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  • 2019年3月8日,王某和女方张某登记结婚3月23日婚礼当天,王某在女方家顶楼坠亡女方在王某去世第三天提起诉前财产保全要求继承王某183万元银行存款和名下其他财产(包括捷豹车和70多平方米的一套房子)王父称:183万...

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    婚礼当天新郎坠亡!刚领证半个月的新娘要求继承183万元被公婆起诉!

    2019年3月8日,

    王某和女方张某登记结婚

    3月23日

    婚礼当天,王某在女方家顶楼坠亡

    女方在王某去世第三天

    提起诉前财产保全

    要求继承

    王某183万元银行存款和名下其他财产

    (包括捷豹车和70多平方米的一套房子)

    王父称:

    183万存款系二老以儿子名义存入儿子配合他办了存款手续。原因是考虑老两口体弱多病,若有意外来不及处理遗产。

    女方则表示:

    该说法不符合常理,若二老发生意外,遗产将完全留给王某,将存款存在王某名下是多此一举。

    法院一二审均认定:

    王父供证不足,不能证明存款系其名下所有,张某胜诉。

    男方代理律师表示:

    下一步将向辽宁省高级人民法院申诉。

    律师称:

    “男方家好像不知道这个事

    (王某和张某结婚)

    女方跟王某父母以前连面都没见过…”

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    此案件

    引来网友热议

    有网友表示:这属于婚前财产

    女方不应该继承。

    也有网友表示:

    老人刚承受丧子之痛,还想着分财产

    女方太狠了

    到底女方有没有资格分这笔财产?

    律师对此解读

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    主持人:虽然我才刚结婚一天,但我也有资格分这个钱吧?翟律师:不管你结婚是一天还是一年,只要领了证,就是合法夫妻。《继承法》规定,公婆与儿媳同属第一顺序继承人对遗产的继承按均等的原则。主持人:可公公表示,是他当时借名存在我老公名下的,他万一把钱要走了怎么办?

    翟律师:如果事实清楚证据确实充分,这笔钱还是有可能被要回去了。在本案中,死者父亲如果能证明183万元确实是自己的,并非为儿子个人合法财产,那么女方无权继承

    如果不能证明该笔存款为自己的财产,按照法定继承的继承规则,儿子的现任妻子作为配偶享有分割遗产的权利。

    此案件也提醒了我们每个人

    财产公证的重要性

    因为从法律角度来看,婚前财产公证可以起到证据作用,以减少发生纠纷的可能。

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    来源/综合辽沈晚报、澎湃视频、广州云普法

    本期主编/郑支良  编辑/张泽牧



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  • 钱不还是一个让人很尴尬的事情,虽然有的是人确实有难处不上,但是对于那些有能力却不想的,实在让人深恶痛绝。据法制晚报报道,有一名欠钱不的老赖,不但拒绝偿还债权人的钱,和法院玩起了躲猫猫,无奈...

    借钱不还是一个让人很尴尬的事情,虽然有的是人确实有难处还不上,但是对于那些有能力还却不想还的,实在让人深恶痛绝。

    据法制晚报报道,有一名欠钱不还的老赖,不但拒绝偿还债权人的钱,还和法院玩起了躲猫猫,无奈之下,法院强制执行拍卖房产。而就在法院准备拍卖房产的前2个小时,这名老赖突然携130万巨款现身法院。

    借钱不还,法院可以单方拍卖房产吗?

    原来借款人王某与贷款人李某于2013年3月签订了借款合同,并就借款事实进行了公证,赋予该借款合同强制执行效力。借款合同到期后,经借款人多次催要,债务人王某拒不在合同规定的还款期限内履行还款义务,李某某即向某公证处申请出具执行证书。

    公证处就债权债务及执行数额按照借款合同约定进行了核实,随后公证人员联系王某,王某某以其已经还款为由拒不履行还款义务,且未就之前签订的借款合同向债权人与公证处提出任何异议。王某某未在规定期间还款,公证处为债权人李某某出具了执行证书,李某某遂向法院申请强制执行。

    借钱不还,法院可以单方拍卖房产吗?

