fkn+antitotal

Из главного меню выбираем:

Окно -> Cбросить окна
(Window -> Reset Windows)

(на русский перевели довольно оригинально))

[!] лучше используйте профессиональное решение: http://fkn.ktu10.com/?q=node/8355

Проверка на JS:

$(document).ready(function() {
    $("#txtbox").keydown(function(event) {
        // Разрешаем: backspace, delete, tab и escape
        if ( event.keyCode == 46 || event.keyCode == 8 || event.keyCode == 9 || event.keyCode == 27 || 
             // Разрешаем: Ctrl+A
            (event.keyCode == 65 && event.ctrlKey === true) || 
             // Разрешаем: home, end, влево, вправо

Оригинал: https://vk.com/igmsu?w=wall-27917858_30636

Университет не место для коммерческой рекламы!

#ИГ_МГУ_солидарность

На днях Инициативная группа МГУ познакомилась с возникшей в Воронеже Инициативной группой студентов и преподавателей ВГУ (http://vk.cc/4SHeac) - отличные ребята.

import numpy as np  # исмпортируем нампай и назначаем псевдоним

# Зададим класс для работы с матрицами
class KtfMatrix(object):
    @staticmethod
    def randomMatrixArray(minElementValue, maxElementValue, count, matrixHeight, matrixWidth):              # Статический метод
        return np.random.randint(minElementValue, maxElementValue, (count, matrixHeight, matrixWidth));

сравните с обычными методами

Вызывается просто через точку:

Получим матрицу размерностью 4x3х5 со случайными значениями в диапазоне от 0 до 100:

import numpy as np  # импортируем нампай и назначаем псевдоним

a = np.random.randint(0, 100, (4, 5, 3))
print('a==', a)

Документация

Общий вид вызова:

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

Параметры:

Пусть у нас есть строго выпуклая вверх функция $f(x)$ определённая при $x \geq 0$, тогда по определению для неё справедливо неравенство (коэффициенты $\alpha_1$, $\alpha_2$: $\alpha_1 + \alpha_2 = 1$):

$$f(\alpha_1 x_1+ \alpha_2 x_2) \gt \alpha_1 f(x_1) + \alpha_2 f(x_2) $$
Пусть также $f(x)$:

Подстановка называется чётной, если она раскладывается на чётное число транспозиций. Нечетной же в случае, если раскладывается на нечетное число транспозиций.

Четность/нечетность подстановки не зависит от способа разложения на транспозиции.

Запустите такой код:

import numpy as np  # исмпортируем нампай и назначаем псевдоним

print("Hello math world! =) !")
a = np.array([1, 2, 3, 4])  # создадим одномерный массив
print(type(a))            # напечатаем его ти
print(a.shape)            # напечатаем его .... размерность?
print(a[0], a[1], a[2])   # напечатаем первые три значения
a[0] = 5                 # поменяем значение перого элемента
print(a)                  # ещё раз напечатаем массив

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])   # создадим двумерный массив