1. argmin latex没有直接的argmin命令，定义一个： \DeclareMathOperator*{\argmax}{arg\,max} \DeclareMathOperator*{\argmin}{arg\,min} 代码： \DeclareMathOperator*{\argmax}{arg\,max} \DeclareMathOperator*{\argmin}{arg\,min} \argmin_{\theta} \[\DeclareMathOpe
NOI2013 D1T1矩阵游戏 题解 题意 给定a,b,c,d和一个N\(\times\)M的矩阵，其中\(f[1][1]=1,f[i][j]=af[i][j-1]+b\) 除了第一行以外，\(f[i][1]=c\times f[i-1][m]+d\) 求\(f[n][m]\)的值 a,b,c,d<\(10^9\) n,m<\(10^{1000000}\) 思路 不太熟悉矩阵乘法，但看到一递推式，我死去的关于数列
未完成！！！！！！ 神经网络的训练主要是通过优化损失函数来更新参数，而面对庞大数量的参数的更新，优化函数的设计就显得尤为重要，下面介绍一下几种常用的优化器及其演变过程： 【先说明一下要用到符号的含义】： 损失函数里一般有两种参数，一种是控制输入信号量的权重(Weight, 简称$ w $），另一种是调
1、管理 -> 选型 -> 启用数学公式支持 2、使用markdown编辑器 3、示例：$\sum_{1}^{m}\theta ^TX^i$ \[\sum_{1}^{m}\theta ^TX^i \]说明：公式使用\(\$\)，或\(\$\$\)独立一行，具体参考markdown语法 4、在线公式编辑器：https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php
You have a tortilla with radius 1 and wish to form a cone. You may cut out any wedge you like from the tortilla. The point of the wedge must be at the center of the circle. After cutting out the wedge you then attach the two straight edges remaining to fo
LaTeX Test $\alpha$, $\beta$, $\gamma$, $\tau$, $\eta$, $\epsilon$, $\varepsilon$ $\partial$, $\nabla$, $\Delta$ $(\varphi \ast u)(x) = \langle u, \tau_x\widetilde{\varphi}\rangle$ $$(\widehat{u})^{\vee} = u = (u^{\vee})^{\wedge}, \q
坐标系介绍 地球坐标 (WGS84) WGS-84：是国际标准，GPS坐标（Google Earth使用、或者GPS模块） 国际标准，从专业GPS 设备中取出的数据的坐标系 国际地图提供商使用的坐标系 火星坐标 (GCJ-02)也叫国测局坐标系 GCJ-02：中国坐标偏移标准，Google Map、高德、腾讯使用 中国标准，从国行移动设备
EM Algorithm 目录EM AlgorithmJensen's inequalityEM Algorithm Jensen's inequality convex function: \(f''(x) \ge 0\) or \(H \ge 0\) (Hessian matrix when x is a vector) \[E[f(x)] \ge f(EX) \]EM Algorithm EM can be proved that it ma
I=imread('附件B.PNG'); f=rgb2gray(I);%灰度化 BW=edge(f,'canny'); %edge:以灰度图像为输入，'canny'为边缘检测算子 % 输出BW为二值图像，边缘处为白（255）其余部分为黑（0） [row,col]=size(BW); rhomax=round((row*row+col*col)^0.5);%计算对角线距离 A=zero
一、欠/过拟合问题（Under fitting/Overfitting Problem） 欠拟合 拟合偏差非常大，用于预测时误差也会非常大。 过拟合 方差非常大，即拟合曲线与训练数据拟合得非常好以至于曲线非常复杂，导致缺乏足够的数据来约束，不能很好地泛化到新的样本数据中。 解决拟合问题 减少特征的数量
1. 直线和线段 假设 \(x_1\ne x_2\) 是 \(\mathbf{R}^n\) 空间（n维欧氏空间）中的两个点，直线 \[y=\theta x_1 + (1-\theta)x_2 \]是穿过 \(x_1\) 和 \(x_2\) 的直线，\(\theta\in \mathbf{R}\) 。若满足 \(\theta\in(0,1)\) ，则 \(y\) 为连接 \(x_1,x_2\) 的线段上的一点。 2. 仿射集(af
大学数学杂志问题征解栏目 — 问题 4 (供题者: 谢启鸿、厉茗) 设 $n$ 阶复方阵 $A$ 满足: 对任意的正整数 $k$, $$|A^k+I_n|=1.$$ 证明: $A$ 是幂零阵. 证法一 (代数证法, 由湖南第一师范学院 2018 级本科生伍诗颖同学给出) 设 $A$ 的特征值为 $\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\l
什么是Nerf nerf是一种通过隐式表达做新视角合成任务 (novel view synthesis task) 的工具, 隐式表达指的是在渲染过程中不对目标物体或者场景进行显示的建模 其输入是某个视角下发射的视角方向d=(θ, Φ), 以及对应的坐标x,y,z, 通过神经辐射场\(F\theta\), 得到体密度和颜色.