    而令人惊奇的是,经法院多次下达通知之后,借款人王某一直“回避”法院的联系,以为法院只是吓唬他,结果以“三不”态度应付执行法官,不露面、不与法官沟通、不配合执行。沟通未果,经执行法官查证,被执行人银行账户无财产、亦无其他车辆可供执行,于是执行法官及时查封了被执行人王某某名下的一套商品房,房屋进入拍卖准备阶段。

    而就在房屋拍卖当天,本来预定时间是上午10时。上午8时,被执行人王某携带现金出现在了执行法官的办公室,他表示自己前来交款,并希望法院不要拍卖他的房屋。最后执行法官先是对其进行了批评教育,随后,及时与银行取得联系,协调银行前来收款,并在市高院的协助下撤销了对被执行人房屋的拍卖。

    借钱不还,法院可以单方拍卖房产吗?

    其实类似王某这样的马大哈的人不少,将法院执行视作儿戏,以为只要自己不露面就可以躲避法院的追责。但是如果借款人无理由拒不偿还贷款的,法院是可以单方执行相关拍卖的。

    那法院在什么情况下可以强制执行拍卖借款人的资产呢?

    强制执行指法院按照法定程序运用强制力量,根据执行文书的规定强制民事义务人完成其所承担的义务,法院强制执行程序是保证权利人的权利得以实现。

    最高人民法院《关于人民法院民事执行中查封、扣押、冻结财产的规定》第7条规定,对于超过被执行人及其所扶养家属生活所必需的房屋和生活用品,人民法院根据申请执行人的申请,在保障被执行人及其所扶养家属最低生活标准所必需的居住房屋和普通生活必需品后,可予以执行。

    据此精神,如果被执行人的财产超过其家庭生活必需品,法院是可以直接对超出的部分强制执行拍卖。

    借钱不还,法院可以单方拍卖房产吗?

    但是如果被执行人的住所只有一个时,法院是要特殊处理的。最高人民法院《关于人民法院民事执行中查封、扣押、冻结财产的规定》第6条规定,被执行人及其所扶养家属生活所必需的居住房屋,法院可以查封,但不得拍卖、变卖或者抵债。但是此种“必需”就应当考虑到案件实际情况,为了公平保护申请执行人的利益,应当允许对该房屋进行相应的执行。

    如果被执行人的财产只有唯一一处的房屋时,人民法院可以采取“以小换大、以差换好、以远换近,但不能从有到无”的方式,把被执行人的大房子、好房子、商品房等能够执行的房产,进行执行,执行后剩余的钱款能够保证被执行人的基本住房要求就可以。

    也就是说,即使借款人只有一套房, 如果房产价值比较大,法院在保障其基本家庭生活必需之后,还是可以强制执行拍卖的。

    所以对于欠钱不还的朋友,最好是自己想办法把债务还上,千万不要等法院来强制执行,毕竟法院强制执行拍卖时,拍卖所得的价值要低于正常市场价格,造成了额外的损失,这样是得不偿失的。

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  • 深度学习培训班当天小结1

    千次阅读 2017-10-27 21:23:56
    宁波深度学习培训当日小结1来了宁波参加一个深度学习的培训班,虽然大部分的内容其实是之前自学的时候都有了了解,但还是此机会做个总结。 传统机器学习 深度学习简介 环境设置 传统机器学习在这个简单的机器学习...

    宁波深度学习培训当日小结1

    来了宁波参加一个深度学习的培训班,虽然大部分的内容其实是之前自学的时候都有了了解,但还是借此机会做个总结。

    • 传统机器学习
    • 深度学习简介
    • 环境设置

    传统机器学习

    在这个简单的机器学习介绍中, 我们从线性回归讲起,快速浏览机器学习中涉及的回归、分类、训练数据、测试数据、cost function、算法、模型、特征工程、优化方法、交叉验证、评价指标等等概念。

    线性回归:(监督学习的例子)

