((aligned

hdu6715 算术 2019百度之星初赛3-1003

\[\begin{aligned}&\sum_i\sum_j\mu(\frac{ij}{(i,j)})\\&=\sum_{d}\sum_i\sum_j\mu(\frac{
weixin_30566063·2020-08-11 14:51

CF1208题解

C\(\begin{aligned}\0011\\0011\\2233\\2233\\\end{aligned}\)将每个四方格分别加上\(0,4,8,12\)D\(O(nlog^2n)\)从末尾开始计算
weixin_30402343·2020-08-11 14:42

蓝桥杯省赛笔记之2012省赛试题

蓝桥杯省赛笔记之2012省赛试题自动售水机2012年的试题可谓新手入门级别，可以将此试题进行循序渐进的学习的起点考点={IIC总线驱动独立键盘定时器考点=\left\{\begin{aligned}&&
bimox·2020-08-11 10:16

蓝桥杯省赛笔记之2013省赛试题（江苏省）

蓝桥杯省赛笔记之2013省赛试题模拟智能灌溉考点={IIC总线驱动(PCF8591,EEPROM)时钟(DS1302)独立键盘考点=\left\{\begin{aligned}&&\IIC总线驱动(PCF8591
bimox·2020-08-11 10:10

MarkDown编辑公式换行 等号对齐

代码：$$\begin{aligned}KPI&=(N+S)W\\PI&=N+S\\I&=W\end{aligned}$$$$\begin{aligned}loss&=(y_i-Q(s,a;\theta
条件反射104·2020-08-11 03:12

深度学习基础 - 累加符号和连乘符号

深度学习基础-累加符号和连乘符号flyfish累加符号其他名字SigmaNotation、SummationNotation示例1∑i=15i=1+2+3+4+5\displaystyle\begin{aligned
flyfish1986·2020-08-10 16:46

多柱汉诺塔的Frame-Stewart算法

个盘子的最小移动次数设三柱汉诺塔，移动nnn个盘子的最小移动次数为T(3,n)T(3,n)T(3,n)T(3,n)={1n=12f(3,n−1)+1n>1T(3,n)=\left\{\begin{aligned
Tribleave·2020-08-10 14:07

二叉树同构与实现——参考浙江大学.数据结构

二叉树同构与实现——参考浙江大学.数据结构项目ABCDleft-12-1-1right13-1-1A-B-C-DColumn1Column2centered文本居中right-aligned文本居右新的改变
泡沫gre·2020-08-10 12:15

part-aligned系列论文：1707.Deeply-Learned Part-Aligned Representations for Person Re-Identification 论文笔记

Deeply-LearnedPart-AlignedRepresentationsforPersonRe-Identification一种超简单有效的行人对齐识别网络！inspiredbyattentionmodel，proposeapart-alignedhumanrepresentation基于特征图FCN全卷积提取特征图部分应用GoogLeNet部分网络，特征图输入到K个分支的partnet
xuluohongshang·2020-08-09 03:38

cartographer 体素滤波器 voxel_filter.cc

sensor/internal/voxel_filter.cc在localTrajectoryBuild_2d.cc中被调用constsensor::PointCloud&filtered_gravity_aligned_point_cloud
xiaoma_bk·2020-08-09 03:58

信号处理 - 微分到差分的转换

1)−f(k)\Deltaf(k)=f(k+1)-f(k)Δf(k)=f(k+1)−f(k)二阶向前差分：Δ2f(k)=Δf(k+1)−Δf(k)=f(k+2)−2f(k+1)+f(k)\begin{aligned
罗伯特祥·2020-08-09 01:35

【深度学习】单变量线性回归算法

二、概要1.假设函数hθ(x)=θ0+θ1x\begin{aligned}h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x\end{aligned}hθ(x)=θ0+θ1x2.代价函数
Kindavid·2020-08-08 22:09

【深度学习】多变量线性回归算法

二、概要1.假设函数hθ(x)=θ0+θ1x\begin{aligned}h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x\end{aligned}hθ(x)=θ0+θ1x2.代价函数
Kindavid·2020-08-08 22:09

python 生成批量数据

defshuffle_aligned_list(data):"""Shufflearraysinalistbyshufflingeacharrayidentically."""
颹蕭蕭·2020-08-08 16:53