目录概动机算法一些实验结果MNIST + LeNetCIFAR-10 + Conv + DropoutCIFAR-10 + VGG|ResNet + lr decay + augmentation Frankle J. and Carbin M. The lottery ticket hypothesis: finding sparse, trainable neural networks. In International Conference on Learning Repres
Four dogs occupy the four corners of a square with side of length a. At the same time each dog starts walking at the same speed directly toward the dog on his left. Eventually all four dogs will converge at the center of the square. What path does each do
目录1. 编译incubator-datasketches-cpp编译datasketches-cpp项目编译datasketches-cpp项目的Python Wrapper for Datasketches2. 编译incubator-datasketches-postgresql3. Verifying installation of datasketches-postgresql with a test database4. Advanced Examples of data
边缘检测 边缘主要包括轮廓线边缘和纹理边缘 寻找图像中的边缘是为了找到变化非常强烈的相邻像素，例如从0-255或从255-0。 Robert算子(Robert operator) I[i, j] : 图像中的像素值 通过高斯滤波器卷积图像，我们将得到 \[S[i,j]=G[i,j:\sigma]*I[i,j] \]\(\sigma\)是高斯分布。 使
Locally Weighted Regression None parametric learning algorithm. Need to keep training data in the memory. Formally fit \(\theta\) to minimize \[\sum_{i=1}^{m} w_{i}(y_{i}-\theta^Tx_i)^2 \]where \(w_i\) is a weighting function. \[w_i = e^{-\frac
大家 令一个没有被点亮的点为根，设 \(f_{x,0/1/2,0/1}\) 表示 \(x\) 为根的子树里面有路径的 \(0/1/2\) 个端点，此时得到的不完成的序列使得 \(x\) 的开灭状态为 \(0/1\) 的最小序列长度 值得指出的是，$f_{x,2,*} 的常规理解是 \(x\) 子树中的序列在最终序列中分成两截，\(x\) 在第一截
【计算几何】学习笔记 计算几何，即用电脑解决几何问题，可以大致分为二维计算几何和三维计算几何。因作者实力有限，本文仅介绍二维计算几何中比较基础的部分QAQ 如有表述不当请提醒！ 二维计算几何，在平面上进行，通常有着点、线、面的参与，用于解决一些几何问题。本文将先讲解一些数学上几
点 计算两个都不包含圆心的方案和一个不包含一个任意的方案。 包含圆心等价于凸包上两个相邻的点之间的距离 \(\le \dfrac{L}2\) 。枚举 \(1\sim n\) 中某个点并让其作为长度 \(>\frac{L}2\) 线段的端点。在线段上的点只能选另一个颜色，剩下的可以任选，得到点数之后可以快速幂 对于
逻辑回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然名字里有”回归“两字，那么这两者又有什么关系呢？ 1.从线性回归到逻辑回归 逻辑回归的原理是用逻辑函数将线性回归的结果\((-\infty,+\infty)\)映射到\((0,1)\)，故先介绍线性回归
1. 一元线性回归（模型描述） 常用符号： m ： 训练样本的数量 x ： 输入变量/特征 y : 输出变量/预测的目标变量 （x, y）: 表示一个训练样本 $$(x^{(i)}, y^{(i)})$$ : 表示特殊训练样本/第i个训练样本 监督学习的工作过程: 2. 代价函数 在线性回归中我们要解决的是一个最小化的问题 Idea:
题意 给定正整数 \(n\)，求有多少 \(\{1,2,\dots ,n\}\) 的子集 \(S\) 满足任意一个 \(1\) 到 \(n\) 到整数都能被表示成 \(S\) 的子集和，且方案数小于等于 \(2\)。 对 \(998244353\) 取模。 \(n\le 1500\) 题解 一看到这个，就想到 AHOI 的山河重整，但做法完全不同。 考虑用背包判
本文为吴恩达 Deep Learning 笔记 深度学习的实用层面 概念 训练 / 验证 / 测试： Training Set 训练集 Development Set 验证集 Test Set 测试集 偏差 / 方差： Bias 偏差 Variance 方差 Underfitting 欠拟合 Overfitting 过拟合 Optimal Error / Bayes Error 理想误差 / 贝叶斯
