@geekzu #15 或许是所有客户的访问量综合(

你的第一个图应该就能解释是怎么优化的，第二个图挂了不知道是啥。

证明反而麻烦，我就拿个例子来解释好了。方便说明，我把 i 的范围改成 1 ~ 4 （看懂了就知道 10^12 同理）。

约数有： 1 ： 1 ， 2 ： 1 ， 2 ， 3 ： 1 ， 3 ， 4 ： 1 ， 2 ， 4

式子的第一项，求和方法是 (1) + (1 + 2) + (1 + 3) + (1 + 2 + 4) = 15

而优化的方法，也就是第二项 /第三项，求和方法是 (1 * 4) + (2 * 2) + (3 * 1) + (4 * 1) = 15 。乘法中左边是 1 ~ 4 ，右边是 [4 / i]。

归根结底，是改变了求和的顺序。实际上，所有 d 的倍数，在求和的时候都会被加一次（作为 1d 、 2d ……[10^12 / d]d 的约数），一共就是 [10^12 / d] 次。优化的方法好处就是，不必花时间去找约数，而求约数是相当费力的一件事。

曾经遇到过火绒阻止了安装导致更新失败的，也是发生在更新 insider 版本的时候，楼主考虑下自己的杀毒软件？

看到这么多说摄像头的有点无语。。讲到自己的隐私都一套一套的，装个摄像头侵犯别人的隐私就不管不顾了？就算你自己知道是红外、热感什么的，不清晰，没到偷窥的程度，别人怎么相信？

个人认为门上装个类似防盗的感应器比较合理

试试看加 011 86 ？我之前给移动打，+086 打不通，加了 011 86 倒是打通了

@RE 客户公司里难道一台正经一点的机器都没有吗？我自己 16g 内存的笔记本，处理过 5000*5000 级别的，也处理过 200w * 100 这样的，内存要求并不高的样子。我觉得是不是因为，如果 1G 的员工电脑装的 Windows ，去掉操作系统和别的程序。。其实可能几乎都不剩什么内存了？

如果你有空在 vps 上试试 Python 的话，参考这个链接试试看（我倒是觉得你后来提到的合并单元格会麻烦一点，我没碰到过这个情况）：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html

python pandas 几行代码的事儿

讲道理提现并不是很合理，毕竟充值都是 98 折之类打折充的，更别说各种话费的活动了。就像 qq 销号、网游弃坑，没人会指望退 q 币和点券的吧？

这个域名有点厉害啊，比一般的钓鱼网站有诚意多了，一愣就真信了哈哈

@lxiange 所以是给 n 换了个定义？

作弊就不是饥荒了。。变成“我是神”了

刚开始不会玩的话，可以在生成地图的时候调节一下难度，比如提高食物的出现频率和增加白天的时间

假如品质和价格都如楼主所说，十几块的会员费根本不是事儿，随便买一次就能回本。关键是怎么让用户第一次愿意相信你的品质而购买。

看起来像是线性规划（

可以保存到本地啊。。

那么作者有信心把这套算法投入真正的股市吗（

@crayonyi 以我所学的， 98%的准确率基本上在正常的数据上是不太可能做得到。。所以我之前建议跑一下 feature importance ，看看最重要的的 feature 是不是能够从直观上解释为什么重要。结果你也看到了。。因为你们用了不该用的 feature 。

原来数据里贫困和脱贫比例相差太大，可以考虑 resampling 看看。

感觉准确率相当的高啊，有做 feature importance 看看那些因素影响比较大吗？

@firefffffffffly 感谢！就是这个