问题1：回归的类型 引用链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1741499583241064552&wfr=spider&for=pc 问题2：关于R2的事情 R2叫做拟合优度，R2=SSR/SST=1-SSE/SST 回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares) 残差平方和：SSE（Sum of Squares fo
一、题目大意 标签: 动态规划 https://leetcode.cn/problems/perfect-squares 给你一个整数 n ，返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。 完全平方数 是一个整数，其值等于另一个整数的平方；换句话说，其值等于一个整数自乘的积。例如，1、4、9 和 16 都是完全平方数，而 3 和 11 不是。 示例
Given an integer n, return the least number of perfect square numbers that sum to n. A perfect square is an integer that is the square of an integer; in other words, it is the product of some integer with itself. For example, 1, 4, 9, and 16 are perfect s
输入输出格式 输入格式 输入包含了多个游戏棋盘。每个棋盘包含了 n^2 个点的正方形矩阵 (其中 2 ≤ n ≤ 9)，以及一些起连接作用的横向或纵向的线段。棋盘的的 n^2 个点和 m 条连接线段，格式如下： 第 1 行：n，表示矩阵中单行或单列的点的数目 第 2 行：m，表示连接线段的数目 接下来的
目录 3.1、遍历整个列表3.1.1、使用for 循环遍历列表3.1.2、深入地研究for 循环 3.2、创建数值列表3.2.1、使用函数range()3.2.2、对数字列表执行简单的统计计算3.2.3、列表解析 3.4、使用列表的一部分3.4.1、切片3.4.2、复制列表 3.5、元组3.5.1、元组的性质3.5.2、定义元
一般的LMS算法应用参见该篇。 一般的LMS实际应用 本文设计LMS背后的数学理论知识。 1. The Least Mean Squares algorithm (LMS) SD研究的最陡下降方法是一种递归计算信号统计量已知时维纳滤波器的递归算法 (knowledge about R och p)。 问题是，这个信息通常是未知的！ LMS是一种基于
题目链接：Squares and Cubes cbrt()函数是cmath标头的库函数，用于查找给定数字的立方根 ，它接受数字并返回立方根 #include<stdio.h> #include<math.h> #include<map> #include<algorithm> using namespace std; map<long long ,int >sum; const int maxn=1e9+5; int main()
题目大意 找出1~n之间的平方数和立方数。 分析 先看数据范围1e9, 不能直接枚举判断，那就从1枚举到sqrt(n) 然后的处其平方和立，扔到set里面去重。立方数极端情况会到1e15, 开long long. 代码 #include<bits/stdc++.h> #define int unsigned long long using namespace std;
Content 有 \(n\) 个边长为 \(a_i\) 的正方形，第 \(i\) 个正方形的四个顶点分别是 \((0,0),(0,a_i),(a_i,0),(a_i,a_i)\)，我们定义一个点属于一个正方形当且仅当这个点完全在正方形内或者在正方形的边界上。试找到一个属于 \(k\) 个正方形的点，或者这样的点不存在。 数据范围：\(1\leqs
曾经以为自己只是不会做脑子题。 现在发现自己什么都不会。 一台机，一杯水，一个*3300写一晚上 被套路题教育了。 经典结论：在右侧最近的具有偏序关系的这类点对\((i,p_i)\) 有\(\max_{i \leq j \leq p_i}p_j \leq p_i\) 那么我们发现如果我们要向右走的话如果没有点集要求，那么就是
转载自：【opencv】矩形检测_小白笔记本-CSDN博客_opencv 矩形 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> // //函数功能：用向量来做COSα=两向量之积/两向量模的乘积求两条线段夹角 //输入： 线段3个点坐标pt1,pt2,pt0,
1.题目引入： As their story unravels, a timeless tale is told once again... Shirahime, a friend of Mocha's, is keen on playing the music game Arcaea and sharing Mocha interesting puzzles to solve. This day, Shirahime comes up with a new simple puzzle and
