赛时应该口胡了个大概，可惜没有转化成更纯粹的问题。 问题可以看做有多少不同的 \(x\) 满足 \(x=\sum_{i=1}^{m}(\frac{1}{k})^{a_i},1-x=\sum_{i=1}^{n}(\frac{1}{k})^{b_i}\)。 以上结论可以将平均数的过程建成一棵树，然后 \(x\) 代表权值为 \(1\) 的叶子结点，\(y\) 代表权值为 \(0
给自己在洛谷写的题解引路 一道很好的第二类斯特林数题，当然如果不会相关知识却知道函数求导的话，也可以推出公式（本人就属于后者）。 PS：不过 OIer 如果会函数求导的话应该肯定会斯特林数吧…… 题目链接：1716F - Bags with Balls 题目大意：设一个长度为 \(n\)，元素取值在 \([1,m]\) 内的
#pragma once #include<graphics.h> void drawAlpha(IMAGE* picture, int picture_x, int picture_y) //x为载入图片的X坐标，y为Y坐标 { // 变量初始化 DWORD* dst = GetImageBuffer(); // GetImageBuffer()函数，用于获取绘图设备的显存指针，EASYX自带 DWORD* draw
Shortest Distance (20) Link 使用数组长度倍增的方法。 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <string> #include <string.h> #include <vector> using namespace std; int n,m,x,y; int
CF1290F Making Shapes 考虑凸包，向量集合确定了就能确定唯一凸包。 考虑向量加法转化到最后就是 \(\sum_{x_i>0}c_ix_i=-\sum_{x_i<0}c_ix_i,\sum_{y_i>0}c_iy_i=-\sum_{y_i<0}c_iy_i,\sum_{x_i>0}c_ix_i\le m,\sum_{y_i>0}c_iy_i \le m\) 这里 trick 就是用数位 dp 的方式去解决
本文同步更新于洛谷博客 题目描述 给定两个四面骰子 \(A\) 和 \(B\)，且骰子上的数均在 \(1\) 和 \(10\) 之间。问是否存在骰子 \(C\)，使得三个骰子的胜负关系形成一个环。 题解 直接暴力枚举 \(C\) 上的数即可，不要忘了有平局的情况。 小优化 如果存在一种情况满足条件就不用继续枚
实习三 一元线性回归分析 资料介绍 现有全球海平面气压场资料，文件名NCEP_slp_30y_Wt.dat，时段：冬季1978~2007年共30年。水平分辨率：7.5*7.5（具体参考NCEP_slp_30y_Wt.ctl文件），格点数：48*24。 另有热带太平洋海温场资料，文件名NCEP_TPSST_30y_Wt.dat，范围：120~300E，20S~20N. 时段：冬季1978~2
function ve(){ var i = fm.name.value; var i2 = fm.name2.value; if (i2==555527) { var iiy = 1 } if (i==1234567) { var iy = 1 } if (iy>0&&iiy>0) { window.open(url='file:///C:/Users/Admini
本文将同步发布于： 洛谷博客； csdn； 博客园； 简书。 题目 题意简述 给定 \(n\)，有 \(2n\) 个人排成两排，每个人有一个 \(\texttt{lvl}\) 值，第一排为 \(x_i\)，第二排为 \(y_i\)。 现在要求你给第一排的人与第二排的人配对，如果第一排种 \(i\) 与 第二排的 \(j\) 配对，那么第一排中的 \([1,
今天给大家分享一个波浪粒子鼠标跟随3D动画效果的源代码： 首先看一下效果图： 当我们晃动鼠标的时候，波浪粒子跟随我们的鼠标一起变化，3D立体哦！ html源码： <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional
文章目录 1. 前言2. 程序分析2.1 轨迹栏2.1.1 函数原型2.1.2 创建窗口2.1.3 添加轨迹栏 2.2 画布2.3 鼠标监听事件2.4 主循环2.5 绘图逻辑 3. 程序功能演示4. 程序完整代码 1. 前言 本文给出一个鼠标绘图的综合程序。程序由两部分组成：一是参数设置，二是画板显示。参数设置
PART 01 复数的定义 复数的定义 定义 形如 z = x + iy 的数称为复数 ，这里 x,y ∈R . x 称为 z 的实部 ，记为 Re z ，y 称为 z 的虚部 ，记为 Im z ，i 称为虚数单位 . 注1 全体复数的集合记为 C . 当 y = 0 时 ，将 x + i0 与实数 x 等同 ，在这一意义下 ，实数集 R 可以看作复数集 C 的子集
