学长讲的,之前也在线性代数上看到过但这两个不是一个东西 所以我自然结合了线性代数来乱搞( 约定用 $\oplus$ 表示异或 1. 什么是线性基? $\quad$ 线性基是一个数的集合,每一个序列都至少有一个线性基,取线性基中的若干个数异或起来可以得到序列中的任意数字 $\quad$ 为方便理解,可以将
inline void insert(int x)//构造线性基 { for (re i = 62; i >= 0; i--) if (x >> i)//这一位不为0 { if (p[i]) x ^= p[i];//已经有数 else { p[i] = x; break; } } } inline int XOR_max()//最大异或和 { int ans = 0
数据结构与算法描述 程序 = 数据结构 + 算法 数据结构是算法的基础, 换言之,想要学好算法,需要把数据结构学到位。 线性结构和非线性结构。 数据结构包括:线性结构和非线性结构。 线性结构 线性结构作为最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系 线性结构有两种
一、SMO算法 我们回顾一下上一篇文章推出来的公式: 为了和代码对应,我们替换了一下字母。。。 上述式子是一个二次规划问题,我们选用SMO算法来解决。 1.SMO的基本思路 (1)先固定除λi之外的所有参数,然后求λi上的极值 由于存在约束条件,不可以只
原文网址:《线性代数》知识点汇总 - 知乎 (zhihu.com) 一、行列式: 行列式概念和性质 1、逆序数: 所有的逆序的总数 ; 2、行列式定义:不同行不同列元素乘积代数和 ; 3、行列式性质:(用于化简行列式); (1)行列互换(转置),行列式的值不变 ; (2)两行(列)互换,行列式变号 ; (3)提公因式:行列式的某一行(列)的所有
1. 一元线性回归(模型描述) 常用符号: m : 训练样本的数量 x : 输入变量/特征 y : 输出变量/预测的目标变量 (x, y): 表示一个训练样本 $$(x^{(i)}, y^{(i)})$$ : 表示特殊训练样本/第i个训练样本 监督学习的工作过程: 2. 代价函数 在线性回归中我们要解决的是一个最小化的问题 Idea:
1.线性筛 我们知道一种筛法,叫艾氏筛,复杂度为\(O(N loglogN)\) 这个算法的复杂度的确很小,但是并不是严格线性的,接下来隆重介绍真正的线性筛法——欧拉筛 首先,我们先要知道为什么艾氏筛不能做到线性呢?是因为它的很多数都被重复筛了好多遍 那么怎么避免重复筛呢?我们考虑每个数最小的
数学 高等数学 线性代数 如何判断向量组的线性相关性? 由线性相关定义去判断 令向量组的线性组合为零,研究系数的取值情况,线性组合为零当且仅当系数皆为零,则该向量组线性无关;若存在不全为零的系数,使得线性组合为零,则该向量组线性相关 由线性相关性质去判断 当向量组所含向量的
线性表线性表(简称表),是一种抽象的数学概念,是一组元素的序列的抽象,它由有穷个元素组成(0个或任意个)顺序表:使用一大块连续的内存顺序存储表中的元素,这样实现的表称为顺序表,或称连续表在顺序表中,元素的关系使用顺序表的存储顺序自然地表示链接表:在存储空间中将分散存储的元素链接起来,这
线段树每个结点维护一个线性基,插入时直接插入,查询时把所有被查询区间所包含的区间的线性基插入到一个大的线性基里,最后在大的线性基里查询就好了。 \(O(n\log m\log ^2x)\) 对于单点修改,给从根节点到单点的路径每个点都插入这个数。 对于区间查询,把所有答案插入到一个大的线性基里
1.常用查找算法 1)顺序(线性)查找 二分查找/折半查找 3)插值查找 斐波那契查找 2.线性查找算法实现 有一个数列: {1,8, 10, 89, 1000, 1234} ,判断数列中是否包含此名称【顺序查找】 要求:如果找到了,就提示找到,并给出下标值。 package com.yt.search; public class SeqSearch {
支持向量机 线性可分 线性可分:假设特征空间为二维,存在一条直线,可以将两类样本分开,则为线性可分;则非线性可分即为不存在一条直线,将两类样本分开。在三维中,直线变为平面。超过四维时,则直线平面化为超平面。 线性可分的严格定义:一个训练样本集 \(\left\{\left(X_{i}, y_{i}\right),
