题目链接 题目思路 定义\(f(n)\)为前\(n\)个数有多少个斐波那契数 则在\(1-n\)中只需要有\(f(n)+1\)个数就一定能构成三角形 很容易推导，以前也写过，但是忘了... 然后再随便维护下即可 代码 #include<bits/stdc++.h> #define fi first #define se second #define debug cout<<"I AM
背景：在车载监控回传的视频里判断该车里是否有猪 解决思路：在回传视频里做物体识别，如果有猪就框出来并且给出一个代表值 day1 2021-10-27 设想：物体识别，并且在图中框出来猪 1.找正样本 最开始对正样本负样本blabla没有概念，所以瞎转 在csdn里搜猪的数据包，找到了一个1447图+标注文件
1. 轨道方程 轨道方程可由积分常数拉普拉斯积分推导和定义： L ⃗ = v ⃗
emmmmm，是因为在一次训练赛中看到了一道题， 然后就去学了一遍单独发出来把 在nim博弈的定义和证明上算法进阶讲的还是挺详细的， 上道题 洛谷P5675 [GZOI2017]取石子游戏 根据以上定义， 当Alice取完石子后的异或值不为0， 那么一定是一种必败的情况， 假如所取第一堆的数量为\(a_i\)， 而其
Automated Identification of Libraries from Vulnerability Data 本篇文章于2020年发表在CCF推荐A类会议ICSE（International Conference on Software Engineering）上，作者是来自Veracode的杨辰、安德鲁·桑托萨等人和来自新加坡管理大学的大卫洛夫。 introduction Software C
一、题目大意 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出。如果长度相同，按照输入的顺序不变。 输入格式： 输入为若干英文单词，每行一个，以#作为输入结束标志。其中英文单词总数不超过20个，英文单词为长度小于10的仅由小写英文字母组成的字符串。 输出格式：
镜面术语 （Blinn-Phong) 光线的强度取决于反射方向，当 v ⃗ \vec{v} v 越接近
文章目录 一、二分搜索算法1. 非递归代码2. 递归代码 二、冒泡排序算法三、选择排序四、插入排序五、希尔排序六、快速排序七、归并排序八、堆1. 二叉堆的概念2. 调堆3. 用堆实现优先级队列4. 堆排序 九、STL中的sort十、基数排序 一、二分搜索算法 1. 非递归代码 //
use std::cmp::min; /** 821. Shortest Distance to a Character https://leetcode.com/problems/shortest-distance-to-a-character/ Given a string s and a character c that occurs in s, return an array of integers answer where answer.length == s.length and answe
二维空间 给定两点 p 1 , p 2 \ p1, p2 p1,p2可以生
NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_vec.h> UF_initialize(); //求一个三维向量的垂直向量 double vec1[3] = {0, 0, 1}; double vec_perp[3] = { 0 }; UF_VEC3_ask_perpendicular(vec1, vec_perp); //打印 char msg[256]; sprintf(msg, &q
NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_vec.h> UF_initialize(); //求两个二维向量相减 double vec1[2] = { 10.0, 0.0 }; double vec2[2] = { 0.0, 10.0 }; double vec_diff[2] = {0}; UF_VEC2_sub(vec1, vec2, vec_diff); //打印 cha
Table of Contents 1 SoftMax回归概述1.1 标签编码1.2 算法思路2 SoftMax的损失函数及其优化2.1 损失函数2.2 损失函数的求导3 Softmax实现3.1 图片数据集3.2 sklearn实现3.3 python从零实现3.4 使用pytorch的实现 SoftMax回归概述 与逻辑回
NX11+VS2013 #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_vec.h> UF_initialize(); //执行三维向量加法并返回向量 double vec1[3] = { 10, 15, 20 };//第一个三维向量 double vec2[3] = { 45, 60, 78 };//第二个三维向量 double vec_sum[3] = { 0 };//向量1和向量2的
NX11+VS2013 #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_vec.h> UF_initialize(); //将2D矢量转换为3D矢量。设置z坐标为零。 double vec_2D[2] = { 15, 26 }; double vec_3D[3] = { 0 }; UF_VEC2_vec3(vec_2D, vec_3D); //打印 char msg[256]; sprintf(msg, &quo
//将vec里的内容写出到文件 fn write_vec_to_file(slice: Vec<String>, filename: &str) -> std::io::Result<()> { let new_content = slice.join("\r\n"); std::fs::write(filename, new_content)?; // println!("{:#?}",new_co
Tightly- 和 Loosely-Coupled Pallets check-membership crate包含了两个pallet去用稍微不同的方式去解决同一个问题。两个pallet都实现了一个单独的只能由访问控制列表（以下简称为ACL）里的caller成员执行的可调度函数。维护ACL的工作被抽象包装为另一个pallet，这个pallet和memb
2.2 标量场的方向导数和梯度 2.2.1 标量场的方向导数 在标量场中，在 P 点沿 \(l\) 方向的变化率定义为该标量场在 P 点沿 \(l\) 方向的方向导数，记为 \[\left.\frac{\partial u}{\partial l}\right|_{P}=\lim _{\Delta l \rightarrow 0} \frac{u(x+\Delta x, y+\Delta y, z+\Delta
转载https://blog.csdn.net/snowcatvia/article/details/96716344 1.push_back()函数的用法 函数将一个新的元素加到vector的最后面，位置为当前最后一个元素的下一个元素 push_back() 在Vector最后添加一个元素（参数为要插入的值） 1 //在vec尾部添加10 2 3 vector<in
D . In a Jam Description A very hungry caterpillar has a hard time leafing food alone. Just yesterday he got himself into a real pickle (thankfully, he managed to chew his way out of that one). Today, he is in a jam and he needs your help finding his way
上一节记录了线性方程组的静态迭代方法 本节主要介绍非静态迭代方法。 非静态迭代法的基本原理 基于变分原理，考虑以下函数 \[\begin{align} \Phi(\vec x)=\frac{1}{2}\vec{x}\cdot\boldsymbol A\vec{x}-\vec{x}\cdot \vec{b} \end{align} \]若\(\boldsymbol A\)对称，则函数的梯度为
目录 引入 快排划分函数的思想 快排划分步骤如图 代码实现 引入 例如问题需要求10万个整数中，值最大（小）的第10 个元素或者值最大（小）的前10个元素。 10万个整数如果是有序的那会很简单的就求出，但是如果是无序的，那就很困难。如果我们要将10万个数全部排序的话，那也是效率极低的。这
目录 分治算法思想 分治算法使用条件 二分搜索 分治算法之快速排序 分治算法思想 思想：规模为n的原问题的解无法直接求出，进行问题规模缩减，划分子问题（这里子问题相互独立和原问题解的性质是相同的，只是问题规模缩小了）。如果子问题的规模仍然不够小，再进行子问题划分，如此递归的进
题目链接：POJ-2663 设有形状一样的多米诺牌，每张牌恰好覆盖棋盘上相邻的两个方格，即一张多米诺牌是一张 1 行 2 列或者 2 行 1 列的牌。那么，是否能够把 32 张多米诺牌摆放到棋盘上，使得任何两张多米诺牌均不重叠，每张多米诺牌覆盖两个方格，并且棋盘上所有的方格都被覆盖住？我们把这
电流密度的计算 导体中任意一点电流密度\(j\)的方向为改点正电荷的运动方向；\(j\)的大小等于在单位时间内，通过该点附近垂直与正电荷运动方向的单位面积的电荷。 按照这样的规定，某点处的电流密度公式可以写作: \[j = \frac{\Delta I}{\Delta S \cos{\alpha}} \]由此，通过导体任一有限