    数据:进货量预测场景, x:上周访客数, y:本周进货量
    目标:预测本周进货量
    x:特征-feature
    y: 目标-target
    过程:选择合适的特征, 对y的预测进行建模,验证模型的准确性
    1. 模型
    2. 算法

    从sklearn导入数据分割器(train, test的概念)

    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    
    import numpy as np
    
    X = boston.data
    y = boston.target
    
    
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=2017, test_size=0.25)
    
    # 构建回归目标值的差异
    print("最大目标变量是:", np.max(boston.target))
    print("最小目标变量是:", np.min(boston.target))
    print("平均值是:", np.mean(boston.target))

    logistic回归:(监督学习的例子)

    logistics回顾:

    数据:肿瘤预测场景, x:肿瘤的特征(大小,颜色,厚度等), y:良性/恶性
    目标:良性/恶性

    过程:选择合适的特征,对y的预测进行建模,验证模型的准确性
    1. 模型
    2. 算法

    # 导入pandas与numpy工具包。
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 创建特征列表。
    column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape', 'Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin', 'Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class']
    
    # 使用pandas.read_csv函数读取指定数据。
    data = pd.read_csv('./raw_data/breast-cancer-wisconsin.data', names = column_names )
    
    # 将?替换为标准缺失值表示。
    data = data.replace(to_replace='?', value=np.nan)
    # 丢弃带有缺失值的数据(只要有一个维度有缺失)。
    data = data.dropna(how='any')
    
    # 输出data的数据量和维度。
    data.shape
    
    # 使用sklearn.cross_valiation里的train_test_split模块用于分割数据。
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    
    # 随机采样25%的数据用于测试,剩下的75%用于构建训练集合。
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[column_names[1:10]], data[column_names[10]], test_size=0.25, random_state=33)
    
    # 查验训练样本的数量和类别分布。
    y_train.value_counts()
    
    # 查验测试样本的数量和类别分布。
    y_test.value_counts()
    
    # 从sklearn.preprocessing里导入StandardScaler。
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    # 从sklearn.linear_model里导入LogisticRegression与SGDClassifier。
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.linear_model import SGDClassifier
    
    # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0
    # 使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导,影响速度和准确性
    ss = StandardScaler()
    X_train = ss.fit_transform(X_train)
    X_test = ss.transform(X_test)
    
    # 初始化LogisticRegression与SGDClassifier。
    lr = LogisticRegression()
    sgdc = SGDClassifier()
    
    # 调用LogisticRegression中的fit函数/模块用来训练模型参数。
    lr.fit(X_train, y_train)
    # 使用训练好的模型lr对X_test进行预测,结果储存在变量lr_y_predict中。
    lr_y_predict = lr.predict(X_test)
    
    # 调用SGDClassifier中的fit函数/模块用来训练模型参数。
    sgdc.fit(X_train, y_train)
    # 使用训练好的模型sgdc对X_test进行预测,结果储存在变量sgdc_y_predict中。
    sgdc_y_predict = sgdc.predict(X_test)
    
    # 从sklearn.metrics里导入classification_report模块。
    from sklearn.metrics import classification_report
    
    # 使用logistic回归模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果。
    print('Accuracy of LR Classifier:', lr.score(X_test, y_test))
    # 利用classification_report模块获得LogisticRegression其他三个指标的结果。
    print(classification_report(y_test, lr_y_predict, target_names=['Benign', 'Malignant']))

    二分类任务

    数据挖掘的分类问题:
    二分类问题
    多分类问题
    多分类问题 —-> 二分类问题
    二分类问题解决的大量算法, 相对简单,基本

    多分类评价指标:
    Logarithmic Loss metric(multi-class logarithmic loss)
    logloss
    https://www.kaggle.com/wiki/LogLoss
    M:类别数
    y_ij:当第i个样本为第j类时,y_ij = 1
    p_ij:模型预测第i个样本为第j类的概率
    二分类情况M=2: logloss2
    y_i:第i个样本类别
    p_i:模型预测的第i个样本为第1类的概率
    Mean Consequential Error (MCE)(0-1损失)
    mce
    https://www.kaggle.com/wiki/MeanConsequentialError
    更多分类指标:
    0-1太武断,各个分类代价不同
    ROC/AUC
    PR曲线
    MAP@n
    F1 score
    Model evaluation
    http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#classification-metrics
    classmetric
    regmetric
    损失函数(loss function) vs. 评价指标(scoring)

