题意 题目链接 想法 顺着做网络流24题看到的 起初原本以为是费用流 后来看到\(n <= 20\).. 状压走起 这题状压还是很明显的，\(b1,b2,f1,f2\)都明显压缩，初始状态\((1 << n) - 1\) 目标状态\(0\) 这题因为点数太多，直接建边的话空间代价太大，我们选择对每个点都跑一个\(m\)次的枚举 当
Scala函数高级操作 1、字符串高级操作1.1 定义字符串1.2 字符串拼接 2、匿名函数3、柯里化(Currying)函数4、高阶函数 1、字符串高级操作 1.1 定义字符串 \quad \quad scala提供多种定义字符
传感器数据融合及姿态估计总结 一、准备工作二、原始数据三、传感器直接估算姿态3.1 加速度计和磁力计解算姿态角3.1.1 加速度计解算Roll和Pitch3.1.2 磁力计估算Yaw角 3.2 陀螺仪积分3.3 传感器总结 四、线性互补滤波五、Mahony5.1 加速度计误差计算5.2 磁力计误差计算5.3
Luogu5285 [十二省联考2019]骗分过样例 \(case1,2,3:\) 很明显，求\(19^x\)，直接快速幂。但是\(case3\)数据很大，可以利用\(a^b \mod p= a^{b \mod (p-1)} \mod p\)边读入边取模。 \(case4:\) 没有给模数？拿第一个大数据，暴力枚举模数进行匹配，跑出来模数是\(1145141\)。 \(case5:\) 观察
连接字符串 1、concat( )2、concat_ws( )3、group_concat( ) \quad \quad 在Select数据时，我们往往需要将数据进行连接后进行回显。很多的时候想将多个数据或者多行数据进行输出的时候，需要使用
第11节 隐式有限差分法计算期权价格 11.1 简介11.2 计算美式看跌期权价格算法11.3 算法Python代码实现11.4 参考资料 11.1 简介 我们这里也以美式看跌期权为例。类似显示有限差分法，我们也先将微分方程表示为差分形式。只是这时
1.梯形格式~ 2.其他格式 MATLAB提供了quad( ),quadl( )等函数命令计算一元函数的数值积分， 其中quad( )采用遍历的自适应Simpson法计算函数的数值积分， quadl采用遍历的自适应Lobatto法计算函数的数值积分。 其调用格式一般为[Q,Fcnt]=quad(function,a,b)， 其中function为被积函数（形
\[\text{CF1009F Dominant Indices} \]\(\quad\)题目链接：CF1009F Dominant Indices(洛谷的链接) \(\quad\)没有修改操作，询问子树，这就是一道 Dsu 板子题，这个算法又叫树上启发式合并(下面会细讲)。 \(\quad\)关于此题，用 \(cnt_i\) 数组来表示深度为 \(i\) 的结点数量，另外要注意要在
day -1 \(\quad\)考了一场比赛，又被各种大佬fake了一波...... day 0 \(\quad\)早上竟然还要去机房差评，到了机房wz开始发起了手机好评，于是czx,zmh，wly三个人开始愉快的玩起了CR。 \(\quad\)中午KFC的12元双配套餐，充分的解决了肚子问题，然后就坐地铁前往长沙南，开始了愉快的赶考。 \(\qu
\[\text{关于题意} \]\(\quad\)一道很简单的树剖题，只有三种操作(其实是两种)，唯一要考虑的点是如何将边权转化成点权，考虑到每个点都有且只有一个父亲节点(除根节点1之外)，那么我们就可以将父亲与儿子连接的边权记录到儿子身上，这样 \(n-1\) 条边就可以合理的分配到 \(n-1\) 个点上(除
\(\quad\)前置芝士：Tarjan缩点，建议做做模板题(P3387 【模板】缩点) \[\text{关于题意} \]\(\quad\)给定一个有向图，求要使一个点 \(t\) 能够到达其他所有点还需加多少边？ \(\quad\)因为在一个强连通分量中，每个点都可以到达其他所有点，所以考虑缩点，将一个强连通分量中所有点看做一个点，
考虑\(dp\)，设状态量\(dp[i][j]\)表示抽到\(i\)用了\(j\)次连抽的最大值。 预处理前缀和：\(sum[i]=\sum\limits_{j=1}^i a[j]\) 状转方程：\(dp[i][j]=\max\{\quad dp[i-k-c][j-1]+a[i-k-c+1]+sum[i]-sum[i-k]\quad |\quad k\in[0,d]\quad\}\) 意思是可以选长度为\(k\)的一段单抽，然后
如有错误，欢迎在评论区或私信我指出。 \(Page.81\\1.\ 设X=[x_{1},x_{2},···,x_{n}],Y=[y_{1},y_{2},···,y_{n}]\\\quad a)\quad \varphi (X+Y)=[x_{1}+y_{1},x_{2}+y_{2},···,x_{n}+y_{n}]=\varphi (X)+\varphi (Y)\\\qquad \quad \varphi (kX)=[kx_{1},kx_{2},···,kx
