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Codeforces Round #798 (Div. 2） D
D. Lena and Matrix 首先我们能想到的就是暴力枚举 但是肯定是不行的 我们可以减少枚举个数 那么哪些是可以砍掉的呢 首先在黑色圈内的黑色块 肯定是可以被砍掉的 我们考虑外圈的 好像还是很多 那我们考虑四个角的 我们可以考虑到切比雪夫距离好像维护的就是四个角（左上左下右上右ε-产生式的消除
参考书： 编译原理（第3版） 西北工业大学出版社 第2.4节内容 试图理解书上内容，完全意识流，捏造名词，不保证叙述正确 ε-产生式：右部为空符号串的产生式，例如A→ε 题意：将ε-产生式消除，而不改变文法所定义的语言。已知如果语言中不含ε，那么可以把ε-产生式全部消除，反之不可以。 算法2Bessel函数
在这篇文章中，我们将会罗列Bessel函数的一些基本性质。 A. Definition and Basic Properties We define the Bessel function $J_{\nu}$ of order $\nu$ by its Poisson representation formula $$J_{\nu}(t) = \frac{(t/2)^{\nu}}{\Gamma(\nu + 1/2)\Gamma(1/2)}\int_{-1}^1e^{its高起专入学考试：语文
高起专入学考试 语文 第一章 语言知识及应用 形声字的读音 —— 起源、定义 仓颉造字六法：象形，指事，会意，形声 ，假借，转注 江河湖海 → 形旁：表示意义 声旁：表示读音（读音相近，古今读音不同，”秀才识字读半边“ ） 知识点1：形声字的读音——类型（重点） 左形右声 左声右形 上形下声 上声下形 内最小二乘法拟合椭圆（椭圆拟合线）
转自：https://blog.csdn.net/weixin_39591047/article/details/87542496 参考文章：最小二乘法拟合椭圆——MATLAB和Qt-C++实现https://blog.csdn.net/sinat_21107433/article/details/80877758 以上文章中，C++代码有问题。因此参考如下文章，得到正确的结果。 矩阵求逆-高斯消元法介绍NC17193 简单瞎搞题
题目链接 题目 题目描述 一共有 n个数，第 i 个数是 xi xi 可以取 [li , ri] 中任意的一个值。 设 \(S = \sum{{x_i}^2}\) ，求 S 种类数。 输入描述 第一行一个数 n。 然后 n 行，每行两个数表示 li,ri。 输出描述 输出一行一个数表示答案。 示例1 输入 5 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 输出 261024 红球进黑洞 区间异或
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/19429来源：牛客网 题目描述 在心理疏导室中有一种奇特的疏导工具，叫做红球。红球被提前分为了许多正方形小方格。 每当有人来找ATB做心理疏导时，ATB就会让他去先玩红球，然后通过红球小格方的高度来判断一个人的压圆方树（tarjan点双联通分量）
板子 int low[N],dfn[N],stk[N],tp,dfn_cnt; void tarjan(int u,int fa) { dfn[u]=low[u]=++dfn_cnt; for(rint i=head[u];i;i=e[i].nxt) { int v=e[i].to; if(v==fa)continue; if(!dfn[to]) { tarjan(v,u);NLP学习（二）——支持向量机（SVM）
Support Vector Machine(SVM) 对下图中的数据点进行分类： 要解决的问题： 什么样的决策边界最好？ 特征数据本身若很难分应怎么处理？ 计算复杂度如何？ 决策边界 若将数据点比喻为地雷，则决策边界为选出的离雷区最远的（雷区就是边界上的点，要large margin） 距离的计算 数据标签定义 数据差分约束，背包问题
差分约束，求最大值跑最短路，求最小值跑最长路， 最长路 xi-xj>=k添加j到i的权值为k的边 最短路xi-xj<=k添加j到i的权值为k的边 超级源点，到所有的点权值为0 注意用spfa跑时还要注意是否有负环 背包问题： 01背包 1 int w[N], v[N]; 2 int f[N]; 3 int main() { 4 int n, m; 5E - Multigate (湖北省) (贪心+位运算)
2022—暑假 - Virtual Judge (vjudge.net) 题意: 给两个数组 ai, bi 和一个正整数 x0，有递推 xi = { xi−1 and ai bi = 0 xi−1 or ai bi = 1 T 次独立询问 x0, k， 问可以反转至多 k 个 bi 后最大的 xn. 思路: 贪心, 将越后面的&修改为|, 越优 整么,遇到位运算,一般一位一位的7-11
1.决策树 分类决策树，回归决策树 离散是分类，连续是回归决策 id3算法：熵，（分类越细，错误越小）过拟合 xi 表示各种情况（例如，出门与不出门| 优秀、及格、不及格）p(xi)为概率 e = 0 分类最差 e = 1 分类最好 e(0~1)我的博客
