问题：设\(\displaystyle f\left( x,y \right)\)是定义在区域\(\displaystyle 0\leqslant x\leqslant 1\)，\(\displaystyle 0\leqslant y\leqslant 1\)上的二元连续函数，\(\displaystyle f\left( 0,0 \right) =0\)，且在\(\displaystyle \left( 0,0 \right)\)处，\(\displ
设要显示圆的圆心在原点(0，0)，半径为R，初始点的坐标为(0，R)，顺时针生成八分之一圆，令：F(x，y)=x2+y2-R2 则圆的方程为： F(x，y)=0 当点(x，y)在圆内时，则F(x，y)<0； 当点(x，y)在圆外时，则F(x，y)>0； 当点(x，y)在圆上时，则F(x，y)=0； 假设当前点为Pi(xi，yi)，取下一个点Pi+1(xi+1，yi+1)的原则是： 1、当F(xi，yi)≤0
在平面解析几何中，圆的方程可以描述为(x – x0)2 + (y – y0)2 = R2，其中(x0, y0)是圆心坐标，R是圆的半径，特别的，当(x0, y0)就是坐标中心点时，圆方程可以简化为x2 + y2 = R2。在计算机图形学中，圆和直线一样，也存在在点阵输出设备上显示或输出的问题，因此也需要一套光栅扫描转换算法。
动态规划（投资问题） 一、问题描述： 一般性描述：设m元钱，n项投资项目，函数fi(x)表示将x元投入第i项项目所产生的效益，i=1,2，···，n; 问：如何分配这m元钱，使得投资总效益最高？ 组合优化问题：假设分配给第i个项目的钱数是xi， 目标函数：max{f1(x1)+ f2(x2)+···+ fn(xn)}； 约束条件：x1+x2+x3+
线性代数matlab上机 一.机算题1.随机方阵的生成与基本运算构造五阶随机方阵：(1)计算$A+B，A-B，6A$(2)计算$(AB)^T,B^TA^T,(AB)^{100}$(3)计算行列式$|A|,|B|,|AB|$(4)若矩阵$A,B$可逆，计算$A^{-1},B^{-1}$(5)计算矩阵$A$和矩阵$B$的秩(6)生成一个$6$行$5$列秩为$3$的矩阵，并求其
一、简介 1 蜜蜂采蜜 自然界中的蜜蜂总能在任何环境下以极高的效率找到优质蜜源，且能适应环境的改变。蜜蜂群的采蜜系统由蜜源、雇佣蜂、非雇佣蜂三部分组成，其中一个蜜源的优劣有很多要素，如蜜源花蜜量的大小、离蜂巢距离的远近、提取的难易程度等；雇佣蜂和特定的蜜源联系并将蜜
基因工程总部需要让M个国家共同解码一段长度为M*L的基因序列。总部的想法很简单，把基因序列均匀分成连续的M段，每个国家各自选一段进行处理，各自的选择不允许重复。但是这些基因太长了，总部文员不知怎么办，请你帮他将序列分段并交给它们对应的国家。 输入
I. 背景介绍 1. 学习曲线(Learning Curve) 我们都知道在手工调试模型的参数的时候，我们并不会每次都等到模型迭代完后再修改超参数，而是待模型训练了一定的epoch次数后，通过观察学习曲线(learning curve, lc) 来判断是否有必要继续训练下去。那什么是学习曲线呢？主要分为两类： 1.模型性
main.m clear; clc; x=[25 40 50 60]; y=[95 75 63 54]; xh=70; lagrange(x,y,xh) lagrange.m function yh=lagrange(x,y,xh) n = length(x); m = length(xh); p = zeros(n,m); for k = 1:n t = ones(n,m); for j = 1:n if j~=k if
题目来源：1707. 与数组中元素的最大异或值 给你一个由非负整数组成的数组 nums 。另有一个查询数组 queries ，其中 queries[i] = [xi, mi] 。 第 i 个查询的答案是 xi 和任何 nums 数组中不超过 mi 的元素按位异或（XOR）得到的最大值。换句话说， 答案是 max(nums[j]
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1、问题 有n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中第i个集装箱的重量为wi，要求确定是否有一个合理的装载方案可将这个集装箱装上这2艘轮船。如果有，找出一种装载方案。 注意，在满足的条件下才可能将这个集装箱装上这2艘轮船。 2、解析 解该类问题的思路是轻者先装，直到
函数对矩阵以及函数矩阵对矩阵求导，我理解主要就是一种简化的写法，用矩阵将多个多元函数对每个元求导写成矩阵的形式，看起来比较简洁。 函数对矩阵的导数 设矩阵 X = (