福禄克DSX2系列是Versiv布线认证产品系列中的铜缆认证解决方案。DSX系列中的铜缆认证解决方案。DSX系列报告：DSX2-8000 CH和DSX2-5000 CH，前者可认证高达 Cat8/2 GHZ的布线，后者可认证高达Cat 6A/-2 chass FA/1GHZ的布线。而想要订购DSX2-8000 CH的信息，可以参考福禄克官方一级代理商—
如有错误，欢迎在评论区或私信我指出。 \(Page.30\\1.\ (x_{l},y_{l})\in l\Leftrightarrow \{ (x,y)|y=kx+y_{l}\}\) \(2.\ 证明略(反身,对称,传递),图像：当x与x'相同时，环上y以1为一个周期圈起来形成图11(2)的圆环。再将y与y'相同时，x上以1为一个周期首尾相连形成图11(3)的环
牛顿法存在的问题 计算量大，每次都需要计算HESSE矩阵，对于自变量维数较高的优化函数，计算量是相当大的； HESSE矩阵可能存在不正定的问题，此时求得的迭代方向可能不是下降方向； 为了解决上述问题，需要求HESSE矩阵近似矩阵\(B\) 算法分析 将函数在\(x_{k+1}\)处二阶展开： \[f(x)=f(x_{k+1}
题意： 给定一张有向图，每个点有权值 \(fun[i]\) ，每条边有权值 \(time[i]\) 要求找出一个环，使得环上所有点的点权和除以所有边的边权和最大 解： 首先，显然，这是一道01分数规划题 参照分数规划的套路 假定当前二分的值为 \(mid\) ，有环 \(S=(\{v\},\ \{e\})\) ，环有 \(t\) 个点和 \(t\)
http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=2970 扩展中国剩余定理(EXCRT) 根据容斥原理，每个数最多变换\(n\)次就会进入循环，我们把循环记录下来 例如样例\(1\)： \[P:2\quad 3\quad 1\quad 4\quad 5\quad 6\\ Q:3\quad 1\quad 2\quad 5\quad 4\quad 6\\ 第1个位置：2
这一部分我们介绍两阶段的随机规划问题，并且引入一个新的算法--Benders 分解。 引入问题 假设有一个决策者需要在两个连续的阶段做出决定。在第一阶段需要选择出一个决策向量\(x\)，然后紧接着在得到一些新的信息之后需要在第二阶段确定另一个新的决策向量\(y\)。我们假设存在K种可
在LaTex中，一个字体有五种属性： （1）字体编码： 正文字体编码：OT1、T1、EU1等 数学字体编码：OML、OMS、OMX等 （2）字体族： 罗马字体：笔划起始处有装饰 无衬线字体：笔划起始处无装饰 打字机字体：每个字符宽度相同，又称等宽字体 %字体族设置（罗马字体，无衬线字体，打字机字体） \textrm{Roman Family}\q
P-中值模型 是指在一个给定数量和位置的需求集合和一个候选设施位置的集合下，分别为 p 个设施找到合适的位置，并指派每个需求点到一个特定的设施，使之达到在工厂和需求点之间的运输费用最低。 P-中值模型一般适用于在工厂或者仓库的选址问题，例如要求在它们和零售商或者顾客之间的费用
Concepts of Hypothesis Testing 假说检验的目的是利用样本来测试一个或者多个群体的参数值 Steps for Testing a Hypothesis 1.设定虚无假说(null hypothesis,\(H_0\))和对立假说(alternative hypothesis,\(H_1/H_a\)) 2.指定显著水准(level of significance,\(\alpha\)) 3.决定
问题：给定正整数\(m_1, m_2, ... , m_n\) 和 \(a_1, a_2, ... , a_n\) 求关于 x 的同余方程组的一个解： \[\left\{ \begin{aligned} x \equiv a_1 \pmod {m_1} \\ x \equiv a_2 \pmod {m_2}\\ \vdots \qquad \qquad \quad \quad \\ x \equiv a_n \pmod {m_n} \end{a
写在前面： 我是「虐猫人薛定谔i」，一个不满足于现状，有梦想，有追求的00后 \quad 本博客主要记录和分享自己毕生所学的知识，欢迎关注，第一时间获取更新。 \quad 不忘初心，方得始终。 \quad ❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤ 设计思路 这次主要用到了两个函数，一个是GetKeyState()，用来判断按键
SVM问题 SVM解决二分类问题，初始有一些点\(X = [x_1, x_2, ..., x_n]\), 每一个点对应一个类别\(y = 1 \quad or \quad y = -1\), SVM在高维空间中找一个超平面将样本点尽可能分开，而且分的时候是找一个间隔最大化的分离超平面。 最简单的情形的公式 原问题 \(max_{w,b} \quad \gamm
