题目 平面上有 \(N\) 个点。需要实现以下三种操作： 在点集里添加一个点； 给出一个点，查询它到点集里所有点的曼哈顿距离的最小值； 给出一个点，查询它到点集里所有点的曼哈顿距离的最大值。 分析 用KD-Tree实现，维护区间横纵坐标最小值和最大值， 由于需要在点集中添加点，可能会导
代码 package kd.bos.lianmei.plugin; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.EventObject; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.http.HttpEntit
题意 题目链接 Sol 首先不考虑\(a\)的限制 我们要求的是 \[\sum_{i = 1}^n \sum_{j = 1}^m \sigma(gcd(i, j)) \] 用常规的套路可以化到这个形式 \[\sum_{d = 1}^n \sigma (d) \sum_{k = 1}^{\frac{n}{d}} \mu(k) \frac{n}{kd} \frac{m}{kd} \] 设\(kd = T\) 那么 \(\sum_{T
1721: on xh kd lh 这道题的描述有点奇怪，但是要注意下面的HINT：kaisamima。 这是一种凯撒密码，接下来给出破解密码的链接，以25的位移进行解码。 接下来用拼音翻译一下：恭喜你破解了密文，这道题目是这样的，给你一个数n，求出n的约束的个数。 题目不难，但是要翻译一下，就有点脑
所在班级 机器学习 实验要求 K-近邻算法及应用 实验目标 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法 学号 3180701202 【实验内容及结果】 【实验代码】 //导入数据 import math from itertools import combinations def L(x, y, p=2): # x1 = [1, 1], x2 = [5,1] if
实验二 K-近邻算法及应用 作业信息 博客班级 博客班级链接 作业要求 作业要求链接 作业目标 理解K-近邻算法原理，实现K近邻算法，学会构建kd树 学号 3180701125 一、实验目的 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 掌握常见的距离度量方法； 掌握K近邻树实现算法； 针对
Scikit learn 也简称sklearn，是机器学习领域当中最知名的python模块之一。sklearn包含了很多机器学习的方式：Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维 Model Selection 模型选择 Preprocessing 数据与处理 使用sklearn可
题目传送门 题目大意 在一个四维坐标系中，给定 \(n\) 个点，问有多少种选择点的方案， 使得这些点排序后任意坐标单调不降，并且选择的点权和最大，同时输出最大值 分析 设 \(f[i]\) 表示最后一个点为\(i\)时的最大点权和， 则 \(f[i]=\max\{f[j]\}+a[i],p[j]\leq p[i]\)， \(p\) 为四维坐标
Springboot_Dubbo_Zookeeper相关配置 yml相关配置信息（生产者——拓展）： # 关于Dubbo相关的配置 # 1:指定当前服务/应用的名字（同样的服务名字相同，不要和别的服务同名) dubbo: application: name: boot-provider # 2:指定注册中心的位置 registry: address: 127.0.0
作者 | 腾讯 AI Lab编辑 | 钰莹1. 概述机器翻译旨在利用计算机实现自然语言之间的自动翻译，一直是自然语言处理与人工智能领域的重要研究方向。随着深度学习的到来，机器更是取得了突破性进展，已成为大众较为熟知和常用的技术。近几年，从 RNN 到 Transformer 的演进，不仅全面提升了翻译性
https://www.luogu.com.cn/problem/P3312 就是要求 ∑ i = 1
AKD 2020-CVPR-Search to Distill Pearls are Everywhere but not the Eyes Institute：Google AI，Google Brain，CUHK Author：Yu Liu，Xuhui Jia，Mingxing Tan GitHub：/ Citation： 13 Introduction 在RL的NAS方法基础上，在评估阶段，使用蒸馏对采样的子网进行训练少量epoch，使RL可以生成性能