博客园地址：https://www.cnblogs.com/song-xi/原根
定义 当 \(\gcd(a,p)=1\) ，最小的 \(n\) 使得 \(a^n\equiv 1\pmod p\) ，称为 \(a\) 模 \(p\) 的阶 ，\(n=\xi_p(a)\) 对于 \(g\) ，如果满足 \(\gcd(g,p)=1,\xi_p(g)=\varphi(p)\) ，那么 \(g\) 为 \(p\) 的一个原根 性质有关 NTT 设 \(g\) 为质数 \(p\) 的一个原根 设 \(g_n=g^{\f斯塔克伯格博弈
# 斯塔克伯格博弈模型 斯塔克伯格博弈阐述了处于不平等竞争关系的参与者之间的博弈过程。其中占优一方称为leader，弱势的一方称为follower。两者之间的博弈是按次序进行的。在博弈过程中，由leader先选择自己的策略，之后follower根据leader的策略选择自己的最优策略。leader在做出自己计算方法4-6章存档
第四章 插值与拟合 给定一系列的点，求多项式函数 可以用n个点确定n个未知量，但此方程组病态，误差极大。 1.插值余项（PPT1 用于估算误差（P76 2.拉格朗日插值多项式 为每个点构造一个格式统一的函数，使得取到该点时值为1，其余点均为0. 一种构造： 取2点，为线性插值，代码： function y=xian直线段与圆弧光栅化的计算方法
直线段光栅化 数值微分法（DDA算法） 计算方法： \(\Delta\)x = \(x_2-x_1\)，\(\Delta y=y_2-y_1\) ，\(k=\frac{\Delta y}{\Delta x}\) 当$ -1≤k≤1 $ 时： \[\begin{array}{l} \left\{\begin{matrix} x_{i+1} = x_i + 1 \quad \\ y_{i+1} = y_i + k \quad \\ \end高斯约旦消元法
用来求解n元一次线性方程组 核心思想： 把方程组塞到一个矩阵里得到一个\(n*n+1\)的矩阵，第\(i\)行表示第\(i\)个方程，\(Mat[i][j]\)表示第\(i\)个方程中\(xj\)的系数 \(Mat[i][n+1]\)为一个常数，即等号右面的常数 把\(xi\)的系数都集中于第\(i\)行（对角线上）,\(xi\)为当前选择的主元，然后SHAP值学习笔记
模型可解释之shap值 SHAP的名称来源于SHapley Additive exPlanation。Shapley value起源于合作博弈论。比如说甲乙丙丁四个工人一起打工，甲和乙完成了价值100元的工件，甲、乙、丙完成了价值120元的工件，乙、丙、丁完成了价值150元的工件，甲、丁完成了价值90元的工件，那么该如何公平、合群智能算法标准测试函数集
为了测试群智能算法的性能，我们整理了以下标准测试函数。 function [fobj, bound] = Optimizer(select) %% 目标函数 switch select case 1 fobj = @ Sphere; % 效果很好 [-100, 100] bound = [-100, 100]; case 2数学1
1. Heine-Borel Theorem compact-->bounded: finite open cover B (xi,1); pick r=max {||x1-xi||}+2 compact-->closed: consider B(y, r); 交open cover (finite) 为空集: r=min{||xi-y||/3} closed & bounded-->compact: -consider set A: {x, [a,x] can be covePDF Adobe Reader XI 无故闪退的有效解决方案
我们在学习和工作中经常会涉及到 PDF 文件，免不了需要处理 PDF 文件长期会和PDF打交道等等, 所以有些时候我们可能会安装一个叫作Adobe Reader XI的软件来查看PDF相关文件，但是最近我发现安装了这个软件之后，会出现闪退现象, 也就是你一旦用Adobe Reader打开一个PDF文件之后最多过几灰色关联度与优势分析
灰色关联度与优势分析： 我们经常要对系统进行因素分析，这些因素中哪些对系统来讲是主要的，哪些是次要的，哪些需要发展，哪些需要抑制……这些都是我们极为关心的问题。事实上，因素间关联性如何、关联程度如何量化等问题是系统分析的关键。 因素分析基本方法过去主要是回归分析的每日一题20220411 | 分布函数、函数序列收敛、点态收敛、一致收敛、依概率收敛
Question 1 \(\{F_n(x),n\geq1\}\) is a sequence of c.d.f.'s and \(F_n(x)\rightarrow F(x)\) for each \(x\in(-\infty,\infty)\), where \(F(x)\) is a continuous c.d.f.. Prove that \(\sup\limits_{x\in\{-\infty,\infty\}}|F_n(x)-F(x)|PDF Adobe Reader XI 无故闪退 最完美+最靠谱的解决方案在这里
作者：极客小俊 公众号:同名 问题场景