    机器学习建模流程

    机器学习任务流程

    问题定义
    获取数据
    数据预处理(清洗,处理)(a)
    数据的分析,探索性分析,找出数据的pattern(b)
    建模、预测、解决问题
    可视化、形成报告、结论展示
    形成最后的结果,比如产品或者预测的最终提交
    注意点:以上步骤不是必须的,不是顺序
    可以将几个步骤合并:比如将可视化和数据分析的步骤合并
    可以将步骤的顺序调整:比如可以先进行分析,再对数据进行处理
    同一步骤可重复多次:比如可视化的部分,建模的部分需要重复很多遍
    可以丢掉一些步骤:比如问题的定义如果很清晰,比如最后的结果不是一个产品,这些步骤就都可以丢掉

    我们分析过程中,需要带着类似问题前进:

    1. 我们的任务:比如分类
    2. 找出变量间的关联信息:

      2.1 单变量:变量对于y是不是有影响?某个变量的改变是不是会对y的结果有较大的影响?
      2.2 多变量:变量之间有不有关系?怎么样的关系?能不能基于原始变量产生新的变量?

    3. 缺失值的处理

    4. 异常值处理:数据中是不是有异常值?是去掉吗?还是进行处理

    5. 特征选择:有的特征如果对结论没有贡献,我们是不是可以丢弃它?

    6. 特征抽取(创建特征):是不是可以通过各种方法产生有用的新特征?

      6.1. 特征转换:比如文本、图像数据;比如对应于特定的模型、算法,是不是需要特定的数据类型

    深度学习是什么

    深度学习是近年来兴起的机器学习范式,… …深度学习利用多层神经网络结构,从大数据中学习 现实世界中各类事物能被用于计算机计算的表示形式(比如图像中的事物、音频中的声音等),被认为是智能机器可能的“大脑结构” ——《大数据智能》

    既然是机器学习的分支,那么他和传统机器学习的区别在哪里呢?有何特点?
    深度学习也曾被叫做features learning,或者表示学习
    有能力通过算法,在少量人为经验的情况下,自动从数据中抽取出合适的特征,完成原本需要通过特征工程才能得到的效果(相当于自带“特征抽取器”)
    (思考:传统的机器学习的实践难点,1. 特征工程;2.模型调参)
    能够处理更多的数据,更大的维度
    能够处理更加复杂的数据,更加复杂的任务(图像,文本,语音等)
    由于以上特点,它可以用于端到端的服务
    它的通用性很强, 一个深度网络模型,一旦训练出来,可能可以适合很多的场景。

    那么在操作深度学习的时候,又有何特点呢?
    深度学习炼丹术:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23781756
    深度学习·炼丹入门(真·炼丹)
    灵材(数据)
    丹方(CNN,RNN等)
    真火(GPU)
    丹炉(深度学习框架)
    炼制(训练)

    1. 深度学习工具介绍(介绍框架)
      如果从炼丹的角度出发,我们看看分别需要啥?
      数据-自己找,特定任务后面会介绍现成的
      模型,算法-等下会学
      真火-花钱买,或者云平台
      丹炉-选一款
      炼制-慢慢练
    展开全文
  • NC16564 教室

    2021-02-07 10:24:31
    题意 牛客网 ...只需要考虑每天教室的数量能否满足当天订单,按照订单先后顺序出教室,找到第一个无法被完成的订单(第sjs_{j}sj​天到第tjt_{j}tj​天至少有一天学校可出教室数量少于djd_{j}dj​

    题意

    牛客网
    nn天借教室信息,其中第ii天学校可以借出rir_{i}个教室。
    mm份订单,每份订单由djsjtjd_{j}、s_{j}、t_{j}组成,表示租借者需要从第sjs_{j}天到第tjt_{j}天(闭区间)内每天向学校借djd_{j}个教室
    只需要考虑每天教室的数量能否满足当天订单,按照订单先后顺序借出教室,找到第一个无法被完成的订单(第sjs_{j}天到第tjt_{j}天至少有一天学校可借出教室数量少于djd_{j}则订单无法被完成)