题面传送门 显然这道题有定义\(dp_i\)表示到\(i\)点的最大价值，\(dp\)式\(dp_{i}=\max\limits_{j=1}^{i-1}{dp_j-(x_i-x_j)^2-(y_i-y_j)^2+w_i}\)这样的\(dp\)是\(O(n^2)\)的 考虑怎么优化，显然一列中只有最下面的列转移更优，这样复杂度变成\(O(nm)\) 这个亚子似乎可以斜优，展开试试:
#include <bits/stdc++.h> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/video.hpp" #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "openc
题意 给定两个数组$x, y$，有三种操作 给定$l, r$，令$\overline x = \frac{1}{r - l + 1}\sum_{i = l}^r x_i,\overline y= \frac{1}{r - l + 1}\sum_{i = l}^r y_i$，即该数组$[l,r]$间数的平均数，求$$\frac{\sum_{i=l}^r(x_i-\overline x)(y_i-\overline y)}{\sum_{i=l}^r (x_i-\over
CV笔记|图像处理：Harris特征点检测器——兴趣点检测1 基础知识1.1 特征点检测1.2 角点1.3 图像梯度2 Harris角点检测基本原理2.1 建立数学模型3 基于OpenCV的实现3.1 代码示例3.2 运行结果4 Harris角点的性质4.1 参数kkk对角点检测的影响4.2 Harris角点检测算子光照不变性4.3
SVM问题 SVM解决二分类问题，初始有一些点\(X = [x_1, x_2, ..., x_n]\), 每一个点对应一个类别\(y = 1 \quad or \quad y = -1\), SVM在高维空间中找一个超平面将样本点尽可能分开，而且分的时候是找一个间隔最大化的分离超平面。 最简单的情形的公式 原问题 \(max_{w,b} \quad \gamm
std::vector<LPCWSTR> cpaText; cpaText = {L"Hello World!",L"Your Boy Made His First Window!",L"YEAH"}; int iY = 5; for (int iLoopCounter = 0; iLoopCounter < cpaText.size(); iLoopCounter++, iY += 20) {
Exercises 3.2 21. (a). For $\omega = sinz$, what is the image of the semi-infinite strip $S_1 = \{x+iy|-\pi<x<\pi,y>0\}$ (b). what is the image of the smaller semi-infinite strip $S_2 = \{x+iy|-\frac{\pi}{2}<x<\frac{\pi}{2},y>0
拆一下式子： \(\begin{aligned}原式&=\sum\limits_{i=1}^n(x_i-y_i+c)\\ &=\sum\limits_{i=1}^nx_i^2+y_i^2+2x_ic-2y_ic+2c^2-2x_iy_i\\&=nc^2+\sum\limits_{i=1}^nx_i^2+y_i^2+2c(x_i-y_i)-2x_iy_i\end{aligned}\) 那么我们只要令最后一项最大即可。 我们把 \(x\) 数组复制一倍拼
T1： 约瑟夫问题。 经证(da)明(biao)可知，最终答案计算方法是： 答案由$1$开始，每次加$m$，若大于次数加一，就对次数加一取模。 可以$O(1)$计算每次取模的位置，取模不超过$mlogn$次，于是时间复杂度为$O(mlogn)$。 T2： 普及：向量叉积：$v_1=(x_1,y_1),v_2=(x_2,y_2) \Righ
// BoxBufferGeometry /* BufferGeometry中封装了所有的对外的接口，BoxBufferGeometry类只是填充BufferGeometry中的数据 */ function BoxBufferGeometry( width, height, depth, widthSegments, heightSegments, depthSegments ) { //该类继承自Buff
支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在支持向量
支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 支持向量
我只是一名搬运工，以下内容来自：刘建平Pinard：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6097604.html 1. 背景 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年
