首页 > TAG信息列表 > transforming
CF623E Transforming Sequence 题解
传送门 【分析】 不难想到，令 \(f_{n, k}\) 表示前 \(n\) 个数，使得 \(b_n\) 有 \(k\) 个 \(1\) 的方案数 则很容易列出转移方程，由于 \(a_i>0\) ，故 \(\displaystyle f_{n, k}=\sum_{i=0}^{k-1} \binom k if_{n-1, i}\cdot 2^i\) 变形得到 \(\displaystyle {f_{n, k}\over k!}x^k=\sCF623E Transforming Sequence
嘟嘟嘟 我认为这题是黑题的原因是质数不是\(998244353\)，所以得用三模NTT或是拆系数FFT。我抄了一个拆系数FFT的板子，但现在暂时还是不很懂。 但这不影响解题思路。 首先\(n> K\)无解。（完全搞不懂\(n\)那么大干啥） 我们令\(dp[i][j]\)表示第\(i\)个数有\(j\)个\(1\)时的方案数。我们CF623E Transforming Sequence
CF623E Transforming Sequence 我一开始没看到模数 看到这题，\(n\le 10^{18}\) ，\(k\le 10^4\) 就很迷惑，不是 \(n>k\) 就无解的吗？？ 然而事实就是这样。。。如果像我一样手写快读的注意第一个数要开 long long 读。 看懂题目后题意迅速转化成了：选 \(n\) 次数，每次选一个元素 \(\in [1,k【论文笔记】：2020-TMM-Deep Manifold-to-Manifold Transforming Network for Skeleton-Based Action Recognition
问题： 基于骨架的动作识别，深度流形-流形网络。 研究现状总结： 为了处理基于奇异值分解矩阵表示的动作识别，需要对黎曼流形进行特征学习和降维，以降低奇异值分解运算中的计算成本，同时提高识别性能。然而，标准的特征学习或欧氏空间中的降维操作，例如卷积、递归单元和激活函数，不《使用Python和Dask实现分布式并行计算》5. Cleaning and transforming DataFrames(清洗和转换DataFrame)
楔子 对于任何数据科学项目而言，数据清理都是非常重要的一个环节，因为数据中的异常值会对统计分析产生负面的影响，从而导致我们得出错误的结论，最终可能建立起无法成立的机器学习模型。因此在数据的探索性分析之前，尽可能地清洗数据是很有必要。 在我们清洗数据时，你还会了解到Dask提供