本题要求编写程序，计算序列部分和 1 - 1/4 + 1/7 - 1/10 + ... 直到最后一项的绝对值不大于给定精度eps。 输入格式: 输入在一行中给出一个正实数eps。 输出格式: 在一行中按照“sum = S”的格式输出部分和的值S，精确到小数点后六位。题目保证计算结果不超过双精度范围。 输入样例
李超线段树可以用来维护平面上的线段（但是要求 \(x\) 或 \(y\) 其中一维比较小，在 \(10^5\) 及以内）。 称一条线段能成为区间 \([l,r]\) 中的最优线段，当且仅当： 该线段的定义域完整覆盖了区间 \([l,r]\) ； 该线段在区间中点处最优。 模板题：P4097 [HEOI2013]Segment 题意：给定平面
容易发现单峰函数取到极值时导数为0，而导数又是单调的，所以可以直接在导数上二分。 洛谷板子： #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; #define eps 1e-10 int n; double a[20], l, r, mid, res; inline double f(
自动微分原理与示例机器学习的同学在学习过程中会经常遇到一个问题，那就是对目标函数进行求微分，线性回归这类简单的就不说、复杂的如神经网络类那些求导过程。本文介绍了五种微分方式，最后两种才是自动微分。前两种方法求出了原函数对应的导函数，后三种方法只是求出了某一点的导数。
本题要求编写程序，计算序列部分和 4∗(1−1/3+1/5−1/7+...) ，直到最后一项的绝对值小于给定精度eps。 输入格式: 输入在一行中给出一个正实数eps。 输出格式: 在一行中按照“Pi = pi”的格式输出部分和的值pi，精确到小数点后四位。题目保证输入数据和计算结果均不超过双精度范围。
np.clip()的三个参数: 第一个为数组, 使用第二个参数代替数组中小于该数的数据, 修改后这个就是也最小的数值 使用第三个参数代替数组中大于该数的数据, 修改后这个数就是最大的数值 x = np.array([0, 0, 0.2, 0.4, 0.7, 1, 1]) np.log(x) import numpy as np x = np.
主要熟悉各类关键字触类旁通 关键字： 网络节点： 格式：BU_ NODE1 NODE2 .... 例： BU_: CEM HUT GW T_Box Tester 表示dbc中包含CEM HUT GW T_Box Tester五个网络节点 报文： 格式：BO_ id name：dlc tx_node 例：BO_ 51 T_Box_FD1: 16 T_Box 表示id为51（0x33）名称为T_Box_FD1的网络报文，其数据
1. APN定义 APN是 Access Point Name的缩写，称为接入点名称。 APN在GPRS网络中用来标识通过PGW要连接的外部PDN网络，实际上就是对一个外部PDN的标识。 APN一般都是部署在PGW设备上，或者逻辑连接到PGW上。每个PGW都具有一个名称标识（A
S1 连接 NOTE：这里的 S1 连接我们特指 S1-C 上的连接。 eNB 和 MME 发送 S1AP 消息之前需建立 eNB 和 MME 之间的 S1 连接。S1 连接分为两个层面： eNB 的 S1 连接（Non-UE-associated S1-connection）：是 eNB 和 MME 的 S1AP 实体之间的连接。eNB 入网时会主动和 MME 建立 S1 连接（eNB
题目链接 思路： 经过一系列公式的每次到达最高点时s = E / mg，还有下坠所以每隔一次落地有两次要乘以2得 s = 2E / m*g。 代码： #include <bits/stdc++.h> #define fastio ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(NULL), cout.tie(NULL) #define debug(a) cout << "debug : " <<
AT指令集CREG、CGREG、CEREG的区别 CREG：针对所有网络CGREG：针对GPRS的网络注册信息，可以简单理解为2G网络CEREG：针对EPS网络的注册信息 (EPS是3GPP标准委员会在第4代移动通信中出现的概念)，可以简单理解为4G网络 使用CAT1或NB模块查询网络注册状态时，根据你自己实际的模块是4G网
7-69 计算圆周率 (15 分) 根据下面关系式，求圆周率的值，直到最后一项的值小于给定阈值。 2π=1+31+3×52!+3×5×73!+⋯+3×5×7×⋯×(2n+1)n!+⋯ 输入格式： 输入在一行中给出小于1的阈值。 输出格式： 在一行中输出满足阈值条件的近似圆周率，输出到小数点后6位。 输入样例
前提 我是用Visio画的图，利用的转换软件是PhotoShop，网上有很多用的是Adobe acrobat，如果没有PhotoShop软件的话，建议移步别的博客哈。 正文 很简单只有两步：第一步，将图片转成PDF格式；第二步，利用PhotoShop将PDF格式另存为.eps格式。 下面具体来说： 第一步 打开visio，将之前画好的图Ct