一、血压 血压是指血管内由于血液的流动而在单位面积上对血管产生的侧压力。习惯以毫米汞柱（mmHg）为单位。 二、脉搏波 脉搏波是指血流随着心率变化，而产生的周期波形。 当袖带压力大于收缩压时，血流将会阻断，脉搏波随之消失。在测量期间，传感器的压力数据来源于袖带的静态压力和血管
目录 前言graphviz简介graphviz安装graphviz语法 绘制平面KNN模拟图 前言 我在另一篇博文机器学习（3） K近邻算法（KNN）介绍及C++实现中介绍了K近邻算法及KD树的实现方法，博文编写过程中需要显式绘制二叉树将其表示出来。初始方法是使用C++生成KD树，并根据graphv
目录 前言K近邻算法KD树生成KD树通过KD树查询最近邻节点通过KD树查询K近邻节点 K近邻算法三大要素 前言 此前已发布的两篇博客，分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界，并给出C++代码实现，详情参见机器学习（1）泛化误差上界的实现及
简易PID算法的快速扫盲（超详细+过程推导+C语言程序） 分类专栏： Embeded System 文章标签： pid 自动控制 控制器 算法 版权 网上关于PID算法的文章很多，但是感觉有必要自己再进行一次总结，抽丝剥茧地重新认识了一下PID； 文章目录 1 前言 2 开环控制 3 闭环控制
文章目录 KD树1.算法分析1.1 建树1.2 插入/删除1.3 查询 2.模板3.典型例题 KD树 1.算法分析 本文大部分内容来自：https://oi-wiki.org/ds/kdt/ k-D Tree(KDT , k-Dimension Tree) 是一种可以 高效处理 维空间信息 的数据结构。用来处理询问空间最近点对的问题。 1.1 建树
文章目录 前言一、平衡多路查找树1.概述1.1定义1.2特性 2.数据结构3.关键的基本操作的具体实现概述4.应用 二、左偏树（Leftist Tree）1.概述2.数据结构3.关键的基本操作的具体实现概述3.1合并操作3.1.1图示3.1.2伪代码 4.应用4.1例题4.1.1题意：4.1.2思路 三、AC自动机算法1.
0.通俗解释什么叫PID #关于PID通俗解释 1.解释了什么叫PWM占空比输出 #飞卡pid实战教学 2.PID的控制算法 #PID的控制算法计算问题 3.位置式PID公式 pwm=Kpe(k)+Ki∑e(k)+Kd[e（k）-e(k-1)] 4.增量式PID公式 pwm+=Kp[e（k）-e(k-1)]+Kie(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] 增量式使用一般只
#include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int maxn = 1e5 + 50, INF = 0x3f3f3f3f; const double alpha = 0.75; inline int read () { register int x = 0, w = 1; registe
1.kd-tree、八叉树简介 1）kd-tree, 或称 k 维树,是计算机科学中使用的一种数据结构,用来组织表示 k 维空间 中的点集合。一般在点云处理中都是应用到三维的kd-tree。PCL 中 k-d tree 库提供了 k-d tree 数据结构,基于 FLANN 进行快速最近邻检索。最近邻检索在匹配、特征描述子
今天是机器学习的第16篇文章，我们来继续上周KD-Tree的话题。如果有没有看过上篇文章或者是最新关注的小伙伴，可以点击一下下方的传送门：【硬核】机器学习与数据结构的完美结合——KD-tree旋转不可行分析上周我们实现了KD-Tree建树和查询的核心功能，然后我们留了一个问题，如果我们KD-Tree
今天是机器学习的第15篇文章，之前的文章当中讲了Kmeans的相关优化，还讲了大名鼎鼎的EM算法。有些小伙伴表示喜欢看这些硬核的，于是今天上点硬菜，我们来看一个机器学习领域经常用到的数据结构——KD-Tree。从线段树到KD树在讲KD树之前，我们先来了解一下线段树的概念。线段树在机器学习领
作者：CPFLAME 项目代码：https://github.com/CPFLAME/centerX 项目介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/323814368 CenterX This repo is implemented based on detectron2 and CenterNet What’s new Support imgaug data augmentationSupport swaSupport Knowledge Distill, te
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