【题目描述】 U142335 公交车 \(\text{LYK}\) 在玩一个游戏。 有 \(k\) 群小怪兽想乘坐公交车。第 \(i\) 群小怪兽想从 \(xi\) 出发乘坐公交车到 \(yi\)。但公交车的容量只有 \(M\)，而且这辆公交车只会从 \(1\) 号点行驶到 \(n\) 号点。 \(\text{LYK}\) 想让小怪兽们尽可能的到达自
概述 最小二乘法在某种程度上无异于机器学习中基础中的基础，且具有相当重要的地位。 optimize模块中提供了很多数值优化算法，其中，最小二乘法可以说是最经典的数值优化技术了， 通过最小化误差的平方来寻找最符合数据的曲线。在optimize模块中，使用leastsq（）函数可以很快速地使用最小二乘
Problem Statement Takahashi has many balls, on which nothing is written, and one bag. Initially, the bag is empty. Takahashi will do Q operations, each of which is of one of the following three types. Type 1: Write an integer Xi on a blank ball and put i
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/11256/J 来源：牛客网 题目描述 There are nn jewels under the sea, and you want to salvage all the jewels. Image that the sea is a 3D coordinate system, and that you are at (0,0,0)(0,0,0) while the ii-th jewel is at (xi,yi,
一、引言 在日常计算中，需要进行一些非线性的计算，如曲边型的面积和变速直线运动的总里程等，由于非线性，导致这些计算不能使用常规的方法来进行。但如果将这些计算涉及的函数在其定义区间上细分成n（n->∞）个区间，在每个细分的区间内，则可以用线性的方法近似用线性的方法来进行计算
上文主要对感知机和SVM进行了简要概括，并对感知机和SVM利用梯度下降算法求解的过程，这篇主要对SVM的对偶形式转化及求解过程进行学习。 SVM的对偶形式 理论上对于线性可分的数据，采用梯度下降对SVM进行求解和学习已能满足基本要求，但考虑到非线性数据，以及问题求解的复杂程度等问
最近研究的故障检测新的方法，发现一个基于故障重构的贡献方法，准确的说是一种基于沿变量方向重建故障检测指标的贡献分析新方法。 在检测到导致故障检测指标超出控制极限的故障情况后，沿每个变量方向使故障检测指标最小化的重构量被定义为该变量的基于重构的贡献（RBC）。 Reconstru
本题来源于哈尔滨工业大学第九届全国大学生数学竞赛初赛模拟试题一。 设 \[\rho(\xi)=\frac{1}{\pi} \cdot \frac{y}{(\xi-x)^{2}+y^{2}} \]\[f(y)=\int_{-\infty}^{+\infty}|\xi-x|^{\frac{1}{2}} \rho(\xi) \mathrm{d} \xi \]其中 \(\xi,x\) 为任意实数, \(y\) 为正实数. 求 \(
题目 n n n个布尔变量 x i ∼ x
大写小写读音读音 Α α alpha 阿尔法 Β β beta 贝塔 Γ γ gamma 伽马 Δ δ delta 德尔塔 Ε ε epsilon 伊普西龙 Ζ ζ zeta 截塔 Η η eta 艾塔 Θ θ theta 西塔 Ι ι iota 约塔 Κ κ kappa 卡帕 ∧ λ lambda 兰布达 Μ μ mu
插值与拟合 在实际问题中，一个函数 y = f ( x ) y=f(x) y=
1 PCA为什么按照方差（特征值）大小排列经过分析后的特征向量，并由此确定各向量重要性？ 经过pca分析后，得到的一系列特征值就是经过重新组合后的各个向量的方差，选取方差大的作为综合指标因子，作为新的特征进行后续工作。方差越大，认为其蕴含的信息越多，这是因为我们认为真正的信息
\(\qquad\) 近些年来，各种中值问题层出不穷，很多朋友因此苦恼不已。 \(\qquad\) 其实，中值问题的一般性的解决方法大抵有\(4\)种： 1.考察函数性质(例如零点定理、介值定理、讨论最值点) 2.利用中值定理(\(\text{Fermat}\)引理、\(\text{Rolle}\)定理、\(\text{Lagrange}\)中值定理、\(
题目 给定 nn 对正整数 ai,bi，对于每对数，求出一组 xi,yi，使其满足 ai×xi+bi×yi=gcd(ai,bi)。 输入格式 第一行包含整数 n。 接下来 n 行，每行包含两个整数 ai,bi。 输出格式 输出共 n 行，对于每组 ai,bi，求出一组满足条件的 xi,yi，每组结果占一行。 本题答案不唯一，输出
传送门 题目大意：给你一个长度为n的数组，要求你在其中找到一个长度最短的连续子序列使得它们的异或和不小于k。如果有多个符合要求的序列，则输出左端点最小的。 根据异或的性质，我们很容易想到异或前缀和快速计算一个区间的异或和。如何快速判断是否有一个数与选中
https://blog.csdn.net/qq_36607894/article/details/100012334?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162678321416780269872462%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162678321416780269872462&biz_id=
前言 补一波高数吧 参考张宇高等数学18讲 中值定理们 拉格朗日中值定理 设 f(x) 满足 f ( x ) =
agui_lagrange.m： function f=agui_lagrange(x0,y0,x) % x0为节点向量，y0为节点上的函数值，x为插值点，f为返回插值 n=length(x0);m=length(x); format long s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(x-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end
作品1号-《白杨礼赞》 那是力争上游的一种树，笔直的干，笔直的枝。它的干呢，通常是丈把高，像是加以人工似的， 一丈以内，绝无旁枝；它所有的桠枝呢，一律向上，而且紧紧靠拢，也像是加以人工似的， 成为一束，绝无横斜逸出；它的宽大的叶子也是片片向上，几乎没有斜生的，更不用说倒垂了； 它的皮，光滑而有银
一、简介 著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和方差远比近似非线性函数本身更容易，因此提出了基于确定性采样的UKF算法。 该算法的核心思想是：采用UT变换，利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布，然后通过非线性函数的传递，再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数的
差分约束系统 差分约束系统是一种特殊的 N N N元一次不等式组。它包含 N N N个变量
## 一、简介 著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和方差远比近似非线性函数本身更容易，因此提出了基于确定性采样的UKF算法。 该算法的核心思想是：采用UT变换，利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布，然后通过非线性函数的传递，再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数
将文本文件中指定的字符串替换成新字符串。 由于目前的OJ系统暂时不能支持用户读入文件，我们编写程序从键盘输入文件中的内容，当输入的一行为end时，表示结束。end后面有两个字符串，要求用第二个字符串替换文本中所有的第一个字符串。 输入格式: Xi’an Institute of Posts and Te
一、简介 人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA)是Li Xiao-lei在2002年提出的(Yazdani, Toosi, & Meybodi, 2010)[1]，目的是模仿鱼类捕食、群集、跟随、移动等行为。AFSA是基于鱼类集体向某个目标运动，并受到自然的启发，是一种并行和随机搜索算法。 与狮子和猴子不同，在
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