fun函数

先上个结果图 本来是想写一步，贴一张图的，但是有点事，直接贴代码吧 clear %% 做出主体图像 a=0.0001;%设置常量a fun=@(x) x./(x.*x+a);%定义函数 x=0:0.001:0.2; y=fun(x); plot(x,y); %设置x,y观察的范围[xmin xmax ymin ymax] axis([0 0.1 0 fun(0.01)+10]) %% 做极值点x坐标的虚线 hold on y=0:2:fun(0.01); x=0.01*ones(size(y)); plot(x,y,'--b'); %% 做极值点y坐标的虚线 x=0:0.005:0.01; y=fun(0.01)*ones(size(x)); plot(x,y,'--b'); %% 修改x坐标及相应标签 set(gca,'XTick',[0 0.01 0.05 0.1 ]); set(gca,'XTicklabel',{'0' '0.01' '0.05' '0.1'}); %% 设置x,y坐标名称及图像标题 xlabel('x'),ylabel('y'),title('function y=x/(x*x+a),a=0.0001'); 来源： CSDN 作者： Toblerone_Wind 链接： https://blog.csdn.net/qq_42276781/article

1. 前言 2. Lambda表达式概念 3. Lambda表达式树的概念和示例 4. Lambda表达式的简单应用 5. 总结 前言 在LINQ刚发布的时候，一直也没有时间去研究下LINQ，特别是在当时各种LINQ to ***纷纷出现，看得眼花缭乱。 在LINQ中增加的lambda表达式一直觉得挺神秘的，看到各位高手把lambda表达式运用得如火纯清，很是羡慕. 最近抽 空学习了解了下LINQ, 对学习的过程进行记录。文章基础，高手请飘过 :-) 计划学习的主要内容是lambda表达式,LINQ to Objects, LINQ to XML. 三个部分。 学习之前，推荐一款帮助学习LINQ的优秀工具LINQPad，下载地址： LINQPad下载 。 【另注：学习过程未免出现差错，欢迎指正】 Lambda表达式的概念 什么是lambda表达式？Lambda 表达式是一种匿名函数，它可以包含表达式和语句，并且可用于创建委托或 表达式目录树类型。我们使用lambda表达式可以帮助我们编写精简和紧凑的代码，许多操作中允许自定义排序和过 滤的函数，在.NET2.0的时候通常使用委托函数来实现，在.NET3.5可以使用lambda表达式。 现在举例说明lambda表达式: Func<int,int> addOne= item=> item+1 ,其中操作符 “ => ”读作“Goes

virtual关键字 知识点 1、virtual修饰的函数是虚函数 2、只要基函数定义了virtual，继承类的该函数也就具有virtual属性 3、基类希望其派生类进行覆盖（override）的函数。这种函数，基类通常将其定义为虚函数（加virtual） 作用 如果不使用virtual关键字，当使用基类的指针p指向派生类的对象时，调用的p的一个方法（比如print）时，调用的是基类里面的print方法。 如果使用virtual关键字，则可以调用派生类里的print方法。 实例1： 基类函数不加析构 #include “stdio.h” class A { public: A() { } void fun() { printf(“fun a\n”); } }; class B : public A { public: B() { } void fun() { printf(“fun b\n”); } }; int main() { A *a = new B(); a->fun(); return 0; } 输出结果如下： fun a 实例2： #include “stdio.h” class A { public: A() { } virtual void fun() { printf(“fun a\n”); } }; class B : public A { public: B(

题目描述 解题方法1 如果链表数据为 10 20 30 40 50 60 70 80 90 。那么按照如上规则，节点的删除顺序应该为 30 60 90 40 80 50 20 70 最后剩下的节点为10。 最常规的方法，我们只需要设置一个计数器count，然后每遍历一个节点count加一，当count==m时删除当前节点并让count=0，不断遍历节点和删除直到剩下最后一个节点退出循环。 需要注意的是这里使用不带头节点的链表，避免头节点对问题的干扰。 每次要遍历m次才能找到一个要删除的节点，链表一共有n个节点，整个过程的时间复杂度为 m*n。 public class Test { public static void main ( String [ ] args ) throws Exception { int [ ] arr = { 10 , 20 , 30 , 40 , 50 , 60 , 70 , 80 , 90 } ; Node head = create ( arr ) ; yuesefu ( head , 2 ) ; } public static Node yuesefu ( Node head , int m ) { if ( head == null || head . next == head || m < 0 ) { return head ; } Node

<a name="1"></a> 前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： 函数计算（Function Compute） : 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Fun : Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 NAS : 阿里云文件存储NAS是一个可共享访问，弹性扩展，高可靠，高性能的分布式文件系统。在函数计算的场景中，由于其有代码包的限制，可以使用 NAS 存放一些不经常变动的文件，比如数据模型、静态资源等。 参考 。 ROS : 阿里云资源编排服务（ROS）助您简化云计算资源的管理。您可以遵循ROS定义的模板规范，在模板中定义所需云计算资源的集合及资源间依赖关系。ROS自动完成所有资源的创建和配置，实现自动化部署和运维。更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Fun 版本大于等于 3.4.0。 基本上所有的 faas 平台为了优化函数的冷启动，都会加入代码包的限制。阿里云 函数计算