    思路

    感觉说的不是很清楚,建议配合下方代码食用

    判断一个订单能否被完成很简单:
    只需要判断从第sjs_{j}天到第tjt_{j}天学校每天需要向外借出的教室数量是否大于实际可向外借出的教室数量即可

    所以我们有一个最基本的枚举思路:
    按照先来后到的原则,我们从第一个订单开始枚举,判断学校剩下的可用教室数量能否满足当前订单即可,遇到第一个不能被满足的订单时直接输出订单编号。
    但这样枚举的话,有mm个订单我们就需要进行mm次判断,时间复杂度过大,所以我们可以考虑二分+检验的方法快速的找到第一天无法被满足的订单。

    一个订单最多可以租借10610^6天的教室,如果我们直接根据每个订单租借的时间逐个修改剩余可用的教室数量同样会带来大量不必要的操作,所以可以用前缀和来优化一下

    代码

    #include <iostream>
    
    using namespace std;
    
    int n;  //天数
    int m;  //订单数
    int classrooms[1000005];    //记录第i天可用教室classrooms[i]
    int rentRequest[1000005][3];    //租借订单
    int usedClassroom[1000005] = {0}; //前缀和记录某天被借出的教室数量
    
    /**
     * @brief 判断第requestNumber个订单能否被完成
     * @param requestNumber int
     * @return bool
     */
    bool judge(int requestNumber) {
        //把前缀和清一下0
        for (int i = 0; i <= n + 1; ++i) {
            usedClassroom[i] = 0;
        }
        //前缀和记录某天借出的教室数量
        for (int i = 1; i <= requestNumber; ++i) {
            usedClassroom[rentRequest[i][1]] += rentRequest[i][0];
            usedClassroom[rentRequest[i][2] + 1] -= rentRequest[i][0];
        }
        //某天需要借出的教室数量
        int usedRooms = 0;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            usedRooms += usedClassroom[i];
            //如果这一天需要的教室数量大于可以借出的教室数量,返回false
            if (usedRooms > classrooms[i])return false;
        }
        return true;
    }
    
    int main() {
        ios::sync_with_stdio(false);
        cin.tie(nullptr);
        cout.tie(nullptr);
    
        cin >> n >> m;
    
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            cin >> classrooms[i];
        }
    
        for (int i = 1; i <= m; ++i) {
            cin >> rentRequest[i][0]; //租借的数量
            cin >> rentRequest[i][1]; //租借开始在第几天
            cin >> rentRequest[i][2]; //租借结束在第几天
        }
    
        //二分寻找最后能完成的订单
        int left = 1, right = m, mid;
        while (left <= right) {
            mid = (left + right) >> 1;
            if (judge(mid))left = mid + 1;
            else right = mid - 1;
        }
        //left>m说明所有订单都可以被完成
        //否则有订单不能被完成,最后一次遇到不能被完成的订单会让right=mid-1
        //所以输出right+1
        if (left > m) {
            cout << 0 << endl;
        } else {
            cout << -1 << endl;
            cout << right + 1 << endl;
        }
    }
    
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  • 了你的爱,用我一辈子来

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  • NOIP2012 教室

    2015-08-18 19:59:48
    然后统计前缀和,如果有某个点的前缀和大于了当天教室的数量,那么就有的订单就有问题了,然后从订单编号从小到大统计在订单区间的教室数量,保存恰好不能满足的那个订单;对于之后不满足题意的前缀和,统计订单的...
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    2017-10-09 21:18:46
    教室的大小功能不同,教室人的身份不同,教室的手续也不一样。面对海量租借教室的信息,我们自然希望编程解决这个问题。我们需要处理接下来n天的教室信息,其中第i天学校有ri个教室可供租借。共有m份订单,每...
  • 呗分期还款模拟

