2022-2023 CF加训第二场 题目数：12 ， 过题数：6 ， 补题数：0 Replay 0h-0.5h Hiden写G，yt写A,A是一个大模拟签到，G是关于划分的签到题 0h - 1h Red想出了K的做法，并AC。 0.5h-1.5h Hiden和yt一起弄出了F的通项公式，解决了F 1h-2h Red和yt一起解决B 2h-3.5h yt解决出了H 剩下时间一直de I题的
2022“杭电杯”（1）补题 1002 Dragon slayer（BFS做法） 原题链接 https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=7139 比赛签到题都没写出来，还是太菜了 题意 在一个(n,m)的区域内有k面墙 勇者从(xs+0.5,ys+0.5)出发到恶龙的位置( xt+0.5, yt+0.5)。 求勇者最少要消去多少面墙 思路 由于勇
https://github.com/liurenjie520/sendemailv3 sudo apt-get install python3 sudo apt-get install ffmpeg cd /tmp/ python3 -m pip install -U yt-dlp yt-dlp -F https://www.youtube.com/watch?v=VCkkDClqdos yt-dlp -f 315+140 https://www.youtube.com/watch?v=VCkkDCl
# author: Roy.G# author: Roy.G# author: Roy.Gfrom keras.datasets import mnistimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.utils.np_utils import to_categorical #import to_categoricalimport numpy as npfrom keras.models import Sequential as sqfrom keras.layers
Multi-Style Generative Reading Comprehension 这是2019年发表在ACL的一篇文章，与前面所读的几篇RC、QA文章不同，这篇文章关注的是生成式的RC模型，并且引入多风格的答案生成。 Overview 以往的QA模型通常是抽取式的，即从passage中抽取出一段区间作为预测答案（span prediction），因此
一.对深度优先搜索递归方式的初步认识 1.深度优先搜索算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。
C:\Users\pcl>conda activate torch38 (torch38) C:\Users\pcl>python Python 3.8.11 (default, Aug 6 2021, 09:57:55) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "li
########## Begin ########## import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def calBombTrace(d, v0=50, n=30): g = 9.8 tmax = 2*v0*np.sin(np.radians(d))/g t = np.linspace(0, tmax, n) xt = v0*t*np.cos(np.radians(d)) yt = v0*t*np.sin(
########## Begin ########## import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def calBombTrace(h, v0): g,n = 9.8,30 tmax = (2*h/g)**0.5 t = np.linspace(0, tmax, n) xt = v0*t yt = h-1/2*g*t**2 return xt, yt H = [3000, 2000, 1000]
二次指数平滑法预测 clc,clear ；//清空命令行，工作区 load pre1.txt %原始数据以列向量的方式存放在纯文本文件中 yt=pre1; n=length(yt); alpha=0.3; st1(1)=yt(1); st2(1)=yt(1); for i=2:n st1(i)=alpha*yt(i)+(1-alpha)*st1(i-1); st2(i)=alpha*st1(i)+(1-alpha)*st2
题目给定图像“foreman.qcif”，利用C/python语言进行以下编程操作 1.读取原始视频序列(2帧），其中第1帧为I帧，第2帧为P帧（本次作业第2帧可简单做与第1帧的整体图像帧差值);(20分) 2.进行8x8分块的DCT变换;（15分) 3.设定量化步长Qstep=22进行量化;(10分) 4.完成相应的反量化和反DCT变换;
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5231 为了方便起见，这些模型通常简称为TAR模型。这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为，例如周期，幅度相关的频率和跳跃现象。Tong和Lim（1980）使用阈值模型表明，该模型能够发现黑子数据出现的不对称周期性行为。 一阶TAR模型的示例： σ是噪声标
