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褶积方法制作合成地震记录c++

地震褶积方法制作合成地震记录包括，（1）读取相模型，设置每种相的密度和速度，（2）计算反射系数，添加噪音，（3）设置子波，（4）进行褶积计算。具体的代码如下 void syntheticSeis(const string& faciesFileName, const string&synseisFileName, vector<tuple<int, double, double>>faciesDenVeloc

go搭建简单grpc服务(登录服务）2-增加proto字段，md5验签

上一篇随笔搭建一个简单的登录grpc服务，但还有一些需要完善，这篇随笔主要介绍 proto文件增加字段流程 md5签名当前文件目录结构如下：修改pb/users/login.proto，直接在pwd参数下增加一个字段stime，使用如下命令重新生成pb/users/login.pb.go文件 protoc

PAT Advanced 1009 Product of Polynomials（25）

题目描述： This time, you are supposed to find A×B where A and B are two polynomials. Input Specification: K N1 aN1 N2 aN2 ... NK aNK where K is the number of nonzero terms in the polynomial, Ni and aNi (i=1,2,⋯,K) are the expo

重修分散层叠算法（Fractional Cascading）

新学的知识不能算重修了吧自己想到的一个类似的东西：顺势疗法（homeopathy）：首先，把某种物质在酒精中浸泡几个星期，过滤浸泡液得到该物质的“母酊剂”。然后，使用一些母酊剂通过用水反复地稀释和强烈的摇动，得到最终的药剂。直到现在，仍然用相同的基本的基本程序来制造顺势疗法的药剂。

辗转相除法的证明

描述给出两个整数 a 和 b，请计算 a 和 b 的最大公约数，通过 print 语句输出。 1≤b≤a≤1000 样例评测机将通过执行命令 python main.py {a} {b} 来执行你的代码，并将 a 和 b 作为命令行参数传入。样例一当 a = 15， b = 12 时，程序执行打印出的结果为： 3 样例二当

二项式定理 Binomial Theorem

组合数公式一 \[\binom nk=\frac{n!}{k!(n-k)!} \]公式二 \[\binom{n}{k}=\binom{n-1}{k}+\binom{n-1}{k-1} \]公式三 \[\frac1k\binom{n-1}{k-1}=\frac1n\binom nk \]$ \mathbf{Qn1}\quad $证明 \(\displaystyle{\sum_{k=1}^n \binom nk \frac{(-1)^{k+1}}{k}=\sum

利用Log Binning拟合参数

绘制度分布是分析网络属性的一个组成部分。该过程从获得 Nk 开始，即度数为 k 的节点数。这可以通过直接测量或模型来提供。从 Nk 我们计算出 pk = Nk /N。问题是，如何绘制 pk 以最好地提取其属性。使用log-log图在无标度网络中，具有一或两条链路的众多节点与少数节点共存，其中少

十大经典排序算法-说明

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序

各种好玩的api汇总（个人喜好）

腾讯官方获取qq用户头像照片api http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=10000&s=100 参数说明：参数描述 b 固定参数'qq' nk 请求的QQ号 s 图片尺寸见下表头像尺寸： s/spec px 1 40 × 40 2 40 × 40 3 100 × 100 640 350 × 350 5 640 × 640 40 40 ×

辨识模型ARMA、ARMAX、ARIMA、ARIMAX

在 Simulink 中使用内置多种模块实现估计模型、状态估计器和递归模型，以执行系统分析和控制设计的任务，在学习过程中遇到ARMAX模型，查阅资料后做一辨识。、在Matlab命令行窗口输入 >>help armax 可得armax( )函数的作用是在时域内预测ARMAX多项式模型，那么ARMA

[atAGC055F]Creative Splitting

考虑判定序列$\{b_{i}\}$是否"amazing"，从后往前拆分，即等价于如下问题：初始$c_{i}$均为$k$（长度为$n$），从大到小枚举$i$并选择$c_{j}\ge b_{i}$减1，判定最终能否使$c_{i}$均为0 关于这个问题，可以贪心选择最小的$c_{j}$操作，证明如下：注意到$c_{i}$是无序的，即$c_{x}=c_{y}$时操作$x$和

51nod 补题

11.27 孢子传播暴力连边是 $O(n^{2})$，发现 $k$ 很小，考虑把每个种类的孢子移动表现出来建 $nk$ 个新点，$id[i,j]$ 表示一个从类型 $j$ 土壤出发的孢子走到 $i$ 的最小距离，连边：原点散发孢子：$(i,id[i,q[i]],0)$ 孢子移动 \((id[i-1,j],id[i,j],1),(id[i,j],id[i+1,j

【优化求解】基于磷虾群算法求解最优目标matlab源码

1 简介磷虾群算法（Krill Herd Algorithm,KHA）是 Gandomi 等于2012年提出的一种新型优化算法。具体原理如下： 2 部分代码 % Krill Herd Algorithm V 1.1 % Main paper: % Gandomi A.H., Alavi A.H., Krill Herd: A New Bio-Inspired Optimization Algorithm. % Communication

求 1c+2c+...+nc 的最高次幂???