C语言中的对齐方式#pragma pack()伪指令及_attribute_aligned_指令

Q：为什么会引入这样的伪指令呢？A：我们知道，在存储结构体或联合（struct/union）这样的复合型变量时，计算机在内存空间中开辟一段连续的位置，按照成员变量定义的自然顺序进行初始化。但是往往结构体中的不同成员变量类型各异，存储起来其空间大小必然不一样。在程序处理过程中，计算机的PC指针按照怎样的方式对成员变量进行访问，取决于其存储时存储空间的分配方式。例如，对结构体：struct_struc
biubiuibiu·2020-08-08 14:13

[swscaler] Warning: data is not aligned! This can lead to a speedloss 的解决方法【FFmpeg】

[swscaler]Warning:dataisnotaligned!Thiscanleadtoaspeedloss的解决相信如果你用了FFmpeg一段时间，对以下的黄色警告肯定不会陌生这种刺眼的黄色警告（还会影响性能），对一个强迫症患者来说，实在是不能忍！其实导致报警的原因很简单，就是swscaler的缩放的目标尺寸不合适，它想要的大小是16的倍数！只要简单的代码就解决掉这个讨厌的警告：m_ds
panda1234lee·2020-08-08 11:53

内存分配，任意字节对齐

内存分配，任意字节对齐有这么一道题目，要求按任意字节对齐分配内存，接口：char*aligned_malloc(intsize,intalignment)//size为分配的内存大小，alignment
qq_27435605·2020-08-08 00:52

洛谷P3327-约数个数和-莫比乌斯反演+约数个数函数前缀和

推式子ans=∑i=1N∑j=1Md(ij)\begin{aligned}ans=\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{M}d(ij)\end{aligned}ans=i=1∑Nj=1∑Md
three trees·2020-08-07 17:08

伪距差分定位

伪距差分定位(1)测站r：Prs=(ρrs+Irs+Tr)+c(dtr−dts)+εP测站b：Pbs=(ρbs+Ibs+Tb)+c(dtb−dts)+εP\begin{aligned}测站r：P_{r}
xiaoooli·2020-08-07 17:01

约束规划问题的罚函数解法

本文中我们考虑如下有约束的一般优化问题的求解方法：min⁡f(x)s.t.ci(x)=0,i∈E={1,2,…,l}ci(x)≤0,i∈I={l+1,l+2,…,l+m}x∈Rn\begin{aligned
止于至玄·2020-08-07 15:16

斐波拉且数列——牛客

对于斐波拉且数列是个很经典的编程题目，问题描述为：f(x)={=0n=0=1n=1=f(n−1)+f(n−2)n>1f(x)=\left\{\begin{aligned}&=0&n
lebeau93·2020-08-05 16:39

【Cpp】alignof()与alignas()

一、继承C使用的内存对齐C++中继承了C语言里的内存对齐机制，也可以程序员进行干预，如下文章：往小对齐：#pragmapack的使用往大对齐：attribute((aligned(n)))二、alignof
Baymaxly·2020-08-05 03:15

李航《统计学习方法》EM算法导出，式9.13详细推导

补充式子（9-13）完整推导：对于观测数据Y（不完全数据）关于参数θ的对数似然函数：L(θ)=log⁡P(Y∣θ)=log⁡∑ZP(Y,Z∣θ)=log⁡(∑ZP(Y∣Z,θ)P(Z∣θ))\begin{aligned
莫叶何竹·2020-08-04 20:24

【数字信号处理】【傅里叶分析】【FFT】快速傅里叶变换的完整公式推导

\begin{aligned}DFT[x(n)]=X(m)&=\sum_{n=0}^{N-1}x(n)exp(-j\frac{2
WilliamS1995·2020-08-04 18:17

刷题系列——数据结构

D=1r−l+1∑i=1r(ai−Sr−l+1)2=1r−l+1∑i=1r(ai2−2Sair−l+1+S2(r−l+1)2)=1r−l+1(S2−S2)\begin{aligned}D&=\frac{
ylxmf2005·2020-08-04 17:07