Matlab中的线性规划 目录Matlab中的线性规划线性规划问题简介线性规划的Matlab标准形式语法及说明输入参数f——系数向量A——线性不等式约束;b——线性不等式约束Aeq——线性等式约束;beq——线性等式约束lb——下界;ub——上界输出参数x——解fval——解处的目标函数值lambda——解
设计定义 2. 设计输入 //亮0.25s,灭0.75s module counter_led_1( clk, rst, led ); input clk; input rst; output reg led; reg [25:0] cnt; parameter mcnt = 50_000_000; always@(posedge clk or neged
线性递推与整式递推数列 本文主要摘录自 2019 年国家候选队论文集《两类递推数列的性质和应用》——钟子谦。 线性递推数列 定义 对于无限数列 \(\{ a_0,a_1,\cdots\}\),和有限非空数列 \(\{ r_0,r_1,\cdots,r_{m-1} \}\),若对于任意 \(p\geq m-1\),有 \(\sum_{k=0}^{m-1}a_{p-k}r_k=
线性DP虽然是被称为DP的入门,其实它是DP的万恶之源,一切其它DP不过是在它上面加入优化 接下来给几个例题,可以让你深刻感受到DP状态设计的恶心 T1.[LuoguP4310]绝世好题 这题很多人第一眼看到会想到设计一个 \(f[i]\)代表以\(i\)为结尾的序列最大长度是多少,转移方程 显而易见是\(f[i]
特征降维 通过定义一个新的特征,可以得到一个更好的模型 对于一些不适合使用线性拟合方式的例子,可以通过使用将一个参数即面积的平方,立方看做不同的参数,然后将其看做多元线性拟合,但是其中就需要注意特征缩放了 正规方程法 单元线性回归: 对于线性函数,只需要对
朴素筛:本质就是每一个合数n都可以被2-n-1里的数筛掉,这里就发现了一个问题就是,一个合数可能会被多次筛多次,这步可以进行优化。 埃氏筛:本质就是每一个合数n都可以被2-n-1里的素数筛掉,这里就是对朴素筛进行了优化,因为合数都会被素数筛掉,这样一来确实提升了时间复杂度,但是还是存在
符号表示 ω为神经元线性函数的参数 b为神经元线性函数的参数 z为神经元的线性函数输出 g为激活函数 a为z输入下g的输出 前向传播 据此,对于第L层神经元,可以表示为如图公式组
预测函数 单变量线性回归:\(h{_\theta(x)} = \theta{_0} + \theta{_1}x\);令\(x_0 = 1\);则\(h{_\theta(x)} = \theta{_0}x_0 + \theta{_1}x_1\) ; 多变量线性回归:\({{h}_{\theta }}\left( x \right)={{\theta }_{0}}{{x}_{0}}+{{\theta }_{1}}{{x}_{1}}+{{\theta }_{2}}{{x}_
问题描述 在第 1 天,有一个人发现了一个秘密。 给你一个整数 delay ,表示每个人会在发现秘密后的 delay 天之后,每天 给一个新的人 分享 秘密。同时给你一个整数 forget ,表示每个人在发现秘密 forget 天之后会 忘记 这个秘密。一个人 不能 在忘记秘密那一天及之后的日子里分享秘密。
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自动化测试模型可分为线性测试、模块化与类库、数据驱动测试和关键字驱动测试。 1.线性测试 通过录制或编写对应用程序的操作步骤会产生相应的线性脚本,每个线性脚本相对独 立,且不产生依赖与调用。这是早期自动化测试的一种形式,即单纯地模拟用户完整的操 作场景。 2.模块化
1、间隔与支持向量 支持向量机(support vector machine)是一种经典的二分类模型,基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器,其学习的优化目标便是间隔最大化,因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。 对于二分类学习,假设现在的数据是线性可分的,这时分类学习最基
1.概念 1.1 线性回归概念 机器学习中的两个常见的问题:回归任务和分类任务。那什么是回归任务和分类任务呢?简单的来说,在监督学习中(也就是有标签的数据中),标签值为连续值时是回归任务,标志值是离散值时是分类任务。而线性回归模型就是处理回归任务的最基础的模型。 线性:两个变量之间的