题目传送门 \(\color{red}{see}\space \color{blue}{in}\space \color{green}{my}\space \color{purple}{blog}\) 小学生又双叒叕来写题解啦！ 看到其他题解描述得并不清晰，我就来一发。 这道题实际上不困难，重点就是贪心。 只要遵循“能用隔板就用隔板，尽量将一个箱子所能装的坚果数最
前言 记录遇到的通信中的数学优化方法。本文所介绍的是分式规划（Fractional Programming，FP）在以和速率最大化为目标的波束赋形问题求解中的应用。其关键思想有二： 利用 Lagrange 对偶将 SINR 项提取至 log 函数外面； FP 中的 二次变换（Quadratic Transform）。 FP 在通信中的应用有很
UI界面： <Window x:Class="Test.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xmlns:d="http://schemas.micros
1、在main函数中进行设置 x.showMaximized(); 2、代码如下 int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); QFile qssfile(APP_STYLE); //读取样式文件 qssfile.open(QFile::ReadOnly); QString qss; qss = qssfile.readAll();
题意： 初始 \(ans=0\)，进行 n 个回合的游戏。每个回合先由 Alice 选一个 \([0,k]\) 之间的实数，然后 Bob 让 ans 加上或减去这个实数。Alice 想最大化 ans，Bob想最小化 ans。Bob至少要 “加” m 次 ans 最后会是一个定值。输出最终的 ans \(1\le m\le n\le 2000\) 思路： \(f(n,m)\) 表
前提： 已安装好Typora 一、设置Typora自适应宽度 Typora在最大化窗口后，书写区域没有跟随最大化，还处于中间位置，不太人性化 2、调整Typora书写区域为自适应宽度 打开Typora——>文件——>偏好设置——>外观——>打开主题文件夹——>打开github.css（默认使用的这个主题，若换了主题则打
https://www.lanqiao.cn/problems/307/learning/?contest_id=55 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 4 int main() 5 { 6 int i,j,N; 7 scanf("%d",&N); 8 int a[N+1]; 9 for(i=1;i<=N;i++){ 10 scanf("
估计量：函数 估计值：函数的值 估计量的标准：无偏性 有效性 一致性 矩法 极大似然估计 独立出现的概率相乘 使连乘积最大 牛顿-拉夫逊算法：score function收敛即可 期望最大化算法：两次期望最大化的差值收敛即可 存在的问题：local最大化（而非global最大化） 贝叶斯估计 边际概率 P(A) 联
目录 一、算法原理 1、性质 2、主要函数 3、参考文献 二、代码实现 三、结果展示 1、网格模型 2、采样结果 3、点云中的采样结果 一、算法原理 1、性质 一个理想的 Poisson 圆盘采样点集需要满足 3 个条件: 无偏差采样性质 (采样区域的每个没有被覆盖的点都有
1005. K 次取反后最大化的数组和 题目链接：1005. K 次取反后最大化的数组和(简单) 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，按以下方法修改该数组： 选择某个下标 i 并将 nums[i] 替换为 -nums[i] 。 重复这个过程恰好 k 次。可以多次选择同一个下标 i 。 以这种方式修改数组后，返回
首先在window窗体中设置属性ResizeMode="NoResize" 然后这个时候还可以在任务管理器中对程序进行最大化最小化 当触发最大化最小化事件时,进行拦截 前台代码 StateChanged="window_StateChanged" 后台代码 private void window_StateChanged(object sender, EventArgs e)
开始有个需求是自定义任务栏，但是在使用【Application.Current.MainWindow.WindowState = WindowState.Maximized;】做到最大化得时候使用 发现窗口最大化了会遮挡任务栏， 网上搜索了一下，原来指定窗口得最大长款就行了 <Window x:Class="EvalutionScaner.App.Views.MainWindow"