凸优化中的对偶（Duality in General Programs）

拉格朗日对偶函数考虑一般的最小化问题：min⁡xf(x)subjecttohi(x)≤0,i=1,...,mli(x)=0,j=1,...,r\begin{aligned}\m
JimmyCM·2020-08-04 09:59

最优化方法 24：ADMM

1.标准ADMM形式首先还是给出ADMM要求解的问题的格式，也就是约束存在耦合：min⁡x,zf(x)+g(z)s.t.Ax+Bz=b\begin{aligned}\min_{x,z}\quad&f(x
Bonennult·2020-08-04 06:31

拉格朗日对偶性(Lagrange duality)

：拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题 对偶性是优化理论中一个重要的部分，带约束的优化问题是机器学习中经常遇到的问题，这类问题都可以用如下形式表达\[\begin{aligned
weixin_38169722·2020-08-04 06:00

算法设计技巧: Primal-Dual

本文以线性规划问题为例解释原始对偶算法的设计思路,进而介绍如何设计基于原始对偶的近似算法(一般用于求解NP-hard问题).互补松弛条件考虑线性规划的原始问题(P)和对偶问题(D)如下:min⁡cTxs.t.Ax≥bx≥0(P)\begin{aligned
胡拉哥·2020-08-04 00:22

MATLAB学习---------2019/7/8

习题二：2.1：令y=x1x2,y={0x1+x2<21x1+x2=2令y=x_{1}x_{2},\qquady=\left\{\begin{aligned}0\qquad\text{$x_{1}
立里∑·2020-08-03 23:43

凸优化学习-（二十七）有约束优化算法——牛顿法、log barrier

logbarrier方法：min⁡f0(x)s.t.fi(x)≤0i=1⋯mhi(x)=0i=1⋯p⇔min⁡f0(x)−∑i=1muilog⁡(−fi(x))i=1⋯ms.t.hi(x)=0i=1⋯p\begin{aligned
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:44

凸优化学习-（二十八）有约束优化算法——拉格朗日法

lagrangianmethod}lagrangianmethod）前面我们讲到，所有的方法都是在解一个非线性的KKT\text{KKT}KKT条件，一般问题形如：min⁡f(x)s.t.Ax−b=0\begin{aligned
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:44

凸优化学习-（二十二）凸优化问题敏感性分析

学习笔记对于一个凸优化问题：min⁡f0(x)(P)s.t.fi(x)≤0i=1⋯mhi(x)=0i=1⋯p\begin{aligned}\min&&f_0(x)&\\\text{(P)}\qquad\
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:12

凸优化学习-（十八）对偶性Duality 拉格朗日函数与对偶函数

学习笔记一、拉格朗日函数与对偶函数对于一个普通优化问题：min⁡f0(x)s.t.fi(x)≤0i=1⋯mhi(x)=0i=1⋯p\begin{aligned}\min&&f_0(x)&\\\text{
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:12

凸优化学习-（十九）深入分析对偶问题

原问题最优值p∗\textp^*p∗与与对偶问题最优值d∗\textd^*d∗分析1、背景知识对于一个普通优化问题：min⁡f0(x)(P)s.t.fi(x)≤0i=1⋯mhi(x)=0i=1⋯p\begin{aligned
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:12

凸优化学习-（十四）凸问题的相关概念和定义

ConvexProblems}ConvexProblems凸问题，即可以使用凸优化技术进行处理的一类具有良好性质的优化问题，形如：min⁡f0(x)s.t.fi(x)≤0,i=1⋯mhi(x)=0,i=1⋯p\begin{aligned
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:11

vscode 设置 格式化文档时 属性不自动换行、 js 代码不自动换行（vue代码 data中定义的数据不自动换行）

settings.json第四步：添加如下设置"vetur.format.defaultFormatterOptions":{"js-beautify-html":{"wrap_attributes":"aligned-multiple
吴冬雪~·2020-08-03 22:30

