题目传送门 一、理论知识 算术基本定理 \[\large N=p_1^{\alpha_1}\cdot p_2^{\alpha_2}\cdot ... \cdot p_k^{\alpha_k} \]约数个数定理 \[\large f(N)=\prod_{i=1}^{k}(a_i+1)= (\alpha_1+1)(\alpha_2+1)...(\alpha_k+1) \]证明:因为\(\large p_1^{\alpha_1}\)的约数有\(\large
2022年南京大学强基测试数学试题 复试 考试时间2022年6月18日10:00-11:30 备注:一共是考两门:数学和物理各45分钟,数学一共三道题目 1. (2022年南京大学强基计划)设$n>1$为正整数,证明:$$\left( \frac{n+1}{3} \right) ^n< n! <\left( \frac{n+1}{2} \right) ^n.$$ 解法一. 先证明
1.查看当前mon节点 [root@mon1 ~]# ceph mon state2: 3 mons at {alpha=10.10.200.3:6789/0,beta=10.10.200.4:6789/0,gamma=10.10.200.10:6789/0}, election epoch 84, quorum 0,1,2 alpha,beta,gamma 2.例如删除mon.gamma节点，首先停止mon.gamma节点 [root@mon1 ~]# /etc/init
General Seniority 学习笔记(1): BCS 我学习了参考文献 [1,2]，把里面的核心公式推导核对整理了，因为觉得有点意思。做完笔记我顺手写了个代码，还没来得及核对。 下一步可以考虑投影 broken-pair 的优化和投影，即 seniority 取次极小的内秉态做投影。 参考文献： [1] 贾力源，"Application
0. 文章目的 面向C#新学者，介绍命名空间（namespace）的概念以及C#中的命名空间的相关内容。 1. 阅读基础 理解C与C#语言的基础语法。 理解作用域概念。 2. 名称冲突与命名空间 2.1 一个生活例子 假设猫猫头在北京有一个叫AAA的朋友，在上海有两个叫AAA的朋友，上海
0. 文章目的 面向C#新学者，介绍命名空间（namespace）的概念以及C#中的命名空间的相关内容 1. 阅读基础 理解C与C#语言的基础语法 2. 名称冲突与命名空间 2.1 一个生活例子 假设猫猫头在北京有一个叫AAA的朋友，在上海有两个叫AAA的朋友，上海的两个AAA一个喜欢咸粽子，一
首先把置换环转化成同余方程就不说了。 问题在于如何判断 \(10^6\) 个同余方程是否合法。 每个同余方程形如 \(x\equiv a\pmod{m}\)。 考虑逆 CRT，对于模数 \(m\)，唯一分解成如下： \[m=\prod_{i=1}^k p_i^{\alpha_i} \]然后方程可以拆分为： \[\left\{\begin{matrix} x \equiv a \pmod{
前面我们从矩阵乘法出发定义了线性映射，现在来尝试为线性映射对应矩阵（最好是唯一的）。如果能建立这样的等价关系，则一方面，对抽象的矩阵乘法，我们可以用映射去理解它；另一方面，对于任何线性映射，我们都可以用矩阵完全涵盖它的性质——毕竟相比于映射中各种各样的描述，矩阵是更“标准”的性
目录Spin-ImageSpin-Image 生成算法Spin-Image实现（unity）生成图片参数计算网格强度（CPU）计算网格强度（GPU）项目地址参考资料 Spin-Image Spin-Image(自转图像)是一种表面表示技术，主要用于三维场景下的表面匹配和目标识别。 Spin-Image使用面向对象的坐标系统对任意表面的全局属性进行编
转自原文 Cesium热力图实现 生成热力图的算法我是用的一个热力图插件 heatmap.js。 heatmap中热力图生成原理： heatmap中首先会根据输入的渐进色参数，在内部生成一个0-255色值的调色板。 var \_getColorPalette = function(config) { var gradientConfig = config.gradient || con
机械设计基础 解答题知识点 自由度 p10 \[F = 3n-2p_L-p_H \] 运动构件：凡是可以运动的构件 低副：两个运动约束，只能转动（转动副）和移动（移动副）。每一个低副都由两个构件构成。 高副：只有一个运动约束，构件之间靠点或线接触 虚约束：去除约束之后运动不变 局部自由度：滚子，视作焊接在一起。与
目录第十一讲 信度理论(1)第一节 基础知识一、信度理论的背景二、贝叶斯方法回顾三、贝叶斯方法例题第二节 有限波动信度一、完全信度的判别准则二、完全信度三、部分信度 第十一讲 信度理论(1) 第一节 基础知识 一、信度理论的背景 在保险实务中，我们往往需要对一组保险合同来确定
原始Viterbi算法 (1) 初始化 (初始状态向量乘以第一个观测 $ o_{1} $ ) : \[\begin{array} \delta_{1}(i)=\pi_{i} b_{i}\left(o_{1}\right), \quad i=1,2, \cdots, N \\ \psi_{1}(i)=0, \quad t=1,2, \ldots, N \end{array} \](2) 递推，对于 $ t=2,3, \ldots, T $ \[\delta_{t}(i)
