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数值计算
数值类型 int float bool complex complex：x+yj，x为实数部分，y为虚数部分 注：①yj不能单独存在 ②虚数部分必须有j或J ③实数与虚数都是浮点数 数值计算 +，-，*，/(结果为小数)，%，//(取整)，**(乘方) 不同类型数据运算时，结果为精度高的 print(2**3) # 输出8 表示2的BP神经网络-- 基本模型
BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 《Learning representations by back-propagating errors》 。随着时代的迁移，BP神经网络理论不断的acw.241楼兰图腾（模板）
树状模板： #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<iomanip> #include<cmath> #include<cstdio> #include<cstdlib> using namespace std; typedef long long ll; const int N=2e5+10; int n，a[N],greatEM算法的原理推导及解释
文章目录 EM算法的原理推导及解释前置知识：极大似然估计(Maximum Likelihood）核心部分：期望最大化算法(Expectation Maximum)实例：EM求解“三硬币”模型的完整推导及解释 EM算法的原理推导及解释 本质上，EM算法针对于存在明显可疑的隐藏变量z，该变量影响着直观的样本数据的分将 0-1 变量的乘积转化成线性
偶尔在 Gurobi 的讲座中听到了这个技巧，假如两个 0-1 变量 x i x_i xi, yc语言 PTA2020模拟赛L1-2 打折
去商场淘打折商品时，计算打折以后的价钱是件颇费脑子的事情。例如原价 ￥988，标明打 7 折，则折扣价应该是 ￥988 x 70% = ￥691.60。本题就请你写个程序替客户计算折扣价。 输入格式： 输入在一行中给出商品的原价（不超过1万元的正整数）和折扣（为[1, 9]区间内的整数），其间以空格分隔。 输出格List＜类＞一条龙服务 ！！！
List<类> 这是在做法院项目时所遇到的，本来打算用DataTable储存数据，后来发现还要创建行和列，如果不需要导出，还是建议和我一样选择list，当然拉有人问为什么不用数组，其一我这不固定长度，其二list自带有排序的算法简简单单拉。（拓展可用于：扑克牌算法，多图片中取首图） List<类>定义List<类>
List<类>定义与实例化 struct Month_okCase { public int user_id;//法官id public int case_ok;//当月已接案件 public int case_yj;//当月应接案件 public int user_bl;//个人案件比例 public double user_jl;//已接与应接朴素贝叶斯
主要利用朴素贝叶斯p(yj|x) = p(x|yj)p(yj)/ p(x)计算出假定样本x，计算这个样本x属于yj类的概率，将计算结果中选出最大的概率对应的yj类作为这个样本的分类， 其中假设各个属性之间相互独立。 max p(yj|x) ~ max p(x|yj)p(yj) = p(x1|yj)..p(xi|yj)..p(xn|yj) p(yj) 其中x = (x1,x2,xi统计学习方法读书笔记（九）-EM算法及其推广
全部笔记的汇总贴：统计学习方法读书笔记汇总贴 PDF免费下载：《统计学习方法（第二版）》 EM算法用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation) ; M步，求极大（maximization）。 一、EM算法的引入 三Python操作Excel
Python操作Excel 1.导入文件导入Excel1.pandas导入 导入csv1.pandas导入 导入CSV文件夹1.pandas＋os导入2.pandas导入 模块化--使用多项关联导入，调用模块 2.导出文件xlwings导出，可自动打开pd写入工作簿多个工作表 3.常用数据清洗与处理df查看信息1.列数据筛选（导入时）2.列数据Primal-Dual原对偶问题大致介绍
简介 线性规划技术是多项式时间可解的。通过将整数规划松弛为线性规划后（如将 x ∈ { 0 , 1Linux操作系统常用命令总结
