2024的新年祝福!

2024-01-10 20:12
文章标签 2024 祝福 新年

本文主要是介绍2024的新年祝福!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

新的一年来啦!祝大家新年快乐!

非常感谢一直以来支持我的朋友们,尤其感谢那些收藏我博客、给我点赞、给我评论的朋友们。我也一直坚持产出高质量的内容,尝试用一些便于理解的方式讲述那些艰深晦涩的知识。希望大家在新的一年里继续多多支持!

2024是一个非常有趣的数字,在这里用数学的方式庆祝2024的到来!

指数上升的2024

⌈ φ 2 + i 0 − ( π 3 ) 2 + ( e 2 ) 4 ⌉ = 2024 \lceil \varphi^\bold{2}+i^\bold{0}-(\pi^3)^\bold{2}+(e^2)^\bold{4} \rceil=2024 φ2+i0(π3)2+(e2)4=2024

φ \varphi φ表示黄金分割 5 + 1 2 \frac{\sqrt{5}+1}{2} 25 +1,约为1.618。 i i i表示虚数单位。 π \pi π表示圆周率,约为3.14。 e e e表示欧拉常数,约为2.718。 ⌈ ⋅ ⌉ \lceil \cdot\rceil 表示向上取整。

这串神奇的符号分别以2024为指数,进行加加减减,竟然就能变成2024。其神奇程度与欧拉公式 e i π + 1 = 0 e^{i\pi}+1=0 e+1=0有得一拼。该公式向下取整为2023,向上取整为2024,具有辞旧迎新之意。2024出现在指数上,也是对大家的美好祝福,希望大家的财富、智慧可以指数上升!

2024,从1到10

2024 = ( 10 + ( 9 + 8 ∗ 7 ) ∗ 6 ) ∗ 5 + 4 ∗ 3 ∗ 2 ∗ 1 = 10 ∗ 9 ∗ ( 8 + 7 + 6 ) + 5 ! + 4 ∗ 3 + 2 ∗ 1 = 10 ∗ ( 9 + 8 ∗ 7 − 6 + 5 ! + 4 ! ) − 3 ∗ 2 ∗ 1 = ( 10 + 9 ) ∗ ( 8 + 7 + 6 ) ∗ 5 + 4 ! + 3 + 2 ∗ 1 = 10 ∗ ( 9 + 8 ) ∗ 7 + 6 ! + 5 ! − 4 − 3 + 2 − 1 = ( 10 + 9 − 8 ) ∗ ( 7 + 6 − 5 ) ∗ ( 4 ∗ 3 ∗ 2 − 1 ) = ( 10 + ( 9 ∗ ( 8 − ( 7 − 6 ∗ 5 ) ) ) ) ∗ ( 4 + 3 ) + 2 − 1 = ( 10 + ( 9 + 8 ∗ 7 ) ∗ 6 ) ∗ 5 + 4 ∗ 3 ∗ 2 ∗ 1 \begin{aligned} 2024&=(10+(9+8*7)*6)*5+4*3*2*1\\ &=10*9*(8+7+6)+5!+4*3+2*1\\ &=10*(9+8*7-6+5!+4!)-3*2*1\\ &=(10+9)*(8+7+6)*5+4!+3+2*1\\ &=10*(9+8)*7+6!+5!-4-3+2-1\\ &=(10+9-8)*(7+6-5)*(4*3*2-1)\\ &=(10+(9*(8-(7-6*5))))*(4+3)+2-1\\ &=(10+(9+8*7)*6)*5+4*3*2*1\\ \end{aligned} 2024=(10+(9+87)6)5+4321=109(8+7+6)+5!+43+21=10(9+876+5!+4!)321=(10+9)(8+7+6)5+4!+3+21=10(9+8)7+6!+5!43+21=(10+98)(7+65)(4321)=(10+(9(8(765))))(4+3)+21=(10+(9+87)6)5+4321

2024年,祝大家一帆风顺,二龙腾飞,三羊开泰,四季平安,五福临门,六六大顺,七星高照,八方来财,九九同心,十全十美!

