J. Counting Triangles 题意： (a, b, c) (a < b < c)，(a, b), (b, c), (c, a) 三边同时为true or false 计数++ 复盘： a -> b -> c -> a , 形成了一个三角形，首先肯定能想到 n 三次暴力枚举，必然超时，想半天也没什么思路，经队友提醒，首先是无向图（一直拿有向图去写），然后三角形的
点赞再看，养成习惯，微信搜索「小大白日志」关注这个搬砖人。 文章不定期同步公众号，还有各种一线大厂面试原题、我的学习系列笔记。 每个路径节点都有一个watcher监控，当该节点数据改变时（CRUD），自动触发watcher，zookeeper的watcher机制是一次性的，触发一次后即销毁,watcher可以用来统
gm（1，1） % x0=[3 5 1 2 7]; % n=length(x0); % x1=cumsum(x0); % t1=x1; % for k=2:n % t1(k)=(x1(k)+x1(k-1))/2;%z1是x1的上午紧邻均值生成数列 % end % for k=2:n % y(k-1)=x0(k); % end % for k=2:n % z1(k-1)=t1(k); % end % z1=z1'; % fai=[-z1 ones(n-1,1)]; % t
由来：根据磷虾群觅食的特性，由Gandomi等在2012年首次提出[1]。在运动过程中，磷虾群不断地聚集以增大种群密度，并减少被捕食的几率，同时探索生存区域，尽可能缩短它们与食物的距离，最终使得种群获得食物。 算法描述： 1、磷虾个体的速度（位置X的微分）更新公式： 解释：磷虾群位置的变化受到三种
Vivo y73s:：配备6.44英寸AMOLED材质屏幕，2400×1080分辨率，90.1%屏幕比例，1670万色，P3色域，支持hdr10。吗?机身尺寸为161×74.04×7.73mm，重量约为171.3g。 vivo手机爆降600这活动太给力了 机会不容错过https://www.vivo.com.cn iQOO Z1：6.57 英寸的右上角挖孔LCD屏，分辨率为 2408x1080 ，色
结构体 由于我水平十分有限，这个系列的随笔也只是对C语言进行查漏补缺，结构体接触的十分少，依稀记得大学里教的C语言到指针就结束了，结构体只停留在知道它是个混合类型的类似数组的东西，所以先进行基础知识的恶补。 C数组允许定义可存储相同类型数据项的变量，结构式 C 编程中另一种用户
1、绘制三维爱心clc clear [X,Y,Z] = meshgrid(linspace(-3,3,101)); F = -X.^2.*Z.^3-(9/80).*Y.^2.*Z.^3+(X.^2+(9/4).*Y.^2+Z.^2-1).^3; hFigure = figure; sz = get(hFigure, 'Position'); set(hFigure, 'Position', [sz(1)-0.15*sz(3) sz(2) 1.3*sz(3) sz(4
平均情况困难问题 小整数解(SIS)问题 给定 Z q n \mathbb{Z}_q^n Zqn 中的
简介 RT 参考链接 https://www.zybang.com/question/f97bc015cbc465258b940ab915fe1948.html 公式如下 设A1(X1,Y1,Z1),A2(X2,Y2,Z2) 三等分点为A3(X3,Y3,Z3),A4(X4,Y4,Z4) X3=(X2+2X1)/3,Y3=(Y2+2Y1)/3,Z3=(Z2+2Z1)/3 X4=(2X2+X1)/3,Y4=(2Y2+Y1)/3,z4=(2Z2+Z1)/3
角度测量(AOA/DOA)室内定位-迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB 原创不易，路过的各位大佬请点个赞 AOA定位，角度测量 迭代最小二乘、高斯牛顿法 二维仅角度测量的定位问题； ~ ~ ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 总结束： 最优化问题方法 1-AOA定位，角度测量 2-非线性最小二乘估计-迭代最小二乘求解 3- 蒙特卡罗 性能
迪芝伦（Digilent）推出全新开发板PYNQ-Z1，支持python Kenshin FPGA开发圈 近日迪芝伦（Digilent）公司推出一款粉红色的开发板卡，命名为PYNQ-Z1。该板卡是基于Xilinx Zynq Z-7020 SoC器件，并且支持PYNQ项目（什么是PYNQ？见下文）使用python语言进行嵌入式系统开发，该板卡在迪芝伦（Digilent）官网上就
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P3793 题目大意 给出\(n\)个数字的一个序列\(m\)次询问区间最大值 保证数据随机 \(1\leq n,m\leq 2\times 10^7\) 解题思路 使用\(ST\)表可以做到\(O(1)\)询问，但是预处理的时空复杂度都是\(O(n\log n)\)，且自带大常数导致过不了
