a 为截距,b为模型回归系数,ε为误差项。 a和 b 是模型参数。我们目标就是选择合适参数,让这一线性模型最好地拟合观测值。...最常见拟合方法是最小二乘法,即OLS回归。它时刻关注着实际测量数据,以及拟合直线上相应估计值,目的是使二者之间残差有最小平方和。...模型估计出来后,我们要回答问题是——这个模型对因变量解释力如何。 R²是“在这个回归关系当中,因变量变异能被自变量解释比例”。它值越接近1,说明回归直线对观测值拟合程度越好。...500指数收益率,左下coef一列就是计算出回归系数。

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    向量点与差却别,以及python下np.dot函数

    : 点结果是一个实数 a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b夹角 结果为数,且为标量 例: A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=a1b1...+a2b2+a3b3 差: 当向量a和b不平行时候其模大小为 |a×b|=|a|·|b|·sinx (实际上是ab所构成平行四边形面积) 方向为 a×b和a,b都垂直 且a,b,a×b成右手系当...a和b平行时候,结果为0向量 叉结果为矢量,且方向与为A、B矢量均垂直方向。...再设矩阵 B=[[2,4],[1,3],[3,2]] ,其中第一列表示三种产品单件利润,第二列表示三种产品单件体积。...C=[[24,34],[20,40],[24,32],[19,15]] C=A*B 矩阵C第一列数据分别表示四个工厂利润,第二列分别表示四个工厂产品需要存储空间。

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    托分析反面-尾巴分析

    之前采总写了篇文章,对帕托分析进行了优化,对帕托法则不熟悉读者,此处再普及下: 帕托法则俗称80/20法则,即约80%结果是由该系统中约20%变量产生。...例如,20%客户贡献了80%收入,20%产品贡献了80%销售等等,意在帮助我们抓住工作中关键事项。 与帕托相反,本文要讲的是尾巴分析,顾名思义,不关注头部,关注尾部。...这20%款式很可能要占到20%店铺陈列空间,却几乎没有销售贡献,从空间上形成了对(你帕托分析出)头部产品挤对。...再比如利润贡献末尾1%店铺消耗了公司30%费用预算。如果把这些钱投在优质店铺上,可能会给公司带来更大产出。 以下以货品销售为例实操,此处将销售贡献合计不到1%末尾产品定义为尾巴产品。...sales='销售'[销售额] RETURN SUMX(FILTER('销售','销售'[销售额]<=sales),'销售'[销售额]) 注意这里是从销售最低货品开始累加,与帕托分析是相反方向。

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