修饰器的作用是：在function执行后，如果需要对函数的输出结果进行进一步的加工，则可以为函数增加一个修饰器 # 以做汉堡为例 def bread(fun)： print('（---------）') fun() print('(============)') def vegetable(fun): print('~~~~~~~~~~~~~') fun() print('~~~~~~~~~~~~') def beef(): print('[][][][][][]') #做汉堡 bread(vegetable(beef)) 加上修饰器 def bread(fun): def a(): print('（---------）') fun() print('(============)') return a #注意这里a不带（），如果带小括号表示立即执行 def vegetable(fun): def a(): print('~~~~~~~~~~~~~') fun() print('~~~~~~~~~~~~') return a #注意这里a不带（），如果带小括号表示立即执行 @bread @vegetable #修饰器执行顺序为由内而外，和函数近的修饰器先执行 def beef(): print('[][][][][][]') beef() #（---------） #~~~~~~~~

前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： 函数计算（Function Compute） : 函数计算 是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Fun : Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Fun 版本大于等于 3.5.0。 依赖工具 本项目是在 MacOS 下开发的，涉及到的工具是平台无关的，对于 Linux 和 Windows 桌面系统应该也同样适用。在开始本例之前请确保如下工具已经正确的安装，更新到最新版本，并进行正确的配置。 Docker Fun Fun 工具依赖于 docker 来模拟本地环境。 对于 MacOS 用户可以使用 homebrew 进行安装： brew cask install docker brew tap vangie/formula brew install fun Windows 和 Linux 用户安装请参考： https://github

关于this的绑定 默认绑定 this 默认 绑定到 windows 在全局环境中,this默认绑定到 windows 函数独立调用时，this默认绑定到 windows 被嵌套函数独立调用时， this 默认绑定到 windows IIFE 立即执行函数， 实际上是函数申明之后立即调用 闭包函数， 是独立调用，而不是方法调用。 var a = true; function fun(){ function test(){ console.log(a) } return test; } var o = { a : false; fun : fun; } o.fun()(); // true 由于闭包的this默认绑定到window对象，但又常常需要访问嵌套函数的this，所以常常在嵌套函数中使用var that = this，然后在闭包中使用that替代this，使用作用域查找的方法来找到嵌套函数的this值 var a = true; function fun(){ var that = this; // 用来记录 fun 的 this function test(){ console.log(that.a) } return test; } var o = { a : false; fun : fun; } o.fun()(); // false 隐式绑定 在方法调用时

数学建模--函数 第三篇 非线性优化问题，以及灰色预测 非线性优化问题 简介 使用MATLAB求解非线性方程，有（无）约束函数的极值。 代码 % 求解非线性约束问题 % 待优化表达式f(x, y)=x^3-y^3+x*y+2*x^2 % 约束条件为x^2+y^2<=6和x*y=2 % 创建以下函数并保存为fun.m function f=fun(x) f=x(1)^3-x(2)^3+x(1)*x(2)+2*x(1)^2; end % 创建约束条件的函数文件并保存为fcontr.m function [c, d]=fcontr(x) c=x(1)^2+x(2)^2-6; % c为不等式约束，需转化为<=0的格式 d=x*y-2; % d为等式约束，需化为=0的格式 end % [x fval exitflag]=fmincon('fun',[1 2],[],[],[],[],[],[],'fcontr'); %------------------------------------------------------------------------------- %非线性方程无约束优化(模拟退火&fminunc) function sol % 保存为fun.m function f=fun(x) f=((33*x(3))/10 - (33*x(2))/10 + 231/5)*(x

Effective STL 1: 慎重选择容器类型 2: 不要试图编写独立于容器类型的代码 3: 确保容器中的对象 copy 正确且搞笑 存在继承关系时的 copy 会导致分割 , 可以存储对象指针 . 4: 调用 empty 而不是检查 size() 是否为 0 empty 对所有标准容器是常数时间操作 . size() 返回容器元素个数 , 耗费线性时间． capacity() 返回能够存储的总数 , 对于 vector(type) c, capacity 为 0, 不能赋值 , 必须用 reserve 分配空间 . 5: 区间成员函数优先于与之对应的单元素成员函数 . 避免写显示循环 , 这样减少对象拷贝 , 减少代码 . 1 vector<int> v1, v2; 2 3 //... 4 5 v1.clear(); 6 7 for(vector<int>::const_iterator ci = v2.begin(); ci != v2.end(); ++ci) 8 9 {10 11 v1.push_back(*ci);12 13 }14 15 相当于16 17 v1.assign(v2.begin(), v2.end());18 19 而算法 copy(v2.begin(), v2.end(), back_inserter(v1)); 中尽管没有显示循环 , 但是