793. 阶乘函数后 K 个零 图床：blogimg/刷题记录/leetcode/793/ 刷题代码汇总：https://www.cnblogs.com/geaming/p/16428234.html 题目 思路 首先我们令\(zeta(x)\)为\(x!\)末尾零的个数。根据172.阶乘后的零有\(zeta(x)=\sum_{k=1}^\infty\left\lfloor\frac{x}{5^k}\right\rfloor\)
l1nk editorial 题意： 给定序列 \(\{a_n\}\) ，求出 \(a_n\) 在 \(k \in [1,m]\) 次前缀异或和后的值. 分析: 一个显然的事情是我会且仅会打暴力（？ 赛后 \(\text{dottle}\) 过来讲题 发现它又考了一次 \(\zeta\) 变换 草， 我果然还是不会做 因为异或和加法非常像所以我们把它当
动机 本文是2021年AAAI的一篇文章。在序列推荐中，如果只有用户物品交互数据而没有其它辅助数据的情况下，以往的冷启动方法无法应用在序列推荐中。因此本文提出了一种基于元学习的序列推荐冷启动框架，称为Mecos。Mecos根据有限的交互数据来提取用户的偏好（只需要用户物品交互信息），并学习
RLS算法-公式推导 不带遗忘因子的推导：递推最小二乘法推导（RLS）——全网最简单易懂的推导过程 - 阿Q在江湖的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/111758532 对于一组观测点\((x_1, y_1)\)，\((x_2, y_2)\)，\(\cdots\)，\((x_n, y_n)\)，有如下优化问题： \[err_{min} = min \sum_{i=1
3.1 内容概要 PPT 控制系统零、极点的概念 控制系统的暂态响应 线性时不变系统的概念 劳斯-赫尔维兹稳定性判据 稳态误差 自己总结 从高阶系统可以拆分为叠加在一起的低阶系统这一想法出发，本章首先研究的，是作为系统基本组成部分的一阶系统和二阶系统。 虽然这个想法是好的，但
特征标 令\(G\)是一个有限的交换群，则\(G\to\mathbb{C}^*\)的同态称为\(G\)的特征标。\(G\)的所有特征标组成一个有限的交换群，记\(\hat{G} = \text{Hom}(G, \mathbb{C}^*)\)。我们发现对于\(x\in G\)，特征标的映射\(\epsilon: \chi \to \chi(x)\)定义了一个\(G \to \hat{\hat{G}}\)
设 \(f(x) \in C[0,\pi]\)，且 \(\int_0^\pi f(x)dx=0,\int_0^\pi f(x)\cos xdx=0\) 求证：\(\exists \zeta_1,\zeta_2 \in (0,\pi),\zeta_1 \ne \zeta_2,s.t.f(\zeta_1)=f(\zeta_2)=0\) 设 \(F(x)=\int_{0}^xf(t)dt\)，则 \(F(0)=F(\pi)=0\) 考虑到：\(0=
利用零点存在定理证明： 设 \(f \in C(-\infty,+\infty)\) 且 \(f(f(x))=x\)，证明：\(\exists \zeta \in (-\infty,+\infty),s.t.f(\zeta)=\zeta\) 设 \(f(x)\) 是以 \(2\pi\) 为周期的连续函数，证明：在任何一个周期内，有 \(\exists \zeta \in \mathbb{R},s.t.f(\zeta+\pi)=f(\zeta)\
%Variation of reflectivity of dielectric film with its optical thickness zeta_0=0; zeta=zeta_0; n_0=1;n_g=1.5; lamda=632.8*1e-9; %wavelength:632.8nm h=0:1e-9:lamda; %n=[1.0 1.2 1.4 1.5 1.7 2.0 3.0]; n_1=1.0;n_2=1.2;n_3=1.4;n_4=1.5;n_5=1.7;n_6=2.0;n_7=3.0
题目链接 题意： 记 \(f(t)=\sum\limits_{k=1}^t k[\gcd(k,t)=1]\) 求 \(\sum\limits_{i=1}^n \sum\limits_{j=1}^n (i^2+j^2+ij)f(\gcd(i,j)),n\leq 10^{10}\) 按照原题的做法，将原式莫反，得到 \(\sum\limits_{T=1}^n \left(T^2\sum\limits_{d|T}^{}f(d)\mu(T/d)\right) \sum
字母代码 α \alpha α\alpha β \beta
文章目录 1.箭头2.希腊字母 1.箭头 M ⃗ \vec{M} M \vec{M}
一、简介 理论知识参照：基于重心调节的水下机器人—机械手系统姿态控制技术研究 二、部分源代码 classdef UvmsDynamics properties uvms_kinematics; tau_c; end properties(Constant) %% Robot System Parameters