分块乱搞，设块大小为 \(len\)。 我们暴力预处理每个块前缀、后缀的最大值，用 ST表 求出任意连续块之间的最大值。 预处理复杂度为 \(O(\dfrac{n}{len}\log\dfrac{n}{len}+n+n) = O(n)\)。 查询的时候找中间夹着的块的最大值、左侧后缀和右侧前缀。 查询显然是 \(O(1)\) 的。 但是这
索伯算子（sobel operator）常用于边缘检测，在粗精度下，是最常用的边缘检测算子，以广泛应用几十年。sobel算子由两个3X3的卷积核构成，分别用于计算中心像素邻域的灰度加权差。分为垂直方向和水平方向的索伯滤波器Gx and Gy。 sobel 算子的用途主要为: 边缘检测时: Gx用于检测纵向边
Q1: Let X 1 , … , X n
666 小明有一张m*n的好习惯记录卡，记录每一天的好习惯目标达成度（数字0-9表示）。某天目标完成达成，就在当天的格子里写上数字6，目标没有完全达成就写上一个小于6的数字（0-5），目标超额完成就写上一个大于6的数字（7-9）。记录卡上如果能找到一条长度为3的路径并且路径上的三个数字都大于等
collections.deque可以完美的解决这个问题 explanation：deque 可以创建一个固定长度的队列。有新的数据插入且队列已经满时，自动删除最老的一条数据。 基础用法如下 # 用法 # 声明一个长度等于3的队列 # deque也可以不声明长度 q = deque() q = deque(maxlen=3) # 在队列中后
目录一、作业信息二.题目要求三.代码提交 一、作业信息 博客班级 AHPU-软件工程导论-计算机18级 (安徽工程大学 - 计算机与信息学院) 作业要求 四则运算题目生成程序 作业目标 练习编译能力，提高编译能力 学号 3180701335 二.题目要求 写一个能自动生成小学四则运算
Codeforces Round #665 (Div. 2) B - Ternary Sequence 题意 给定两个长度为\(n\) 的序列\(A ,B\) ，他们中分别由\(x_i,y_i,z_i\) 个$ 0 , 1, 2$ 构成，要求构造出这样的\(A,B\) 使得\(\sum C_i\) 最大 \[c_i = \begin{cases} a_ib_i,a_i > b_i\\ 0 , a_i = b_i \\ -a_ib_i , a_i <
#include<iostream> #include<string> #include<algorithm> #define DEBUG if( 1 ) #define N 100010 using namespace std; int z[N],z1[N],z2[N],n; int main(){ while(cin>>z[n++]);n--; int l1=1,pp,l2=1; z1[0]=z[0]; z2[0]=z
高斯混合模型（Gaussian Mixture model） 来源：B站up主：shuhuai008，板书 问题：“高斯”？，“混合”？ 可从两个角度理解 一、从几何角度看：高斯混合模型就是若干个高斯模型的“加权平
向量（vector）a⃗=[x,y,z]\vec a=[x,y,z]a=[x,y,z]应用较广，比如节点的坐标x⃗=[x,y,z]\vec x=[x,y,z]x=[x,y,z]、面的面积矢量S⃗f=[Sfx,Sfy,Sfz]\vec{S}_f=[Sf_x,Sf_y,Sf_z]Sf=[Sfx,Sfy,Sfz]，面空间速度矢量u⃗=[u,v,w]\vec u=[u,v,w]u=[u,v,w]等，都离不开它。同时，向量
我们在一开始学习Java的时候 1."==" 的作用是判断两个对象的地址是不是相等。即判断两个对象是不是同一个对象。(基本数据类型==比较的是值，引用数据类型==比较的是内存地址) 2.equals() : 它的作用也是判断两个对象是否相等。但它一般有两种使用情况： ①类没有覆盖equals()方法
5月19日，iQOO举行线上新品发布会，正式推出Z系列，并发布了首款Z系列产品——iQOO Z1。凭借天玑1000Plus+44W超快闪充+5G双卡双待+144Hz+Wi-Fi6+竞速屏等顶尖硬件组合，Z1一经发布引来众多网友围观，成为“真香”旗舰。 旗舰级5G芯片+超强续航，iQOO Z1带来极致体验 作为iQOO旗下Z系列
往期文章链接目录 Before reading this post, make sure you are familiar with the EM Algorithm and decent among of knowledge of convex optimization. If not, please check out my previous post EM Algorithm convex optimization primal and dual problem Le
