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代数余子式和伴随矩阵

代数余子式给定 $n$ 阶方阵 $A=(a_{ij})$，定义 $a_{ij}$ 的余子式 $M_{ij}$ 为 $A$ 划去第 $i$ 行第 $j$ 列后的行列式，$a_{ij}$ 的代数余子式 $A_{ij}=(−1)^{i+j}M_{ij}$ 。代数余子式可以用于行列式的求值，比如按第 $r$ 行展开： \[\det A=\sum_{c=1}^na_{rc}

Chapter 6 The determinant

Chapter 6 The determinant the purpose of computation is insight, not numbers 形变是相同的 det=0，表示降了一个维度行列式负数的扩展，和方向有关三维方向

有向图最短偶环的多项式算法 (Björklund, Husfeldt, Kaski, 2022)

本文将对 STOC2022 的一篇论文: "The shortest even cycle problem is tractable" 进行解读. 虽然这是一篇很新的文章, 但是其核心技术还是相当通俗易懂的. 下文讨论的皆为无权图, 或者说, 环的长度就是经过的点的数目. 我们知道, 最短奇环是容易解决的, 因为最短奇回路 (closed w

板子合集

极速 Matrix-tree：点击查看代码 inline int det(int a[N][N],int n){ int res=1;bool flag=0; for(int i=1;i<=n;++i) for(int j=i+1;j<=n;++j) while(a[j][i]){ int tmp=a[i][i]/a[j][i]; for(int k=i;k<=n;++k) moddel(a[i][k],(ll)tmp*a[j][k]%mod);

随笔

3.1 作业题设 $f$ 是复平面单位圆盘 $|z|\lt 1$ 上的单叶解析函数， $\Omega={f(z)|z\in D}$. $m$ 表示测度. 证明：$m\Omega=\int_D |f'(z)|^2 dz$. 根据连续映射的性质，$\Omega$ 是连通集. 设 $z=x+\mathrm{i}y,f(z)=u(x,y)+\mathrm{i}v(x,y)$. 则 $\Omega$

$\det(A+Bx)$

设 $A,B$ 为 $n\times n$ 的域上矩阵，$x$ 为不定元，$O(n^3)$ 时间复杂度求出 $\det(A+Bx)$。 $\det(A+Ix)$ 发现 $\det(A+Ix)=\det(M(A+Ix)M^{-1})=\det(MAM^{-1}+Ix)$，其中 $M$ 为任意可逆矩阵。也就意味着可以将 $A$ 相似成上海森堡矩阵（即 \(\forall i>j+1,A_{

2021icpc济南

2021——$icpc$（济南）签到签慢了，签完都五百名，本来已经绝望准备下一长南京了。但还好C是博弈+组合数学。冲了出来，交的时候手都在抖。A了都没反应过来。喜得铜牌。补题链接 K、Search For Mafuyu 给定一棵 n 个点的树，A 在 1 号点，B 的位置在 2-n 中均匀随机，A 不知道 B 的位置。现在

[题解] 春荔 | 贪心

题目大意有一个长度为 $n$ 的非负整数序列 $a_i$，每次可以选择一段区间减去 $1$，要求选择的区间长度 $\in[l,r]$，问最少多少次把每个位置减成 $0$。不保证有解，$1 \leq l \leq r \leq n \leq 10^6,\ r - l + 1 \geq \lceil \frac{n}{2} \rceil,\ 0 \leq a_i \leq 10^9$

CF1537C Challenging Cliffs

CF传送门比较简单的一道思维题首先要找两个山峰 h i h_i hi和 h

做题记录#2

Sonya and Problem Wihtout a Legend 来源：CF713C, 2300 直接弄这个严格递增序列不好搞，不妨考虑严格递增需要满足的条件. 发现，条件为 $\mathrm{i-j\leqslant a[i]-a[j]}$ 对任意 $\mathrm{i,j}$ 都成立. 然后化简一下就是 $\mathrm{a[j]-j \leqslant a[i]-i}$. 令

数值分析：高斯消元法

1 实验目的高斯消元法，是线性代数中的一个算法，可用来求解线性方程组，并可以求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。试编写顺序Gauss消去法与列主元Gauss消去法求线性方程组解的通用子程序，并用其求解给定线性方程组的解， 2 实验内容编写顺序Gauss消去法与列主元Gauss消去法求线

基于RT1052 Aworks 使能ADC功能（四）

本文主要是通过迁移的思维，记录本人初次使用周立功的Aworks框架进行BSP开发在适配ADC硬件时，先学习Aworks ADC编程的接口，查看Aworks提供的测试demo，才知道其导出什么样的接口供应用层使用。只要在注册ADC时，确认了其对应的通道号，编程起来就很轻松了。 1. 首先阅读原理图在RT1052上面