paper:https://arxiv.org/pdf/1910.10699.pdf abstract: 问题： knowledge distillation忽视了structural knowledge 实验结果： 新方法产生了优化，有的时候甚至是test中的top 1 method : 目标： 最大化互信息，让不同的输入尽可能映射到不同的值，相同的输入在T和S模式下映射的值尽可
解题思路 贪心解决:有操作时尽量操作小的比如负数,如果负数操作完还有剩余操作数,则将剩余操作数都用于操作最小的数如果剩余操作数%2==0或者数组中包含0那就说明剩下的操作数可以使当前数组不变,直接return sum,如果以上两项都不符合,那其实剩余操作数可以看成对最小的数进
线性分类器最佳准则 线性分类器三种最优准则： Fisher 准则：（LDA）投影后类内间隔最小，类间间隔最大。即最大化“广义瑞利熵”。感知准则函数 ：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。支持向量机 ：最大化样本到分界面的间隔。
给定一个整数数组 A，我们只能用以下方法修改该数组：我们选择某个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i]，然后总共重复这个过程 K 次。（我们可以多次选择同一个索引 i。） 以这种方式修改数组后，返回数组可能的最大和。 示例 1： 输入：A = [4,2,3], K = 1 输出：5 解释：选择索引 (1,) ，然后 A 变为 [4,
正值双11之际，想对以下问题进行一些解读： 某公司现期望通过调整价格的方式使获得的利润最大化。考虑量价关系函数： (其中 为商品销量， 为商品价格， 为价格弹性系数)，且单个产品成本Costtotal 由两部分 组成：与商品价格无关的基本成本Cost ,以及销售时需支付的平台抽成佣金成本 （
给你一张 无向 图，图中有 n 个节点，节点编号从 0 到 n - 1 （都包括）。同时给你一个下标从 0 开始的整数数组 values ，其中 values[i] 是第 i 个节点的 价值 。同时给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 edges ，其中 edges[j] = [uj, vj, timej] 表示节点 uj 和 vj
文|智能相对论 作者|叶远风 AI算法工程师像普通用户在搜索引擎上搜索信息一样，将数据标注结果的标签（例如，车辆、树木）输入到互动窗口，所有与之有关的AI数据“元信息”就被筛选出来，随后，工程师用新的方式将这些数据重新“打包”构建起一个新的场景库，导入到AI模型的训练过程当中，一次针
随着软件行业的快速发展，现代的软件系统越来越复杂，功能越来越多，测试人员除了需要保证基本的功能测试质量，性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试，很多人就直接连想到Jmeter。认为LR就等于性能测试，其实这是不对的。Jmeter只是性能测试的一个工具，但性能测试不仅仅是Jm
前言 在目前涉及到的构建目标策略时都包含了最大化操作，总是选择最大的那个（贪心策略，例如Q-learning、Sarsa等）。这些算法在估计值的基础上进行最大化可以被看做隐式地对最大值进行估计，例如真值为0，但估计有正有负 直接选择最大化处理，估计出来的真值一定是正的。这就可以被称为最大化
视频转码的算法在逐渐优化，软件转码消耗的时间也越来越多，换算为pixels/second的话，可以看出更加明显的数量级的差异描述一个这个卡的作用，同样的视频质量的话，传输带宽可以降低5倍；自研的卡实现了两种转码算法：编码核心，使用标准的256bit位宽的AXI数据总线，和32bit位宽的APB控制总线；设计上
A Re-Ranking Algorithm for Identifying Influential Nodes in Complex Networks 本文基于节点排序方法，提出了一种新的信息传播函数重新排序算法，以识别复杂网络中一组有影响的节点。对于该算法的每一步，选择得分最高的节点，然后利用信息传播概率函数INF根据所选节点的局部路径
资料放在前面： 文章的贡献如下： （1）提出了一个基于最大化MI的理论框架来理解词表示学习模型，并将已知的方法统一到这个框架之中，如skip-gram，masked language modeling（如BERT）和permutation language modeling（如XLNET）。并指出BERT和Skip-gram其实在最大化一个相似的目标式，而他们最大的不同
前言： 学习了 Sutton 的《强化学习（第二版）》第6章时序差分学习的控制部分，将笔记提炼如下。 笔者阅读的是中文书籍，所提到的公式，笔者将给出其在英文书籍上的页码。英文书籍见 Sutton 个人主页： http://incompleteideas.net/book/the-book.html 本次笔记内容： 6.4 Sarsa：同轨策略下的时