    千次阅读 2017-05-17 10:52:00
    Java代码 ...*阿里呗计息还款规则说明实现 * *@return */ packagejdongtech.jiebaiUtils; importjava.util.Arrays; importjava.util.Calendar; importjava.util.HashMap; importj...
  • 教室的大小功能不同,教室人的身份不同,教室的手续也不一样。 面对海量租借教室的信息,我们自然希望编程解决这个问题。我们需要处理接下来n天的教室信息,其中第i天学校有ri个教室可供租借。共有m份订单,...
  •  比如朱大可就此将批判的对象,由红学界延伸到整个学术体制:“……与红学命运相仿的是各种文学研究会行业。早在上世纪80年代‘新时期’,文学的畸形繁荣推动了文学研究的浪潮,不仅‘四大名著’皆有自己的研究会...
  • 引言:品牌的势营销战火烧到了冷门节日上。 俗话说品牌势营销,每逢佳节“战火连天”,在面临枯竭的节日营销面前,如何成功突围节日营销混战,注意力经济时代下,几句走心的文案和海报似乎都没办法走进消费者的...
  • 教室(洛谷-P1083)

    2019-03-25 18:42:11
    教室的大小功能不同,教室人的身份不同,教室的手续也不一样。 面对海量租借教室的信息,我们自然希望编程解决这个问题。 我们需要处理接下来n天的教室信息,其中第i天学校有ri​个教室可供租借。共有m份...
  • 神秘巨鲸币做空 谁是「帮凶」? 7月8日,加密资产市场再度下跌。在没有实质性利空爆出的情况下,更多人将目光聚焦在币做空的神秘巨鲸上。 根据Datamish的数据,7月8日下午,Bitfinex出BTC数量陡然升高,6...
  • 教室的大小功能不同,教室人的身份不同,教室的手续也不一样。面对海量租借教室的信息,我们自然希望编程解决这个问题。我们需要处理接下来n天的教室信息,其中第i天学校有ri个教室可供租借。共有m份订单,每...
  • 不论如何,站在商家的角度,这个刺激消费的“东风”肯定要。 一、“消费振兴联盟”——刺激消费“企业队”入场 在疫情刚刚平息时,消费券成为刺激消费、提振经济的重要手段,在全国范围内,由政府主导、商家参与...
  • 百度知道 名人力 日流量10万不是梦  上网的男人,大部分都是好色的。那么,我们就可以利用色做文章,来做流量了。而现在,就有一个很好的机会。 4月25日,李敖在73岁生日当天,在台北发表新书《虚拟的十七岁...
  • 大致分析了一下,二分答案每天能否能满足当天的需求,能就向后找,不能就向前找, 找到最后都能满足,那就是能满足了,不然,此时就会停留在第一个不能满足的时刻。 (终于会用插入代码的操作了(我太弱了。。。)...
  • 洛谷-P1083-教室

    2018-09-29 19:45:04
    //如果当天需要教室数量大于当天拥有的教室数量则证明在left-mid之间存在不能够满足的任务 } return 1;//反之,则证明在left-mid之间的任务都能够满足 } int main() { cin>>n>>m; for(int i=1;i;i++) { cin>>r...
  • 洛谷P1083]教室 Description 在大学期间,经常需要租借教室。大到院系举办活动,小到学习小组自习讨论,都需要向学校申请教室。教室的大小功能不同,教室人的身份不同,教室的手续也不一样。面对海量租借...
  • WeTest导读7月19日,麦当劳日本在欢乐餐中附送当红AR手游Pokémon玩具,当天麦当劳日本股价飙升23%,触发熔断。Pokémon所引发的蝴蝶效应愈发明显,那么在游戏市场,又有哪些APP成功到了Pokémon的东风呢?引子手...
  • 呗和微粒贷作为网贷界的两大网红,深得大家追棒,甚至有很多朋友不惜冒着被坑的风险要去开通呗、微粒贷。但是我们会发现,尽管很努力,呗,微粒贷就是不给有些人开通,时间久了没有呗或微粒贷的人估计也不抱...
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空空如也

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