题意： 给n（300）个点，用单位圆去套他们，问最多能套多少个点。 解析： 点击打开链接 直接当作单位圆套最多点的模板吧，用极脚来排序。 代码： #pragma comment(linker, "/STACK:1677721600")#include <map>#include <set>#include <cmath>#include <queue>

记录积雪损失的速度、幅度和原因对于衡量气候变化的速度和管理积雪减少的不同水安全风险至关重要。然而，到目前为止，观测到的雪量的不确定性使人为积雪损失的探测和归因变得难以捉摸，破坏了社会的准备工作（美国宇航局(NASA)研究团队在Nature Water发文揭示全球变暖使干旱、强降雨降雪事件更加频繁和强烈；Nature正刊！美国伯克利国家实验室研究团队提出全球气候变暖导致降雪量的减少增强了降雨

文章目录 摘要基本信息数据结构和内容采集方法信息数据处理方法与数据质量 摘要 本数据集涵盖了中国陆地生态系统蒸腾蒸散比（T/ET）、蒸腾（T）及蒸散（ET）三组数据。基于模型-数据融合方法，集成PT-JPL模型及多源观测数据生成。空间分辨率为0.05°，时间分辨率为8天及年，数据范围自1981年至2021年。 基本信息 最新发布日期： 2020-10-27存储量： 5.09

气象数据是我们在各种研究中都会使用到的基础数据。本次给大家带来的是1981-2023年全国各城市逐日、逐月、逐年的累计降水量数据。数据单位为毫米。数据格式为Excel。月降水为当月所有天数的降水之和，也就是月累计降水量；年降水为当年所有天数的降水之和，也就是年累计降水量。原始数据来源于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）下设的国家环境信息中心(NCEI)，数据处理方式会在下文详细介绍！ 大家可以

摘要    中国1981-2023年逐年每15天8km植被指数数据集来源于GIMMS NDVI数据，包括了1981年7月－2023年12月的长时间序列逐年每15天植被指数变化，格式为arcgis grid格式，投影为WGS84，其时间分辨率是15天，空间分辨率8km。 关键词： 植被指数 数据说明     GIMMS（glaobal inventory modelling and mapp

IEEE電腦先鋒獎 IEEE電腦先鋒獎 （英語：） 是由IEEE電腦學會理事會於1981年設立，旨在表彰與榮耀那些具有遠見、致力於電腦產業創新，並持續為電腦產業注入活力的人。這個獎項頒發給至少在十五年前就主要貢獻於電腦領域的觀念與發展的傑出個人。電腦學會會特別將榮譽事項刻在銀製的獎章上。 IEEE電腦先鋒獎 IEEE Computer Pioneer Award授予对象在電腦領域的觀念與發展具

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。与前一个版本不同的是，这次把所有的文章按类别归了类，并且增加了很多文献。分类的时候并没有按照传统的分类方法，而是划分成了一个个小的门类，比如SIFT，Harris都作为了单独的一类，虽然它们都可以划分到特征提取里面去。这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法。为了以后维护的方便，按

select * from emp where extract(year from hiredate)=1981 and extract(month from hiredate)>6; 结果：   转载于:https://www.cnblogs.com/feng666666/p/5900267.html

select extract(month from hiredate) 入职月份,count(*) 人数 from empwhere extract(year from hiredate)='1981' group by extract(month from hiredate) order by 入职月份; 结果：   转载于:https://www.cnblogs.com/feng6

数据详情        大气相对湿度（RH）是气象/气候监测和研究的关键因素。然而，相对湿度在气候变化研究中的应用并不是很普遍，部分原因是相对湿度观测系列容易由于观测系统中的非气候变化而产生不均匀偏差。       该数据集是中国1km分辨率年相对湿度数据，时间为1980年1月至今。数据基于中国地面824个基准、基本气象台站本站相对湿度的月值资料，数据经过严格的质量控制和筛选后，采用全国1km