定义 设函数\(y=f(x)\)在某区间内有定义，\(x_0\) 及 \(x_0+\Delta x\) 在这区间内，如果增量 \[\Delta y=f(x_0+\Delta x)-f(x_0) \] 可表示为 \[\Delta y = A\Delta x+\omicron(\Delta x) \]其中 \(A\) 是不依赖于\(\Delta x\)的常数，那么称函数 \(y=f(x)\) 在点\(x_0\)是可微的，而\(
446. 等差数列划分 II - 子序列 思路：类似最长上升子序列，注意开long long 就好。 体会：dp开一维不够表示的时候多开一维 using ll = long long; class Solution { public: int numberOfArithmeticSlices(vector<int>& nums) { int n = nums.size(), res = 0; ve
一致连续定理 一致连续定义 设函数 \(f(x)\) 在区间 \(I\) 上有定义，如果，\(\forall \epsilon > 0, \exist \delta >0\)，使得对于在区间 \(I\) 上的任意两点 \(x_1, x_2\)，当 \(|x_1 - x_2| < \delta\) 时，恒有 \(|f(x_1) - f(x_2)|<\epsilon\)，则称函数 \(f(x)\) 在区间 \(I\) 上一致连
FEM 把物体分为多个基本图元，如四面体。 我们可以用四面体的顶点集合来表示这个物体。 1. FEM物理引擎工作流 Loop: 通过受力更新顶点速度 碰撞检测<先导顶点位置更新> 顶点位置更新 2. 顶点位置更新 为了达到更好的效果使用后向欧拉法， x表示位置，t表示时间，可以导出两个公式： 下时
成就更好的自己 随着现代智能化设备程度的提高，激光雷达已经是在智能控制与检测领域的极其常用的智能化传感器，今天就来介绍一下3irobotix公司的Delta-1A激光雷达。 Delta-1A激光雷达是一款低成本中等性能的激光雷达，相比于思岚科技的激光雷达，激光线数，测距范围，抗干扰性，功能模式，看
习题10.1 由题， \(T=4, N=3,M=2\) 根据算法10.3 第一步，计算终期 \(\beta\) ： \(\beta_4(1) = 1, \beta_4(2) = 1, \beta_4(3) = 1\) 第二步，计算中间每期 \(\beta\) ： \(\beta_3(1) = a_{11}b_1(o_4)\beta_4(1) + a_{12}b_2(o_4)\beta_4(2) + a_{13}b_3(o_4)\beta_4(3) = 0.46\)
本文内容主要摘抄自NNDL和科学空间 批量梯度下降法(Batch gradient descent) 定义可导的损失函数\(L(\cdot)\)，给定批量大小（batch size）\(K\)，每次选取\(K\)个训练样本\(\cal{S}_t=\{(\bf{x}^{(k)},\bf{y}^{(k)})\}^{K}_{k=1}\)。第\(t\)次迭代时，损失函数关于参数\(\theta\)的偏导数
此内容理论部分出自书《Numerical Simulation Of Optical Wave Propagation With Example In Matlab》第二章 "Digital Fourier Transforms" 1、基本原理： 根据傅里叶变换的定义公式： （1） 当对上述公式进行关于x的n阶求导数时，则有： （2） 因此，对公
引用自Acwing，原题链接： 98. 分形之城 目录： 题目 题解 代码 题目 城市的规划在城市建设中是个大问题。 不幸的是，很多城市在开始建设的时候并没有很好的规划，城市规模扩大之后规划不合理的问题就开始显现。 而这座名为 Fractal 的城市设想了这样的一个规划方案，如下图所示： 当城区
题目链接：https://onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&category=0&problem=3892&mosmsg=Submission+received+with+ID+26561660 如果边按边权的排名不变，那么最小生成树的边就不会改变，发生改变的时刻，一定有两条边边长相等 涉及解二次方程
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.01627.pdf 代码链接：https://github.com/hku-mars/livox_camera_calib 主要内容 本文提出了一种不依赖于棋盘格等辅助标定物体，实现像素级相机和激光雷达自动标定的方法。 方法 直接从点云中提取3D边特征，一避免遮挡问题，并且使用了精确度更