凸优化——凸优化问题与算法

1.1一般优化问题  再考虑一般优化问题的描述，形如minf0(x)s.t.fi(x)≤0,i=1,...,mhi(x)=0,i=1,...,p\begin{aligned}min\&f_0(\bm{x
楠兮兮·2020-08-03 14:35

KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）

KKT条件给定一个一般性的优化问题：min⁡xf(x)subjecttohi(x)≤0,i=1,...,mli(x)=0,j=1,...,r\begin{aligned}\min_{x}\quad&f(
JimmyCM·2020-08-03 12:07

凸优化学习笔记 11：对偶原理 & 拉格朗日函数

1.拉格朗日函数考虑凸优化问题minimizef0(x)subjecttofi(x)≤0,i=1,…,mhi(x)=0,i=1,…,p\begin{aligned}\text{minim
Bonennult·2020-08-03 11:26

凸优化学习-（二十）从四个角度理解原问题最优解和对偶问题最优解的关系

学习笔记一、几何理解对于一个普通优化问题：min⁡f0(x)s.t.f1(x)≤0\begin{aligned}\min&&f_0(x)&\\\qquad\text{s.t.}
明远湖边的秃头·2020-08-03 11:52

Lagrange对偶和KKT条件

Lagrange对偶，原优化问题min⁡f0(x)s.t.fi(x)≤0hi(x)≤0\begin{aligned}&\min&f_0(x)\\&s.t.
_Cade_·2020-08-03 10:13

数学--数论--整除分块（巨TM详细，学不会，你来打我）

概念从一道例题说起在介绍整除分块之前，我们先来看一道算数题：已知正整数n，求∑i=1n⌊ni⌋已知正整数n，求∑i=1n⌊ni⌋在介绍整除分块之前，我们先来看一道算数题：已知正整数n，求∑i=1n⌊ni⌋\begin{aligned
风骨散人Chiam·2020-08-03 07:51

Luogu2398 GCD SUM

Luogu2398GCDSUM求\(\displaystyle\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\gcd(i,j)\)\(n\leq10^5\)数论先常规化式子（大雾\[\begin{aligned
weixin_34177064·2020-08-03 07:10

数论知识总结-莫比乌斯反演

数论知识总结-莫比乌斯反演NOIP爆零の蒟蒻又来学数论辣用yyb的博客学了一下莫比乌斯反演莫比乌斯函数玄学\[\mu(x)=\left\{\begin{aligned}1&(x=1)\\0&(x=p^2
weixin_30666753·2020-08-03 06:48

AABB和OBB包围盒简介

坐标轴平行（Axially-aligned）不仅指盒体与世界坐标轴平行，同时也指盒体的每个面都和一条坐标轴垂直，这样一个基本信息就能减少转换盒体时操作的次数。AABB技术在当今的许多游
pizi0475·2020-08-03 02:22

Slater条件理解和证明

fi(x)≤0,i=1,...,k      gi(x)≤0,i=1,...,m\begin{aligned}&\quad\minf_0(x)&\,\\&\quads.t.\,\,\,\,f_i(x)\
_Cade_·2020-08-02 20:01

SVM算法（五）SMO算法

最终的分隔面求解问题变成了如下拉格朗日乘子α\alphaα的二次规划问题：min⁡α12∑i=1n∑j=1nαiαjyiyjK(xi,xj)−∑i=1nαis.t.0≤α≤C∑i=1nαiyi=0\begin{aligned
guofei_fly·2020-08-02 20:05

【数学】高昆轮高数下强化

未知函数及未知函数的导数的方程称为微分方程未知函数是一元函数的的微分方程称为常微分方程一般形式为F(x,y,y′,⋯ ,y(n))=0,标准形式为y(n)=f(x,y,y′,⋯ ,y(n−1))\begin{aligned
food_for_thought·2020-08-02 20:28

softmax与分类模型

,x4x_1,x_2,x_3,x_4x1,x2,x3,x4，有三种可能标签y1,y2,y3y_1,y_2,y_3y1,y2,y3o1=x1w11+x2w21+x3w31+x4w41+b1\begin{aligned
等不到结尾·2020-08-02 15:02
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他