逐点收敛： 一个函数列\(\{f_n(x)\}\)逐点收敛到\(f(x)\)如果\(\forall x\in D,\epsilon>0,\exist N,n>N,|f_n(x)-f(x)|<\epsilon\). 一致收敛： 一个函数列\(\{f_n(x)\}\)一致收敛到\(f(x)\)如果\(\forall \epsilon>0,\exist N,\forall x\in D,n>N,|f_n(x)-f(x)|<\
这套出的比较匆忙，五月十五号得到的二十五号恢复省选的消息，当天就找人拉了些题目，十六号跟大家讨论了一下大家认为 adhoc 太多了于是捏了个现在的 T2 丢掉了一个别的题。一个是大部分出题人都比较忙或者比较鸽，另一个是大部分验题人（除了粉兔）都比较忙或者比较鸽，还有一个是因为个人情感
题目 https://www.luogu.com.cn/problem/P2205 思路 刷水题真解压 差分就完事了 值得注意的一些东西：像这种和数轴或者坐标相关的题，还有扫描线题，一定要注意区间的开闭！！！ 我个人的习惯是把坐标为\(x\)的点当成\([x,x+1)\)这段小区间来做，对于本题，因为求的是栅栏，用区间处理会更方便。 代
原始Viterbi算法 (1) 初始化 (初始状态向量乘以第一个观测 $ o_{1} $ ) : \[\begin{array} \delta_{1}(i)=\pi_{i} b_{i}\left(o_{1}\right), \quad i=1,2, \cdots, N \\ \psi_{1}(i)=0, \quad t=1,2, \ldots, N \end{array} \](2) 递推，对于 $ t=2,3, \ldots, T $ \[\delta_{t}(i)
简介：Delta Lake 是 DataBricks 公司开源的、用于构建湖仓架构的存储框架。能够支持 Spark，Flink，Hive，PrestoDB，Trino 等查询/计算引擎。作为一个开放格式的存储层，它在提供了批流一体的同时，为湖仓架构提供可靠的，安全的，高性能的保证。 DeltaLake简介 Delta Lake 是 DataBricks 公司开
目录流体模拟：Position Based Fluid1. 位置动力学（PBD）1.1 算法过程1.2 约束投影步骤1.3 约束投影求解器2 基于位置动力学的流体模拟（PBF）2.1 不可压缩约束和拉格朗日乘子2.2 软约束（Soft constraint）与混合约束力（Constraint Force Mixing, CFM）2.3 拉伸不稳定性2.4 涡轮控制和人工粘性3.
NC14583 糖糖别胡说，我真的不是签到题目 题目 题目描述 从前，有 \(n\) 只萌萌的糖糖，他们分成了两组一起玩游戏。他们会排成一排，第 \(i\) 只糖糖会随机得到一个能力值 \(b_i\)。从第 \(i\) 秒的时候，第 \(i\) 只糖糖就可以消灭掉所有排在他前面的和他不是同一组的且能力值小于他的糖糖
原文： https://blog.csdn.net/ichen820/article/details/117741734 1，先用iostat查看磁盘io 是否读写负载很高 用iostat -x 1 101如果 iostat 没有，要 yum install sysstat安装这个包，第一眼看下图红色圈圈的那个如果%util接近100%,表明I/O请求太多,I/O系统已经满负荷，磁盘可能存在瓶颈
目录概主要内容代码 Lee S., Lee H. and Yoon S. Adversarial vertex mixup: toward better adversarially robust generalization. In IEEE Conference on Computer Vsion and Pattern Recognition (CVPR), 2020. 概 本文提出类注意哦那个 AVmixup 方法用以提高鲁棒的泛化性.