设想和目标 我们的软件要解决什么问题？是否定义得很清楚？是否对典型用户和典型场景有清晰的描述？ 当前计算机学院的核心专业课程《操作系统》的理论部分和实验部分建设都趋于成熟，实验平台也需要进一步开发完善。实验的参与者主要包含课程教师、助教和选课学生。这三类用户分别需要
Alpha阶段事后总结 项目 内容 这个作业属于哪个课程 2022年北航软件工程 这个作业的要求在哪里 团队项目-Alpha阶段软件发布声明 Part1 设想和目标 1.1 产品 ① 产品定位 『主打VR Chat功能的高校元宇宙』 主要考虑对于普通大学生和教师的社交，在设计之初没有考虑到有
Alpha阶段项目展示 项目 内容 这个作业属于哪个课程 2022年北航软件工程 这个作业的要求在哪里 团队项目-Alpha阶段项目展示 Part1 项目与团队亮点 1.1 团队介绍 1.1.1 成员分工 姓名 真相 个人介绍 PM 前端开发 后端开发 测试 杨濡冰 一只性格开(sha)朗(dia
复杂度 $ O(n) $ 总体复杂度 $ 10^{6} $ 点击查看代码 #include<iostream> using namespace std; const int N = 1e6 + 10; typedef long long LL; int primes[N], cnt; int eulers[N]; bool st[N]; void get_eulers(int n) { eulers[1] = 1; for (int i = 2; i <= n
Scrum Meeting 2022-05-09 0. 说明 日期：2022-05-09 任务：总结Alpha工作和主要问题，讨论下一步计划 1. 进度情况 组员 负责 两日内已完成的任务 后两日计划完成的任务 困难 杨濡冰 PM&客户端 物体放置逻辑修改#94操纵方式换成lyyf的#110相机远近与俯仰关系#112模型移动逻辑deb
SIS模型 代码 fun1.m function dx=fun1(t,x) % 大家可以修改里面的参数，来看结果的变化 global TOTAL_N % 定义总人数为全局变量 beta = 0.1; % 易感染者与已感染者接触且被传染的强度 alpha = 0.06; % 由感染状态I恢复为易感者状态S的恢复率 dx = zeros(2,1
Scrum Meeting 2022-05-07 0. 说明 日期：2022-05-07 任务：例会9，总结近两日进度，讨论后续发布和测试事宜 1. 进度情况 组员 负责 两日内已完成的任务 后两日计划完成的任务 困难 杨濡冰 PM&客户端 完成了个人空间的逻辑优化，对接了很多模型，加入了放置物品的功能 继续完成个人页
package com.jn.rz.实验三; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * @author 江南大学1033190417 * @date 2022/5/5 10:42 */ public class Status { public char[][] status; public Status(char[][] status) {
Scrum Meeting 2022-05-01 0. 说明 日期：2022-05-01 任务：例会7，总结近两日进度，产品测试，下周计划 1. 进度情况 组员 负责 两日内已完成的任务 后两日计划完成的任务 困难 杨濡冰 PM&客户端 个人场景完善 完成个人场景UI优化 暂无 冯张驰 PM&服务端 修复了用户接口若干bug 引
Scrum Meeting 2022-04-30 0. 说明 日期：2022-04-30 任务：例会5，总结昨日进度，讨论bug和解决方案，讨论合并明天产品 1. 进度情况 组员 负责 两日内已完成的任务 后两日计划完成的任务 困难 杨濡冰 PM&客户端 房间逻辑更改debug我的空间UI完善#56 #79 封装下载模型，写文档修改整体
目录概主要内容代码 Lee S., Lee H. and Yoon S. Adversarial vertex mixup: toward better adversarially robust generalization. In IEEE Conference on Computer Vsion and Pattern Recognition (CVPR), 2020. 概 本文提出类注意哦那个 AVmixup 方法用以提高鲁棒的泛化性.
此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 线性回归算法 回归问题中，根据已给的数据集，拟合出一个线性的函数。 代价函数 均方误差函数 Mean squared error \(J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(y'-y_i)^2=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h_{\theta}(x_
