目录C++11简介统一的列表初始化变量类型推导std::initializer_list声明autodecltypenullptrSTL的一些变化右值引用右值引用和左值引用右值引用适用场景移动构造和移动语义对类的影响可变参数模板递归函数方式展开参数包

效果：推导：首先我们需要知道物体的对称坐标A'，我们现在能已知A坐标以及平面L的法线，如果我们能得到B的坐标，我们可以根据中点公式C=1/2(a+b)，反推得到对称点A'，所以我们现在需要求出B点的坐标

1.定义（1）Fourier正变换F(ω)=F(f(t))=∫−∞+∞f(t)e−jωtdtF\left(\omega\right)=\mathscr{F}\left(f\left(t\right)\right)=\int_{-\infty}^{+\infty}{f\left(t\right)\mathrm{e}^{-\mathrm{j}\omegat}\mathrm{d}t}F(ω)=F(f(t

其实际，“STAR面试法”有一个心理学的假设前提：从时间的维度来看，人的行为与特质是具有稳定性的，也有强关联关系，通过昨天的言行样本我就可以推导出人相对稳定的特征，从而预测出明天的言行趋势和结果，进而还原人才真实的样子

后验概率的参数化近似为便于推导，先对p(xi∣Z,π)p(x_i|Z,\pi)p(xi∣Z,π)公式引入变量yiy_iyi，yi=1y_i=1yi=1意味第ℹ次测量为内点，yi=0y_i=0yi=0意味第

Vivado合成直接从RTL中推导出乘加级联来组成FIR滤波器。

一切的前提——推导大O阶BigOnotation：描述算法运行需要多少时间和空间例如最经典的序列求和：求1+2+3+…+n的值很简单吧，只需要我们遍历1到n，然后累加，便能得出答案这段算法用BigO描述为

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种

天命：都不知道别人那些底层公式是怎么来的，大神们推到了几页纸天命：无端端推导着就多了个k，多个一些奇奇怪怪的东西，一脸懵逼天命：没事，拿代码当成公式背也能解密出来已知：pqdpdqc求mc是密文，m是明文

因为贪心有时候就是常识性的推导，所以

文章目录适用场景它是如何运作的用法实现细粒度资源管理指定插槽共享组的资源要求局限性通知深入探讨它如何提高资源效率资源分配策略ApacheFlink努力为所有应用程序自动推导出合理的默认资源要求。

模板的概念1.1.1形象的解释：模板就是通用的模具，目的是提高通用性1.1.1模板的特点：1.1.2综述模板的作用1.2模板的使用机制1.2.1函数模板二、函数模板的深入学习及注意机制2.1函数模板的自动类型推导

正常我们在使用python爬虫时候，尤其在用python开发时，想要基于匹配项将子列表串联成一个列表，我们可以使用列表推导式或循环来实现，这两种方法都可以根据匹配项将子列表串联成一个列表。

从上面可以推导出left到right之间的前缀和为是s[right+1]-s[left]。例如a=[3,2,1,2]，对应的前缀和数组为s=[0,3,5,6,8]。

本文将分享大语言模型训练过程中产生的多种独特现象，推导在二阶段预训练时如何巧妙平衡数据量与背景知识的注入，从理论与实践的角度揭示其内在运作机制，深入剖析语言核心区与维度依赖理论的作用及其带来的深刻影响。

贪心算法并没有固定的套路，就是常识性推导加上举反例。所以唯一的难点就是如何通过局部最优，推出整体最优。刷题或者面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心。

可以先试一试贪心，不可行就去做dp关于贪心是否需要推导：贪心没有套路，说白了就是常识性推导+举

一、理论基础贪心没有套路，说白了就是常识性推导加上举反例。

今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文：https://arxiv.org/abs/1406.26

1、公式推导PID控制算法在连续时间序列下的公式如下：对连续

此时，自由现金流贴现模型的计算公式为（具体推导过程略，按等比数列求和即可得出结果）：V代表公司价值，FCF为每年的自由现金流，WACC为公司加权平均资本成本率。

C++入门下引用内联函数基于范围的for循环引用引用概念引用特性常引用引用使用场景引用和指针的区别内联函数概念特性auto关键字（C++11）auto简介auto的使用细则auto不能推导的场景基于范围的

文章目录使用链表模拟ArrayList类(动态类型顺序表)数组记录排除(效率很低)递归利用数学公式反推(就是递归的方法推导)牛客网链接编号为1到n的n个人围成一圈。

文章目录如何衡量一个算法的好坏时间复杂度时间复杂度的概念大O的渐进表示法推导大O阶方法常见时间复杂度计算举例空间复杂度如何衡量一个算法的好坏算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。

不过，普林斯顿大学计量经济学家奥利阿什菲尔特教授通过研究1952年～1980年期间波尔多地区的气象资料，对照拍卖行的波尔多葡萄酒价格曲线，利用计量经济学上的横截面数据回归分析法，推导出一条葡萄酒品质公式