1. 什么是条件概率？ 根据维基百科， 条件概率是一个事件概率依赖于另一个事件（已然发生）的度量，假设（通过假设、推定、断言或证据）另一个事件发生的概率，表示为P（A / B）。 现在让我们尝试通过一种新的方法在视觉上解释它。 条件概率图 让我们假设我们在START的时间线内开始观察
目录 一、概述二、insertFrame()2.1 原理a、伴随表示b、边缘化 2.2 代码 三、其他部分四、总结 一、概述 自己以前写的东西居然快看不懂，半途而废的代价太大了（哭）。 言归正传，如果trackFrame认为光流符合要求，大概是位移足够大，那么再为之后5帧优化光度误差后，trackFrame返回tr
Benamou Brenier算法 Brief 是一种连续数值方法，将最优传输问题转化为一个容易处理的\(d+1\)维凸变分问题。我们将会用Wasserstein测地线的理论描述它（相比于找到映射，这个方法是找到测地曲线\(\mu_t\)）。 另外两个经典的连续方法是： Angenent-Hacker-Tannenbaum：基于最优传输映射应该
感知机感知机是根据输入实例的特征向量 x 对其进行二类分类的线性模型：f(x)=sign(w⋅x+b) 感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面 w⋅x+b=0w⋅x+b=0.其中w是超平面的法向量，b是超平面的截距。可见感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。 感知机学习的假设感知机学习的重
本文记录因子分析机FM算法的推导和理解笔记 论文地址 https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf FM 推导过程 FM在预测任务是考虑了不同特征之间的交叉情况， 以2阶的交叉为例：
文章目录 1.SVM的基本问题2.核函数3.软间隔 1.SVM的基本问题 在样本空间中，划分超平面(又称为决策边界)可以通过如下线性方程表示： w T
1010 一元多项式求导 题目输入格式:输出格式:输入样例:输出样例:分析：代码： 题目 设计函数求一元多项式的导数。（注：xn (n为整数）的一阶导数为nxn−1 。） 输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过 1000 的整数）。数字间以空格分隔。
题目链接 Problem - 1433D - Codeforces 题目 美好的一天，从看不懂题目开始~~ Example input 4 5 1 2 2 1 3 3 1 1 1 4 1 1000 101 1000 4 1 2 3 4 output YES 1 3 3 5 5 4 1 2 NO YES 1 2 2 3 3 4 YES 1 2 1 3 1 4 题意 给n个区域，用n-1个路把它们连
前向分步算法 回看Adaboost的算法内容，我们需要通过计算M个基本分类器，每个分类器的错误率、样本权重以及模型权重。我们可以认为：Adaboost每次学习单一分类器以及单一分类器的参数(权重)。接下来，我们抽象出Adaboost算法的整体框架逻辑，构建集成学习的一个非常重要的框架----前向
Lagrange 插值法 一、问题 对于给定的一元函数 的 个节点值 。试用Lagrange公式求其插值多项式或分段三次Lagrange插值多项式。 数据如下： （1） xi 0.4 0.55 0.65 0.80 0.95 1.05 yi 0.41075 0.57815 0.69675 0.90 1.00 1.25382 求五次
查看文件系统的动态信息，查看错误原因，终端输入： tail -f /var/log/syslog 查看路径： df -h 查询到U盘信息为 /dev/sdc1 15G 4.4M 15G 1% /media/xi/XI 可能原因： 1 需使用fsck修复U盘文件系统故障 error：FAT: Filesystem error参考：https://www.jianshu.com/p/ce0d
定积分与反常积分 一、定积分概念 \[\begin{align} &定义:设函数f(x)在区间[a,b]上有定义且有界\\ &(1)分割：将[a,b]分成n个[x_{i-1},x_{i}]小区间\\ &(2)求和：[x_{i-1},x_{i}]上取一点\xi_{i},\sum_{i=1}^{n}{f(\xi_{i})\Delta x_i},\lambda=\max{\Delta x_{1},\Delta x_{2},...,\D