https://www.cnblogs.com/gaozejie/p/9741186.html 一、准备工作 1、点击下载PLSQL，本次安装的PLSQL版本为12.0.7，建议安装64位。 2、下载PLSQL时，版本旁边会有个“Language pack”的链接，点击后左侧选择“Chinese”即可下载汉化包。 3、注册码 PLSQL Developer
LU分解求线性方程组 解一维平板非稳态导热隐式格式时，需要求解线性方程组。LU分解适合线性方程组有唯一解的小规模求解。 function x=LUsolve(A,B,x0,eps,M) %LU分解法求方程组的解（矩阵公式求解） %A为方程组的系数矩阵；b为方程组的右端项 %x为线性方程组的解；x0为迭代初值 %eps为误差
JROI 的比赛题。 不是特别难想，但是一些关于浮点数的操作需要注意。 因为精度问题等浮点数的问题，赛场上 \(100 \to 4\)，赛后也调了一晚上，交了一页多才过。 从一个点出发，每次只能顺时针或逆时针转 \(90\deg\)，且相邻两次不能转的方向相同，乱序给出所有转折点，求所有线段的长度的平方除
求连续区间数组均值最大（区间内个数规定最小值） 一维数组(POJ 2018) 题意：给定一个非负序列，求长度大于F的连续子序列的平均数最大 解法：在实数上二分平均数mid，判断a中是否有长度大于F平均数大于等于mid，再进行调整二分区间 设定一个b数组，b[i]=a[i]-mid 当b[i]的区间和大于等于0的时候
补充 浮点数的比较以及圆周Pi的定义 const double eps = 1e-8; const double Pi = acos(-1.0); #define Equ(a,b) ((fabs((a)-(b)))<(eps)) #define More(a,b) (((a)-(b))>(eps)) #define Less(a,b) (((a)-(b))<(-eps)) #define MoreEqu(a,b) (((a)-(b))>(-eps)) #define LessEq
CF Round #730 (Div.2) A: 给\(a,b\)，求\(max\{gcd(a+t, b+t)\}(t \in Z)\)和取得此\(max\)值的\(|t|_{min}\)。当\(max = \infty\)时输出"0 0"。 if (a == b) cout<<"0 0"<<endl; else { int g = max(a, b)-min(a, b); cout<<g<
训练 分为两个网络： Embedding层和GNN度量层 EmbeddingOmniglot omniglot EmbeddingOmniglot( (conv1): Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_st
一、MVO 1.基本概念 MVO算法的思想启发于物理学中多元宇宙理论,通过对白/黑洞(宇宙)和虫洞等概念及其相互作用机理的数学化描述实现待优化问题的求解。 白洞：是一个只发射不吸收的特殊天体，并且是诞生一个宇宙的主要成分； 黑洞：刚好与白洞相反，它吸引宇宙中一切事物，所有的物理定律在黑
Asymptote Asymptote: the Vector Graphics Language Asymptote 是一门矢量图形编程语言，同时是一个矢量作图工具。 Asymptote目前缺少IDE、自动代码提示等生态，因此为了方便画图，可以自己做一个简易IDE。 inotifywait 使用inotifywait实现一个功能：当.asy文件被更改时，自动调用
A 排序后模拟即可。 #include<bits/stdc++.h> #define I inline #define max(a,b) ((a)>(b)?(a):(b)) #define min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b)) #define abs(x) ((x)>0?(x):-(x)) #define re register #define ll long long #define db double #define N 20000 #define mod
0.618法 很像三分法 t1=a+0.382*(b-a) t2=b-0.618*(b-a) 不断更新左右端点，直到b-a\(\leq\)eps 牛顿法 选一个初始点，用二阶泰勒公式近似模拟函数，一阶导数为0，就可以获得迭代式子。然后不断迭代就可以了。 当两次的差值小于eps时就break
利用几何关系转化以后，变成经典的区间覆盖问题 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int maxn = 10010; const double eps = 1e-11; int n, L, w; int p[maxn], r[maxn]; struct Seg{ double l, r; bool operator < (const Seg &x)