文章目录引言回归与分类的区别线性回归简单线性回归原理及推导python实现算法多元线性回归原理及推导python实现算法手工实现多元线性回归算法sklearn实现多元线性回归算法引言回归与分类的区别区分回归与分类其实很简单

原文链接：一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel（扩散模型），虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识

公式推导令为下降比例，且假设，则由泰勒展开公式忽略高阶无穷小项o(a)，可知从而图中公式为：这里的x就是上述推导时的t，对应的，，解释

解决方案最简单的方法是使用列表推导式（listcomprehension）。

目录表3-1：定点滤波器功能表3-2：定点快速傅里叶变换（FFT）函数表3-3：定点数学函数表3-4：定点三角函数表3-5：定点向量函数表3-6：定点矩阵函数表3-7：浮点滤波器函数表3-8：浮点快速傅里叶变换

A.失败者想象结果，成功者推演结果---每个人想要的光芒闪耀其实都差别不大，而最后做到的，是那些一步步逆向推导的思考者，成功前的每一步该如何落实，为了实现又要耐心经历多少困苦，普通人不会知道也不曾想过。

欧文·亚隆是一位智者，阅读他的书，既有文学上的享受，又有理工科推导公式一样的逻辑缜密。物理学家费曼说过“一个知识，你不能把它讲清楚，就说明你没有真正的理解它”。

--离散时间序列傅里叶变换DTFT,Z变换的一个特例傅里叶变换的离散形式--离散傅里叶

生产函数理论把生产的要素简化为劳动和资本，推导出在一种可变要素即劳动可变的情况下的边际报酬递减规律，在两种可变要素都变化的情况下，推导出边际技术替代率递减的规律，从而得出企业生产的最优要素组合以及最优的生产区间

python基础051.生成器#生成器#生成器的本质就是迭代器。他与迭代器的区别是，生成器是我么自己用py#thon代码构建的数据结构，迭代器是他提供的，或者转化来的#获取生成器的三种方式：##生成器函数##生成器表达式##python内部提供的一些#生成器函数获取生成器deffunc():print(111)print(222)yield3yield4ret=func()#ret就变成了生成器对

年全国卷A题18分值：12分如图，为圆锥的顶点，是圆锥底面的圆心，为底面直径，.是底面的内接正三角形，为上一点，.（1）证明∶平面;（2）求二面角的余弦值.2020年全国卷A【解答问题2】根据问题1中的推导可知

auto用于自动类型推断，显示定义变量：typeidtypeid推导出来的是字符串，只能看不能用，通过打印来查看变量的类型，用法如上。

以PLA算法为例，推导证明机器学习的可行性。问题概述机器学习在当前发展得很快，我们不由得发问：为什么这种算法是可行的。我们说机器学习算法是可行的，是指它的损失函数值很小。

主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。

（如果不确定等号右边是不是gcd，可以先当做gcd，求出来之后验证，是的话就是解，不是的话就不是解）推导见上面的链接，这篇只放个板子codeintexgcd

优先理解01背包：推导：我们列举一下更新次序的内部关系：f[i,j]=max(f[i-1,j],f[i-1,j-v]+w,f[i-1,j-2*v]+2*w,f[i-1,j-3*v]+3*w,.....)

1、随机路面建模1）、随机路面时域公式随机路面的时域模型推导如下:我们要的是时域的路面模型，即每一时刻下，路面的高度是多少，单从上面这个公式和这个表，还没法建模，上面的拟合公式只是个参考，意思是:我们的生成的随机路面功率谱只要跟它差不多就可以

python推导式本博客记录python的推导式列表推导式字典推导式1.列表推导式列表推导式是Python中一种强大的工具，用于创建列表。

本质：局部最优推导整体最优摆动序列classSolution:defwiggleMaxLength(self,nums:List[int])->int:res=[]iflen(nums)==1or(len

本文同样不涉及公式推导及代码，对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理，这里不再讲述GBDT，只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档

主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。

定义推导根据函数的y=f(x)y=f(x)y=f(x)的定义,x∈集合A,y∈集合B,集合A对应B的关系是单射即一个x只能对应一个y。

求干货的问题，问的时候就已经错了，都没问在根源，思想不对，知道再多技巧也没用，背了再多答案却不知道具体推导过程，依然不会解题，但总有人不愿意思考，为了避免大脑思考可以多做几倍其它重复无意义的事情。

变成局部自动变量和局部变量作用一样c++重新实现auto的作用为了简化代码遍历容器的时候用vectorarr;inty=1;autoiter=arr.begin()//编译器根据右边的返回值进行赋值自动推导编译期确定好的

数组以及下标的含义dp[i][j]：从（0，0）出发，到(i,j)有dp[i][j]条不同的路径；ps:数组不是dp[m+1][n+1],这里不需要确定递推公式想要求dp[i][j]，只能有两个方向来推导出来