Prime Number Theorem 质数定理： \([1,N]\) 中质数的个数 \(\pi(N)\sim \dfrac{N}{\log(N)}\)。 Dirichlet's theorem on arithmetic progressions 狄利克雷定理： 对于任意互质正整数对 \((r,N)\)，模 \(N\) 余 \(r\) 的质数集合相对于质数集合的密度为 \(\dfrac{1}{\varphi(N)}\)，其中
在做纳米粒度及Zeta电位分析仪测试时，科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到，好多同学对Zeta电位不太了解，针对此，科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理，希望可以帮助到科研圈的伙伴们； Zeta电位（Zeta Potential，ζ-电位）是指剪切面（Shear Plane）的电
在做纳米粒度及Zeta电位分析仪测试时，科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到，好多同学对Zeta电位不太了解，针对此，科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理，希望可以帮助到科研圈的伙伴们； 一、型号：Zetasizer Nano Z型Zeta电位分析仪 二、制造厂商：
文章目录 空间六点标定法相机小孔成像公式P矩阵的处理线性齐次方程组的求解已知 P P P求内外参数 空间六点标定法 具体小孔成像原
0.1Bearbeiten {\displaystyle \int _{0}^{1}{\frac {{\text{artanh}}\,x\,\,\log x}{x\,(1-x)\,(1+x)}}\,dx=-{\frac {1}{16}}{\Big (}7\zeta (3)+2\pi ^{2}\log 2{\Big )}} Beweis {\displaystyle {\text{artanh}}\,x={\frac {1}{2}}\cdot \log
2021年3月19日，纵行科技在ZETA中日联盟日沙龙活动重磅发布了ZETA技术白皮书报告。ZETA是一种基于 UNB 的低功耗广域网 （LPWAN）技术协议标准，具有覆盖范围广、服务成本低、能耗低等特点，满足物联网环境下广域范围内数据交换频次低、连接成本低、适用复杂环境的连接需求，可应用于泛在物联网
近日，纵行科技与国内领先的无线通信芯片厂商深圳华普微电子宣布共推ZETA M-FSK芯片，致力于打造行业极低成本、高扩展性芯片方案。目前，双方已完成合作研发，并进入流片收尾准备阶段，预计将于2021年10月上市。该芯片内置Advanced M-FSK通信技术，支持双向广域通信，性能指标行业领先但成本极低
物联网在接入各行业的过程中使用了各种各样的行业标准和协议，联盟的形式可以加速聚拢物联网产业链生态，促进物联网应用更好更快地落地，因此成为物联网领域内厂商们欢迎的合作共赢方式。 ZETA就是众多物联网联盟中的一个，这是由基于纵行科技的ZETA物联网技术，联合国内外物联网产业
注意本文中用的字母可能和其他博客中有区别。 黎曼zeta函数\(\zeta(x)=\sum_{n\ge 1} \frac{1}{n^x}\)。 手写时本人喜欢写成\(z\)（因为\(\zeta\)太难写），但是在博客中还是正式点吧。 参考资料： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50817119 https://blog.csdn.net/luositing/article/deta
素数就是没有真因子的正整数，比如2，3，5，7等等。大家学编程之初，免不了要设计一个方法求一个数是否是素数，或者输出小于定于给定参数的全部素数。素数定理呢就是描述这第二个问题的：素数是如何分布的，或者说给定一个比较大的数，有多少个比它小的素数。 研究素数一直是数论学家的最大兴趣，比如
分布鲁棒文章阅读：Distributionally Robust Optimization under Moment Uncertainty with Application to Data-Driven Problems（2010年） 1. Introduction本文贡献 2.Robust Stochastic Programming with Moment uncertaintyThe Inner Moment Problem with Moment Uncertainty
狄利克雷生成函数 定义 对于一个数论函数，设在 \(i\) 处的点值为 \(f_i\)，则定义它的狄利克雷生成函数DGF（Dirichlet Generating Function）为 \(F(x)=\sum\limits_{i=1}^{+\infty}\frac{f_i}{i^x}\)。 根据定义可以知道，若一个DGF为 \(F(x)\)，则原数论函数点积 \(Id\) 的DGF为 \(F(x-1