工程化学 1 - 化学反应的基本原理 计算机科学与技术学院 · 人工智能专业 · 通识选修课（笑） 作于 齐鲁交通学院 · 城市地下空间工程专业 时期 一、化学反应的热效应 1. 基本概念和基本知识 系统和环境 人们研究的对象称为系统，系统以外与系统有关的部分称为环境。 系
16. 最接近的三数之和 难度中等1104收藏分享切换为英文接收动态反馈 给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。 返回这三个数的和。 假定每组输入只存在恰好一个解。 示例 1： 输入：nums =
随机梯度下降法 $\theta_{t} \leftarrow \theta_{t-1}-\alpha g_{t}$ Code： optimzer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.001) 权重衰减 $\theta_{t} \leftarrow(1-\beta) \theta_{t-1}-\alpha \mathbf{g}_{t}$ 其中 $\mathrm{g}_{t}$ 为第
RT，本人自己写的线段树，支持区修区查和RMQ。 //By lzj #include <cstdio> #define ri register int #define ls p<<1 #define rs p<<1|1 #define int long long #define INF 1e15 using namespace std; const int N=1e6+15; struct node{ int l,r; int tag1,tag2
目录AbstractTermProblem Definition流程PointNetNetVLAD（要反复读）Metric LearningPermutation Invariant数据处理和结果分析 Abstract Unlike its image based counterpart, point cloud based retrieval for place recognition has remained as an unexplored and unsolved prob
import mathimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata_tr = pd.read_csv('3.3 data_tr.txt') # 训练集样本data_te = pd.read_csv('3.3 data_te.txt') # 测试集样本n = len(data_tr)yita = 0.1 # 学习率out_in = np.array([0.0, 0
差分数组差分数组就是原数组对应项和它前面那项的差值 。来看一个例子：原数组 a:5,8,4,3,15差分数组 b:5,3,4,1,12还是先来看例子：原数组：a:5,8,4,3,15它的前缀和数组：c:5,13,17,20,35它的差分数组：b:5,3,4,1,12它的差分前缀和（就是差分数组的前缀和）：d:5,8,4,3,15差分前缀和就是原数
不久前刚学习了导数，现在总结一下基本导数公式的证明。 1.若 \(f(x)=c\) ( \(c\) 为常数),则 \(f^\prime(x)=0\) 。 证明：\(f^\prime(x)=\lim \limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{f(x + \Delta x)-f(x)}{\Delta x}=\lim \limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{c-c}{\Delta x}=0\) 2.若 \(f(x)
1.采样和数据和数据驱动问题： 上图中，clk2表面上跟随clk1的变化，但是实际上clk2滞后clk1一个delta-cycle(如下图）;同时，数据d1的变化也在clk上升沿后的一个delta-cycle，与clk2同时变化。所以，由于各种可能性，clk与被采样数据之间可能只存在N个delta-cycle的延迟，那么采样可能会存在问
1.损失函数 \(我们造成了⼀个损失L(t, y(x))。平均损失（或者说期望损失）就是\) \(\mathbb{E}[L]=\int\int L(t,y(x))p(x,t)dxdt\) \(一般损失函数定义为\)平方损失 \(L(t,y(x))=\{y(x)-t\}^2\) \(损失函数可以写成\) \(\mathbb{E}[L]=\int\int \{y(x)-t\}^2p(x,t)dxdt\) 2.最小化损
不难发现，问题即求$\forall 1\le i\le n,\max_{1\le j\le n}h_{j}+\sqrt{|i-j|}-h_{i}$ 其中$h_{i}$是常数，并将$j$分为$<i$和$j>$两部分分别处理（以下以前者为例） 构造函数$g_{j}(x)=h_{j}+\sqrt{x-j}$，问题也即求$\forall 1\le i\le n,\max_{1\le j<i}g_{j}(i)$ 考虑$g_{j_{1}}(x)$和
Hudi 先说 Hudi。Hudi 的设计目标正如其名，Hadoop Upserts Deletes and Incrementals（原为 Hadoop Upserts anD Incrementals），强调了其主要支持 Upserts、Deletes 和 Incremental 数据处理，其主要提供的写入工具是 Spark HudiDataSource API 和自身提供的 DeltaStreamer，均支持三
平衡点 / 吊打XXX 题目链接：luogu P1337 题目大意 有 n 个重物，都系在一个足够长的绳子上，自上而下穿过桌面的一个洞，然后系在一起，然后问你绳结最后停在哪里。 绳结不会掉下洞口，绳子和桌面没有摩擦，桌子足够高。 思路 模拟退火大概就是利用了固体物质降温的过程，套用了热力学的理论。 然
1. 摘要 在\(ReLu\)的基础上作者提出了\(PReLu\)，在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力，又能减小过拟合风险。 针对的\(ReLu/PReLu\)矫正非线性，作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法。 2. 介绍 在过去几年，随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计，我
XDU的学弟们应该一眼就看明白这是啥意思了。早作参考，早准备分流。 matlab的代码，大二大三的也可以用，把 credit 向量做适当修改就行了。 credit=[5,5,3,2.5,1,5,3.5,3,3,2.5,2.5,1]'; name={"高数1","C","政治1","英语1","体育1","高数2","大物1","离散数学"
数值雅克比本质就是对函数的每一维分别做数值微分，再组合为雅克比矩阵即可。 通常我们做最优化的时候要计算函数的雅克比矩阵，但是如果函数的解析式比较复杂，求其偏导解析解会非常麻烦。 虽然可以利用Mathematica或者Matlab的符号运算进行求解，不过有时候得到的解析解也是很复杂的，再转
