... What ? bc is A<em>nem> arbitrary precisio<em>nem> calculator la<em>nem>guage : a<em>nem> exter<em>nem>al comm<em>a<em>nem>dem>. – Gilles Que<em>nem>ot <em>Nem>ov 7 '12 at 23:40 11 ...

...owi<em>nem>g (Uses Co<em>nem>solas size 11 o<em>nem> Wi<em>nem>dows, Me<em>nem>lo Regular size 14 o<em>nem> Mac <em>OSem> X <em>a<em>nem>dem> I<em>nem>co<em>nem>solata size 12 everywhere else): if has("gui_ru<em>nem><em>nem>i<em>nem>g") if has("gui_gtk2") set guifo<em>nem>t=I<em>nem>co<em>nem>solata\ 12 elseif has("gui_macvim") set guifo<em>nem>t=Me<em>nem>lo\ Regular:h14 elseif has("gui_wi<em>nem>32") set guifo<em>nem>t=Co<em>nem>...

... Whe<em>nem> I ru<em>nem> :versio<em>nem> it shows +pytho<em>nem>/dy<em>nem> <em>a<em>nem>dem> +pytho<em>nem>3/dy<em>nem>. But echo has('pytho<em>nem>') retur<em>nem>s 0. So, why is there a differe<em>nem>ce <em>a<em>nem>dem> which o<em>nem>e should I go with? – Durga Swaroop Mar 25 '16 at 8:48 ...

... at eleme<em>nem>t with i<em>nem>dex i. To compute DP[i] we look at all i<em>nem>dices j &lt; i <em>a<em>nem>dem> check both if DP[j] + 1 &gt; DP[i] <em>a<em>nem>dem> array[j] &lt; array[i] (we wa<em>nem>t it to be i<em>nem>creasi<em>nem>g). If this is true we ca<em>nem> update the curre<em>nem>t optimum for DP[i]. To fi<em>nem>d the global optimum for the array you ca<em>nem> take the maximum v...

What are specific examples of commit-ish <em>a<em>nem>dem> tree-ish i<em>nem> Git? 2 A<em>nem>swers 2 ...

... You ca<em>nem> h<em>a<em>nem>dem>le the AppDomai<em>nem>.U<em>nem>h<em>a<em>nem>dem>ledExceptio<em>nem> eve<em>nem>t EDIT: actually, this eve<em>nem>t is probably more adequate: Applicatio<em>nem>.DispatcherU<em>nem>h<em>a<em>nem>dem>ledExceptio<em>nem> share ...

...s this: true false For the 127L value, si<em>nem>ce both refere<em>nem>ces (val1 <em>a<em>nem>dem> val2) poi<em>nem>t to the same object i<em>nem>sta<em>nem>ce i<em>nem> memory (cached), it retur<em>nem>s true. O<em>nem> the other h<em>a<em>nem>dem>, for the 128 value, si<em>nem>ce there is <em>nem>o i<em>nem>sta<em>nem>ce for it cached i<em>nem> memory, a <em>nem>ew o<em>nem>e is created for a<em>nem>y <em>nem>ew assig<em>nem>me<em>nem>ts for boxe...

...g the TERMI<em>Nem>ATE regular expressio<em>nem> (like grep) to the e<em>nem>d of the file ($), <em>a<em>nem>dem> p is the pri<em>nem>t comm<em>a<em>nem>dem> which pri<em>nem>ts the curre<em>nem>t li<em>nem>e. This will pri<em>nem>t from the li<em>nem>e that follows the li<em>nem>e matchi<em>nem>g TERMI<em>Nem>ATE till the e<em>nem>d of the file: (from AFTER the matchi<em>nem>g li<em>nem>e to EOF, <em>Nem>OT i<em>nem>cludi<em>nem>g the matchi<em>nem>g li<em>nem>e...

...every Redis operatio<em>nem> you'll fi<em>nem>d the time complexity i<em>nem> the docume<em>nem>tatio<em>nem> <em>a<em>nem>dem>, if you have the set of operatio<em>nem>s <em>a<em>nem>dem> the time complexity, the o<em>nem>ly other thi<em>nem>g you <em>nem>eed is some clue about memory usage (<em>a<em>nem>dem> because we do ma<em>nem>y optimizatio<em>nem>s that may vary depe<em>nem>di<em>nem>g o<em>nem> data, the best way to get these la...

...ou ca<em>nem> use <em>nem>umpy's histogram2d fu<em>nem>ctio<em>nem>: import <em>nem>umpy as <em>nem>p import <em>nem>umpy.r<em>a<em>nem>dem>om import matplotlib.pyplot as plt # Ge<em>nem>erate some test data x = <em>nem>p.r<em>a<em>nem>dem>om.r<em>a<em>nem>dem><em>nem>(8873) y = <em>nem>p.r<em>a<em>nem>dem>om.r<em>a<em>nem>dem><em>nem>(8873) heatmap, xedges, yedges = <em>nem>p.histogram2d(x, y, bi<em>nem>s=50) exte<em>nem>t = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[...