Linux操作系统常用命令总结 1.ls 命令（英文全拼：list files）: 列出目录及文件名 -a ：全部的文件，连同隐藏文件( 开头为 . 的文件) 一起列出来(常用) -d ：仅列出目录本身，而不是列出目录内的文件数据(常用) -l ：长数据串列出，包含文件的属性与权限等等数据；(常用) 2.cd 是Change DirectEM算法
转自：https://snaildove.github.io/2018/10/01/9.EM_and_GEM_LiHang-Statistical-Learning-Methods/ 前言EM（期望最大）算法有很多的应用，最广泛的就是混合高斯模型、聚类、HMM等等，本质上就是一种优化算法，不断迭代，获得优值，与梯度下降、牛顿法、共轭梯度法都起到同一类的作用。 本文是对AtCoder Beginner Contest 178 E - Dist Max
题目链接：https://atcoder.jp/contests/abc178/tasks/abc178_e 题意:给定n组坐标 求 思路： 去绝对值化简 假设xi>xj 有xi-xj+yi-yj 则(xi+yi)-(xj+yj) 或者有 xi-xj-yi+yj 则 (xi-yi)-(xj-yj) 所以把用两个数组记录x+y x-y 排序在找最大的差即可 1 #includ10分钟帮你理清概率论基本概念
1.引言 本人的研究方向是机器人无序分拣，在做项目的时候深感自己基础知识薄弱。新冠肺炎闭关在家，自修斯坦福大学机器视觉程CS131a以提高自己的理论基础。但是有些内容自学起来还是比较的吃力的，苦苦寻求解决方法，找到参考书目《模式识别与机器学习》一书，感觉之前的很多问题豁然『感知机』
文章目录1. 感知机模型2. 数据集的线性可分性3. 感知机学习策略——损失函数极小化4. 感知机学习算法4.1 原始形式4.2 对偶形式 感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1+1+1和−1-1−1二值。感知机对应于输入空mybatis之关联关系映射
文章目录一对多关联关系映射（以订单和订单项为例）mapper包：OrderItemMapper：OrderItemMapper.xml：OrderMapper:OrderMapper.xml:model包：Order：OrderItem：vo包：OrderItemVo：OrderVo：Service包：One2ManyService:Impl包：One2ManyServiceImpl：测试类：One2ManyServiceImplTest：多对多关联关系映noi.openjudge 1758:二叉树
http://noi.openjudge.cn/ch0306/1758/ 描述 如上图所示，由正整数1, 2, 3, …组成了一棵无限大的二叉树。从某一个结点到根结点（编号是1的结点）都有一条唯一的路径，比如从10到根结点的路径是(10, 5, 2, 1)，从4到根结点的路径是(4, 2, 1)，从根结点1到根结点的路径上只包含一个结「自然语言处理(NLP)论文推送」神经网络翻译【ACL&&中科院&&微信AI团队】
来源：AINLPer微信公众号 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2019-8-24 引言 本篇给大家继续介绍中国科学院&&微信AI团队今年入围ACL的两篇文章，这两篇文章都是关于神经网络翻译。其中第一篇主要解释了暴露偏差和过度校正现象，提出了一种新的解决方法并该方法与试图最短编辑距离问题理解
最短编辑距离是指两个字符串，把其中一个字符串转为另一个字符串所需要花费的最小操作成本。 设dp[i][j]为Xi与Yj的最短编辑距离，则Xi与Yj处于最优解时的排列有三种情况 1.Xi最后一个元素xi位于Yj最后一个元素yj的左边 2.Xi最后一个元素xi位于Yj最后一个元素yj的右边 3.Xi最后一个元素洛谷P4456 交错序列 [CQOI2018] dp+矩阵优化
正解:dp 解题报告: 传送门! 首先可以先拆下这个贡献式,为了方便之后设状态什么的,把式子转成和ny有关,就成了 ∑(n-y)a*yb 然后拆下式子,就可以得到 ∑C(i,a)*ni*(-y)a-i*yb 再化简下就∑C(i,a)*ni*(-1)a-i*ya+b-i 所以现在就是要求(-y)a-b-i 所以考虑设dp式:f[i][j]:填到了第i位的最长公共子序列——动态规划求解
问题：例如：X={A,B,C,B,A,D,B}，Y={B,C,B,A,A,C}，那么，二者的最长公共子序列是{B,C,B,A}，长度为4。 我们首先需要搞清楚以下两个概念： 最长公共子序列 VS 最长公共子串： 找两个字符串的最长公共子串，这个子串要求在原字符串中是连续的。而最长公共子序列则并不要求连续。 上述问题中的最长公共