1.schema校验其实，通过前面几节的案例会发现，spark sql的dataframe往delta lake写数据的时候schema是不需要用户进行schema校验的。Delta lake会自动校验DataFrame和delta lake 表的schema兼容性。Delta lake使用以下规则来校验Dataframe和 delta 表是否兼容：1).Dataframe列必须在目标
学习BM算法正确搜索方式： 搜索“BM算法线性递推”->随便点开一个博客，得到全名“Berlekamp-Massey算法”->复制搜索。 其实单纯是记不住全名 参考资料： https://blog.csdn.net/qq_39972971/article/details/80725873 https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Berlekamp-Massey.html
对于ODE \[\dot{x} = f(t, x), x(0) = x_0 \]我们需要考虑它是否存在唯一解，也即存在唯一性定理的条件。最通用的方法是Pichard迭代： \[x_0(t) = x_0 \]\[K:x_1(t) = x_0 + \int_0^t f(s, x_0)ds \]\[K^2:x_2(t) = x_0 + \int_0^t f(s, x_1(s))ds \]\[\cdots \]\[K^n:x_n(t) = x_0
任务描述 给定一个视频的媒体文件和弹幕文件，你需要提取其中弹幕爆发的片段，并剪辑成一个新视频。 思路分析 这个问题太开放了。本文 YY 了一种 naive 的方法来近似完成这一功能。 采用 [2] 中的计算方法，取两个不同的窗口宽度 \(\Delta_1 <\Delta_2\)。 设定一个阈值 \(T\)。对于每
目录任务描述思路分析代码实现测试结果References 任务描述 给定视频文件和爬取的弹幕（JSON 格式），要求将弹幕在整个视频长度区间内的分布密度计算出来并作图。其中，对于给定的窗口宽度 \(\Delta\)，\(t\) 时刻的密度 \(\rho(t)\) 定义为 \(\rho(t)=\displaystyle \frac {\displaystyle
一、简介 1 前言： 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己
深度学习优化器 深度学习中的优化器均采用了梯度下降的方式进行优化，所谓炼丹我觉得优化器可以当作灶，它控制着火量的大小、形式与时间等。 ♠ 初级的优化器 首先我们来一下看最初级的灶台（100 - 1000 元） Batch Gradient Descent (BGD) 名字叫做批梯度下降，实际上每次迭代会使用全部
《整体微分几何初步》教材勘误 沈一兵编著的2009年7月高等教育出版社的《整体微分几何初步》(第三版)是南京大学《微分几何》课程(2021年春季学期)的中文参考教材，因为精力所限，只给出在学习过程中发现的前三章的勘误(其中第7个错误和第8个错误由陈学长老师指出). 在第零章到第二章，
文章目录 文献笔记1.数学符号定义2. 最小方差Delta对冲3. 理论推导4. 参数估计和模型评估4.1 参数估计4.2 模型评估 5. 标准对冲 VS 最小方差delta对冲5.1 数据处理5.2 参数估计5.3 文献笔记 参考文献 [1] Hull, J. , & White, A. . (2017). Optimal delta hedging fo
证明1 1-1 若\(E\)是开集，则\(E^c\)是闭集。 设\(\{x_k\}\in E^c\)使得\(x_k\to y\)。若\(y\in E\)，则因\(E\)是开集，存在某\(B_r(y)\subset E\)，从而有\(x_k\in B_r(y)\)，这与\(x_k\in E^c\)矛盾。 1-2 Cantor集是完全不连通的完备集。 由Cantor集的构造，我们知道对于\(C_k\)，其每一
★★★ 个人博客导读首页—点击此处 ★★★ 环境aarch64的交叉编译器 我们将C语言翻译成汇编代码，来看volatile关键字的作用 我们先看一段C语言代码 void udelay(uint64_t usec) { uint64_t start, cnt, delta,freq; volatile uint64_t delta_us = 0; //------
一、简介 1 前言： 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己
题目链接：点击查看 题目大意：初始时给出一个长度为 n n n 的序列，每次可以询问 k k k 个位置的异或和，
Part 1 Max-Minsum Dispersion Problem 先来看一个小故事，转自(链接：http://blog.csdn.net/fudan_abc/article/details/2052642)，假如老板要你解决一个问题，你绞尽脑汁还是想不出来，叫天天不应，叫地地不灵，这时你走进老板办公室，可以采取3种策略： (1)一副倒霉像，神情ws，可怜巴巴的说：老板，我没
