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Leetcode 2293. 极大极小游戏(可以.一次过)
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，其长度是 2 的幂。 对 nums 执行下述算法： 设 n 等于 nums 的长度，如果 n == 1 ，终止 算法过程。否则，创建 一个新的整数数组 newNums ，新数组长度为 n / 2 ，下标从 0 开始。 对于满足 0 <= i < n / 2 的每个 偶数 下标 i ，将 newNums[i] 赋值 为极大连通子图的概念是什么?它跟极小连通子图有什么关系?除了极大极小连通子图还有其他种类的连通子图吗
首先先明确两个概念,无向图和有向图；其次,明确一个概念,极大连通子图可以存在于无向图中,也可以存在于有向图中（下面进行分析）；最后知道,极小连通子图只存在于连通的无向图中,不存在于不连通的无向图和有向图中. 也就是说,极大连通子图和极小连通子图适用条件是不一样的,尽管它们论文阅读|两人零和马尔可夫博弈的在线极大极小Q网络学习《Online Minimax Q Network Learning for TZMGs》
文章获取https://doi.org/10.1109/TNNLS.2020.3041469 <Online Minimax Q Network Learning for Two-Player Zero-Sum Markpv Games> IEEE TRANSACTION ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS/2020 1 摘要 这篇文章首先将问题表述为Bellman极小极大方程，广义策略算法思想-极大化极小
算法思想-极大化极小 简单来说就是假如答案要求的是最大解，我们可以从反面考虑，考虑最小的反面，就是最大的正面，这种方法叫极大化极小。尤其在博弈论中最为常见。 问题 LeetCode 1423 此题我们可以从n-k个剩余卡片中，求得和最小的滑动窗口，此时就是最大的答案。李宏毅2020机器学习深度学习 14 Tips for Training DNN
It's not the problem of underfitting, it is just not well trained. Why bigger network doesn't have the same good performance as the smaller one? Maybe it has the ability but it is not well trained. Dropout : when there are good results on trainAx=b有容的极小范数解
Ax=b有容的极小范数解：为什么用A的（1，4）逆构造极小范数解。凸优化第二章凸集 2.6 对偶锥与广义不等式
2.6 对偶锥与广义不等式 对偶锥广义不等式的对偶对偶不等式定义的最小元和极小元 对偶锥 锥K的对偶锥是集合 如上图左图的y是K的对偶锥的一个元素，右图z不是K的对偶锥的元素，几何上看当且仅当-y是K在原点的一个支撑超平面的法向量。 广义不等式的对偶 如果K是正常锥，则K可导出一个有序关系中的极大元与极小元
在偏序集<B;≤>中： b是B的极大元\(\Longleftrightarrow\)B中没有比B大的元素(与最大元的区别：B中存在一些元素与b不可比) b是B的极小元\(\Longleftrightarrow\)B中没有比B小的元素(与最小元的区别：B中存在一些元素与b不可比)