PySpark时序数据描述 一、基本统计特性1.序列长度2.销售时长3.间断时长4.缺失值占比5.均值(mean)6.标准差(std)7.C.V系数 二、分布特性8.偏度(skewness)9.峰度(Kurtosis)10.雅克-贝拉检验(Jarque-Bera) 三、序列内部特性11.长期趋势12.平稳性13.周期性14.序列复杂度 Py
matlab调用神经网络工具箱实现神经网络示例 以下是调用神经网络工具箱实现手写数字识别的代码 intput=400; hidden=50; output=10; % Load Training Data load('data.mat'); m = size(X, 1); X=X'; % convert y（0-9） to vector c = 1:output; yt = zeros(output,m); for i
上一篇介绍了如何渲染矩形，这一篇介绍如何将叠加的部分透明显示 效果图 主体代码 void DrawRectangle(void) { GLfloat xl, yt, xr, yb, w, h; glPushMatrix(); glLoadIdentity(); glTranslatef(0.0, 0.0, 0.f); w = 1.2; h = 1.0; xl = -0.8; yt = -0.8;
评价与预测模型 Gary哥哥的哥哥 2021.1.30 评价模型 如果评价的权重比较好获得，就不需要下面的较为复杂的方法了 层次分析法 AHP 介绍 层次分析法（AHP）的主要思想是根据研究对象的性质将要求达到的目标分解为多个组成因素，并按组成因素间的相互关系，将其层次化，组成一个层次结
简介 YT Downloader视频下载器是一款非常知名的视频下载器，支持下载YouTube，Facebook，Dailymotion，Vimeo，Metacafe等数百个视频网站的视频 截图介绍 小编实测油管下载在7、8M/s(这个每个人网络环境不同速度也不同，有可能你的网络好的话可以达到满速) 使用方法 下载下来后直接打开文件夹
Encoder-Decoder Framework Encoder-DecoderEncoderDecoderDecoder with Attention 参考 Encoder-Decoder Encoder 输入: X = ( x
#include<iostream> using namespace std; #define INF 1e9+7 int map[30][30]; int dir[4][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1}; int xg, yg; int w, h; int ans; void dfs(int x, int y, int cnt) //坐标 移动次数 { if(cnt >= ans || cnt > 10) return; for(int i
从零到一实现snake算法1、Snake算法原理2、基于曲线演化的实现方法2.1演化方程推导2.2离散化过程2.3 代码实现2.4 讨论分析3、基于水平集的实现方法 1、Snake算法原理 Kass等人最早于1988年提出了主动轮廓模型，该方法通过构造能量函数，从而将图像分割转化为求解能量泛函极值的
一、案例来源与某书籍，数据集样式，采用动态线性回归的方式拟合时间序列模型： 查找gfr与自变量pe、ww2、pill的关系，R代码如下： rm(list = ls()) setwd("D:\\download\\系数\\金融时间序列分析") library(foreign);library(dynlm);library(car);library(lmtest) fertil3 <-
Coloring Torus 如果要构造 n = k 的，那么直接 构造一个第 i 行为 i 的就好了。 那么 n<k<=2n 呢？ 我们考虑斜着的列。 如果第 i 个斜列放 i ，那么也可以达到 n = k 的目的。 如果第 i 个斜列间隔放两种数，那么仍然可以满足条件。这时候就可以做到 k属于 [n,2n] 了。
/* $("#yt_direction_top").on('mousedown',function(){ upstart(); }); */ function upstart(){ require(['videoStart'],function(video){ video.upstart(); }); } /* $("#yt_direction_top").on('mouseup',functi
目前有很多方法看似可以进行时间序列预测，实际上不靠谱。 如下图所示，红线代表预测值，蓝线代表真实值 乍眼一看，两条曲线挺重合的，是不是预测效果就很好呢？ 其实很难说 实际上，上图展示的是单步预测，即给定当前时间点 yty_tyt 之前的一个时间窗口(yt,yt−1,…,yt−N)(y_t, y_{t-1
最近看了一篇关于时间序列模型的论文 以下是关于matlab代码的部分各个方法都有实现 觉得还是这样用起来方便 %平均移动法 %clc; %clear all; %y=[533.8 574.6 606.9 649.8 705.1 772.0 816.4 892.7 963.9 1015.1 1102.7]; %m=length(y); %n=[4，5]; % 自定义 %for i=1:lengt