求 1c+2c+...+nc 的最高次幂??? 当c=1时,∑ i 的最高次幂为2 当c=2时,∑ i2 的最高次幂为3 假设c = k时的最高次幂为k+1 则c=k+1时,∑ ik+1 ?? nk+2 __ (n-1)k+2 = (k+2) nk+1 -- Φ’ (引入符号 Φ’ 表示最高次幂为k次的多项式 )

势能函数和鞅的停时定理

势能函数和鞅的停时定理考虑随机事件序列 $\{A_0,A_1,\cdots \}$ ，随机变量 $T$ 为它的停时。我们希望求出 $E(T)$ ，但一般来说较为困难，因此我们考虑构造一个势能函数 $\Phi(A)$ ，满足： $\Phi(A_{i})<\infty$ ； $E(\Phi(A_{i+1})-\Phi(A_i))=-1$ 。那么，我们令 \(X_i=\P

b_nk_a/b（map记录循环节初始时的位置）

求a/b的小数表现形式。如果a可以整除b则不需要小数点。如果是有限小数，则可以直接输出。如果是无限循环小数，则需要把小数循环的部分用"()"括起来。 void run() { Scanner sc = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in)); final int a = sc.nextInt(), b = sc.nextInt();

UVA 12716 XOR 找规律题

题目传送门题意:给定整数 n n n ,求满足 1 ≤ b ≤

P6466 分散层叠算法(Fractional Cascading)

题目题目思路突然良心发现决定写下简略题意：求x在k个有序序列里所有的后继多次询问，强制在线所以这题的做法显然是由裸暴力和一个预处理爆炸的算法合并得到的裸暴力不用说，是时间 O (

计算 gcd(i,j)=k 的对数

计算 $\gcd(i,j)=k$ 的对数 Problem \[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m[\gcd(i,j)=k] \]Solution 设 $f(k)$ 表示 $\gcd(i,j)==k$ 的对数（即答案），$g(k)$ 表示 $k|\gcd(i,j)$ 的对数根据 $g$ 的定义，我们知道：$g(k)=\lfloor\frac nk\rfloor\lfloor\frac mk\rfloor$

WinCE BIN image type unknow 与 !OEMVERIFYMEMORY: Invalid image 解决办法

方法1. 去掉某些组件,如中文字库,从而使OS的映象文件减小. 方法2. (1)修改config.bib,修改实例如下: 修改之前: IF IMGMULTIXIP #define CHAIN_ADDRESS 803FF000

AES原理

AES加密框图，以密钥长度128bit为例。一、AES加密过程明文（4*4字节矩阵）与圈密钥进行异或运算，进入圈迭代；首先是第一圈，字节替换，行移位，列混合，圈密钥加，进入第二圈； ..... 一直到第九圈；第十圈相比前九圈少了列混合，第十圈的变换结果就是密文。详细步骤 1、字节替换将128比特的

【优化求解】磷虾群算法（Krill Herd Algorithm,KHA）

由来：根据磷虾群觅食的特性，由Gandomi等在2012年首次提出[1]。在运动过程中，磷虾群不断地聚集以增大种群密度，并减少被捕食的几率，同时探索生存区域，尽可能缩短它们与食物的距离，最终使得种群获得食物。算法描述： 1、磷虾个体的速度（位置X的微分）更新公式：解释：磷虾群位置的变化受到三种

KMP + 通配符

_ prerequisite mergesort思想, 单调指针(monotonic pointer) 笛卡尔积dfs的非递归计算方法或者非递归实现 itertools.combinations python 编程语言相关知识, 尤其是generator 不需要知道KMP算法以及相关概念这篇文章用形式化语言讲会特别特别长, 所以只能用接近意会的方

树形动态规划

通常以递归的形式进行计算，由于树有着优良的递归性质树上的背包问题时间复杂度为O(nk) 一般而言代码是这样的形式

【评测】Tecan品牌系列产品

Tecan简介瑞士Tecan是全球领先的生命科学与生物制药、法医和临床诊断领域自动化及解决方案供应商。公司成立于1980年，总部设在瑞士Männedorf，分别在瑞士、北美和奥地利设有自己的研发和生产基地，目前公司主要经营的产品有三大类：全自动化液体处理平台(Liquid Handling & Robotics)