学习记录 python_opencv的人脸识别

【注意读取路径差异】 1读取图片 import cv2 as cv img=cv.imread('gh.png')#读取图片路径不能有中文 cv.imshow('show_img',img)#窗口名称在前面(用中文会乱码)，读取的对象在后面 cv.waitKey(0)#等待键盘输入，单位毫秒 #最后记住释放内存 cv.destroyAllWindows() 2 图片转换灰度

矩阵树定理学习笔记

全是在抄写 czy 的课件，其实也不是很全面和严谨。矩阵行列式定义矩阵 $A$ 行列式记为 $\det(A)$ 或 $|A|$。 \[\det(A)=\sum_{\text{$p$ 为 $1\dots n$ 的全排列}}(-1)^{\text{$p$ 的逆序对数}}\prod_{i}A_{i,p_i} \]性质 $A$ 中某一行（列）同乘 $k$，行列式乘 $k$。 \(

熟悉OCR的baseline并参加比赛

环境的配置：安装paddlepaddle-gpu，在安装好CUDA的情况下，可以直接通过pip安装，地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick 步骤1：下载比赛图片 python3 down_image.py 保存目录为train_data/tianchi/image，按照文件名进行保存，训练集和测试集存储在一起。步骤2：下载预测模

[Datawhale学习打卡]tianchi-intel-PaddleOCR

[Datawhale学习打卡]tianchi-intel-PaddleOCR 一：安装Paddle-gpu 30系列安培架构显卡，建议装CUDA11.2版本的Paddle: python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.1.post112 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html验证安装 import paddle paddle.utils.run_chec

Paddleocr安装教程

1.可以使用anaconda创建python虚拟环境使用命令创建一个叫paddle38的envs环境 conda create -n paddle38 python=3.8 安装成功后，输入以下指令： conda info --envs 查看环境进入刚才创建的paddle38环境 conda activate paddle38 这样就是可以了 2.安装PaddlePaddle p

机器学习基础 | 互相关系数和互信息异同探讨

矩阵行列式学习笔记

定义 $n$ 阶矩阵 $A$ 的行列式记为 $\det A$ 或 $|A|$，是一个值。它代表由 $n$ 个 $n$ 维向量 $(a_{1,1},a_{1,2},\cdots,a_{1,n})$，$(a_{2,1},a_{2,2},\cdots,a_{2,n})$，$\cdots$，$(a_{n,1},a_{n,2},\cdots,a_{n,n})$ 组成的 $n$ 维几何体的 $n$ 维体积。

Windows10下使用PaddleOCR+c++

文章目录 Windows10下使用PaddleOCR+c++2.1 配置c++环境2.1.1 cmake2.1.2 OpenCV2.1.3 vs20172.1.4 PaddleOCR 项目文件2.1.5 paddle推理预测库2.1.6 模型文件 2.2 生成编译例程——ocr_system2.2.1 cmake生成工程2.2.2 使用vs2017编译2.2.3 编译报错 2.3 运行demo程序2.3.

基于web的智能视频监控系统＜六＞ -- 部署

文章目录 1. 系统的环境2. 项目的结构3. 部署3.1 pycharm 导入项目3.2 路径问题3.2.1 人脸识别登录方面3.2.2 火焰检测方面3.3.3 视频回放的存储路径 1. 系统的环境需要的环境 python 3.6+相关的库 https://github.com/zk2ly/Smoke_Fire_Detection 用于火焰检测

矩阵树定理(Matrix-tree Theorem)

矩阵数定理就是把图的生成树个数与矩阵行列式联系起来的一个定理前置知识矩阵行列式定义假设有一个无向图 $G=(V,E)$ 有 $p$ 个顶点 $q$ 条边对于 $G$ 中每一条边,我们任意指定一个方向,这样我们就可以定义 $G$ 的关联矩阵 $M(G)$, 它是一个 $p\times q$ 的矩阵

格基础知识

格密码系统和传统公钥密码系统的对比 Lattice-based CryptoStandard Crypto可证明安全不总是可证明安全的最坏情况下困难问题平均情况下困难问题格困难问题整数分解、离散对数抗量子攻击不抗量子攻击简单的加法计算乘法、指数运算可证明安全安全性证明安全性证明是从解决

使用DSFD检测DarkFace数据集过程

1.下载Dark Face数据集，使用track2.2_test_sample文件中图片进行人脸检测测试。 2.修改DSFD源码中demo.py部分： test_oneimage()： def test_oneimage(): # load net # 影响网络的自动求导机制，使网络前向传播后不进行求导和反向传播（仅测试时使用） torch.set_grad_enable

超曲面体积的第一、二变分公式

Here, we only consider the codimension one case. Let $F: M\rightarrow R^{n+1}$. Nor we have the normal variation, denote like $\phi$ is $C^\infty(R^{n+1})$, let $F(x,t)=F(x)+t\phi\nu$. Then, we have\begin{align*} g_{ij}(x,t)&=\langle F_i+t\phi