题目链接 大概意思是说求N*M区域内所有正方形的个数%mod emmm 不知大咋推，然后手撸了一个表，发现 n=m 以后是成定值增加答案的 ，我们记定制为Q[] 而且对于 n * n 的规模与 (n-1) *(n-1) 的规模 第推柿子为F【i】=F【i-1】+Q[i]+Q[i-1] 而Q【】的关系则是与前2项有关 = = 反正打
Given a m * n matrix of ones and zeros, return how many square submatrices have all ones. Example 1: Input: matrix = [ [0,1,1,1], [1,1,1,1], [0,1,1,1] ] Output: 15 Explanation: There are 10 squares of side 1. There are 4 squares of side 2. There is 1 s
Squares https://atcoder.jp/contests/arc125/tasks/arc125_b 题意： 给定一个n,找一对x,y满足以下条件： 1≤x,y≤N； x^2-y是个完全平方数（可以是0）； 找出有多少对x,y满足条件； N<=1e12; 思路： 假设最后的完全平方数为z，则x2-y=z2; x2-z2=y;(x+z)*(x-z)=y; 设p=（x+z），q=（x-z）； 则p>=q,pq=y;
题源：LeetCode 链接：https://leetcode-cn.com/problems/perfect-squares 一道比较简单的动态规划： 1 class Solution { 2 public: 3 int numSquares(int n) { 4 vector<int> f(n + 1); 5 for (int i = 1; i <= n; i++) { 6 int minn
power2 = [] for i in range(1,10): power2.append(i*i) print(power2) 输出结果： [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 方法二： squares = [x**2 for x in range(1,10)] print(squares) 输出结果为： [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
2021年春季学期 计算学部《软件构造》课程 Lab 1实验报告 1实验目标概述 本次实验通过求解三个问题，训练基本 Java 编程技能，能够利用 Java OO 开 发基本的功能模块，能够阅读理解已有代码框架并根据功能需求补全代码，能够 为所开发的代码编写基本的测试程序并完成测试，初步保证所
link 难度 思维难度 : 四星半 代码难度 : 一星 标签 \(dp\) + 矩阵乘法 + 组合意义 + 计数 题解 考虑组合意义，就是一个有 \(n\) 个格子，\(n + 1\) 个间隔，每个间隔可以放隔板，把格子分成一些部分。每个格子都可以放 \(1-2\) 个球，红球或蓝球，最后要求每个部分都有且仅有一个红球和一个
原题链接：https://leetcode.com/problems/perfect-squares/ int numSquares(int n) { //0点到n点的最短距离 queue<int> q; vector<int> dist(n + 1, INT_MAX); q.push(0); dist[0] = 0; while (q.size()) { int t = q.front(); q.pop();
有两个玩家参与之后，就需要判断胜负，以及游戏何时结束。 在 Board.js 文件中添加 calculateWinner 方法来计算判断游戏，传入 squares 是一个长度为 9 的数组。 function calculateWinner (squares) { const lines = [ [0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [0, 3
R构建加权最小二乘回归模型（Weighted Least Squares Regression） 目录 R构建加权最小二乘回归模型（Weighted Least Squares Regression）
本篇文章主要是操作列表的大致说明包含一点for循环： #操作列表 #1、遍历列表 magicians=['liuqian','aclie','david'] #for循环 for magician in magicians: print(magician) for magician in magicians: print("你好，我是魔术师"+magician.title()) print("接下来是我的
自言自语 感觉中大型公司用的技术栈都是偏向React，可能Vue比较适合入门以及小项目吧。 相信以后我也会知道React的好处的，努力学习！ 本日简短总结 找出自己的JS的知识盲点 通过井字棋DEMO了解React 学习React核心概念 看了一下Ant Design Mobile 明日安排 看导师给的材料 丑陋的
#3操作列表 遍历列表 for Python的for循环语法结构 for a in b： #a是列表b中的一个元素。（不要忘记冒号） for循环执行过程：先取 b中第一个值，存储与a中，然后执行for循环里的代码；由于b中还有其他值，则继续执行for，直到b中的值均遍历一遍为止。 countries=['china','korean','british',