总结

虽然本文的公式非原创,但是对大家的新年祝福是真诚的。

我参加过信息学奥林匹克竞赛,也搞过大学生数学建模比赛。我热爱数学,也热爱计算机。接下来,我的研究方向会偏向于人工智能。也希望在新的一年里,我在该领域的知识水平指数上升,产出更多优质的文章!

这篇关于2024的新年祝福!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/591941

相关文章

使用Python绘制蛇年春节祝福艺术图

《使用Python绘制蛇年春节祝福艺术图》:本文主要介绍如何使用Python的Matplotlib库绘制一幅富有创意的“蛇年有福”艺术图,这幅图结合了数字,蛇形,花朵等装饰,需要的可以参考下... 目录1. 绘图的基本概念2. 准备工作3. 实现代码解析3.1 设置绘图画布3.2 绘制数字“2025”3.3

Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)

《Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)》:本文主要介绍Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细的相关资料,包括开通模型、配置APIKEY鉴权和SD... 目录豆包大模型概述开通模型付费安装 SDK 环境配置 API KEY 鉴权Ark 模型接口Prompt

2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题

题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题是由安全生产模拟考试一点通提供,流动式起重机司机证模拟考试题库是根据流动式起重机司机最新版教材,流动式起重机司机大纲整理而成(含2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题参考答案和部分工种参考解析),掌握本资料和学校方法,考试容易。流动式起重机司机考试技

【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享(附原数据表)

原文链接: https://tecdat.cn/?p=37628 6月16日,小鹏汇天旅航者X2在北京大兴国际机场临空经济区完成首飞,这也是小鹏汇天的产品在京津冀地区进行的首次飞行。小鹏汇天方面还表示,公司准备量产,并计划今年四季度开启预售小鹏汇天分体式飞行汽车,探索分体式飞行汽车城际通勤。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末271份飞行汽车相关行业研究报告。 据悉,业内人士对飞行汽车行业

高效录音转文字:2024年四大工具精选!

在快节奏的工作生活中,能够快速将录音转换成文字是一项非常实用的能力。特别是在需要记录会议纪要、讲座内容或者是采访素材的时候,一款优秀的在线录音转文字工具能派上大用场。以下推荐几个好用的录音转文字工具! 365在线转文字 直达链接:https://www.pdf365.cn/ 365在线转文字是一款提供在线录音转文字服务的工具,它以其高效、便捷的特点受到用户的青睐。用户无需下载安装任何软件,只

2024网安周今日开幕,亚信安全亮相30城

2024年国家网络安全宣传周今天在广州拉开帷幕。今年网安周继续以“网络安全为人民,网络安全靠人民”为主题。2024年国家网络安全宣传周涵盖了1场开幕式、1场高峰论坛、5个重要活动、15场分论坛/座谈会/闭门会、6个主题日活动和网络安全“六进”活动。亚信安全出席2024年国家网络安全宣传周开幕式和主论坛,并将通过线下宣讲、创意科普、成果展示等多种形式,让广大民众看得懂、记得住安全知识,同时还

2024/9/8 c++ smart

1.通过自己编写的class来实现unique_ptr指针的功能 #include <iostream> using namespace std; template<class T> class unique_ptr { public:         //无参构造函数         unique_ptr();         //有参构造函数         unique_ptr(

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

免费也能高质量!2024年免费录屏软件深度对比评测

我公司因为客户覆盖面广的原因经常会开远程会议,有时候说的内容比较广需要引用多份的数据,我记录起来有一定难度,所以一般都用录屏工具来记录会议内容。这次我们来一起探索有什么免费录屏工具可以提高我们的工作效率吧。 1.福晰录屏大师 链接直达:https://www.foxitsoftware.cn/REC/  录屏软件录屏功能就是本职,这款录屏工具在录屏模式上提供了多种选项,可以选择屏幕录制、窗口

论文翻译:ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS https://openreview.net/forum?id=KS8mIvetg2 验证测试集污染在黑盒语言模型中 文章目录 验证测试集污染在黑盒语言模型中摘要1 引言 摘要 大型语言模型是在大量互联网数据上训练的,这引发了人们的担忧和猜测,即它们可能已