X-扫描线算法

HDU1556---树状数组 | 线段树 |*

优化数据结构1.树状数组#include#include#include#include#include#include#defineF(i,a,b)for(inti=a;i0){sum+=c[x];x-
weixin_30740581·2020-07-15 03:04

基于Graham扫描线算法的更加强大的凸包算法——Melkman算法

大家好，这里是蒟蒻霞客，thewalker88今天我来给大家讲解一种OI中很少有人使用，然而在我看来比常用的Graham扫描线算法更为强大的算法——Mlekman算法为了学习这个新算法，你需要如下前置技能
thewalker88·2020-07-14 23:33

2019牛客暑期多校训练营（第七场）H-Pair 数位dp

题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/887/H题意：给你数字A，B，C，询问你能找到多少对(x,y),使得x->[1,A],y->[1,B],并且x&y>C
余西子·2020-07-14 20:29

softmax 图像及代码

=x.shapeiflen(x.shape)>1:#Matrix#shiftmaxwhithineachrowconstant_shift=np.max(x,axis=1).reshape(1,-1)x-
VCDI·2020-07-14 17:18

第二范式定义极其规范化

完全函数依赖：函数依赖X->Y是一个完全函数依赖的条件是：从X中移去任一属性A就会导致依赖不再成立。函数依赖X->Y是一个部分函数依赖的条件是：存在某个属性A属于X，可以从X中移去，而依赖仍然成立。
iteye_10533·2020-07-14 12:49

Java –如何列出目录中的所有文件？

(Streamwalk=Files.walk(Paths.get("C:\\projects"))){Listresult=walk.filter(Files::isRegularFile).map(x-
cyan20115·2020-07-14 09:52

Java8——方法引用

一、方法引用的三种语法格式1.对象::实例方法名lamdba写法：@Testvoidtest1(){Consumercon=x->System.out.println(x);}方法引用写法：@Testvoidtest2
Java旅途·2020-07-14 09:20

Java8——方法引用

一、方法引用的三种语法格式1.对象::实例方法名lamdba写法：@Testvoidtest1(){Consumercon=x->System.out.println(x);}方法引用写法：@Testvoidtest2
Java旅途·2020-07-14 08:00

form表单数据提交遇到跨域时

头加上下面这个允许所有的域名访问，当然也可以写指定的域名header('Access-Control-Allow-Origin:*');header("Access-Control-Allow-Headers:Origin,X-
Yang_AndYoung·2020-07-14 06:35

Content-type的几种常见类型

key和val都进行了URL转码POST[http://www.example.com](http://www.example.com)HTTP/1.1Content-Type:application/x-
谛听·2020-07-14 04:34

LeetCode #161 场周赛题解（思维 + 水 + 模拟 + 裴蜀定理）

只关心字符串不相同的位置，(x->y)或者(y->x
stormjing7·2020-07-14 04:51

树状数组求逆序对模板

;intpos;};Nodenode[N];intc[N],reflect[N],n;boolcmp(constNode&a,constNode&b){returna.val0){sum+=c[x];x-
原芷弹·2020-07-13 16:08

求解函数定积分，梯形公式、复化梯形公式、复合辛普森公式求解定积分近似值程序

constintinf=0x3f3f3f3f;doublef(doublex)//定义和修改函数f(x){if(x==0)return1;//sin(x)/x在x=0时无意义，所以这里单独设置if语句，求x-
Get *null·2020-07-13 10:28

PCA降维实例[GridSearchCV求最优参]

降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。
Doris_H_n_q·2020-07-13 00:55

C语言-----如何用C语言判断一个数是不是整数

要做一步类型转换才能比较)首先要明确能允许的误差是多少.比如,一般情况当误差的绝对值小于10-8时我们可以认为两个实数是相等的.第一种方法:#include#includefloatx;...if(fabs(x-
zer1123·2020-07-12 23:22

MATLAB 插值函数运用 - interp1

函数格式x1=interp1(t,x,t1,method);输入参数：t-原信号时间轴；x-原信号幅值；t1-插值信号时间轴；method-‘Nearest’邻近点插值；‘Linear’线性插值；‘Spline
ddd...e_bug·2020-07-12 23:54

多元高斯分布/多元正态分布

=1(2π)n/2∣C∣12exp{−12(x−μ)TC−1(x−μ)}f(x)=\frac{1}{(2\pi)^{n/2}{|C|}^{\frac{1}{2}}}exp\{-\frac{1}{2}(x-
PoemK·2020-07-12 18:15

基于关联规则的推荐算法

1.1算法简介基于关联规则的推荐是根据历史数据统计不同规则出现的关系，形如：X->Y，表示X事件发生后，Y事件会有一定概率发生，这个概率是通过历史数据统计而来。
守望者白狼·2020-07-12 14:03

1+x 证书 Web 前端开发初级理论考试（试卷6 ）

群共55道题总分：200分形考总分：0分一、单选题共30题，60分1.阅读下面的JavaScript代码，输出结果是（）Bfunctionf(y){varx=y*y;returnx;}for(x=0;x-
一纸荒凉 * Armani·2020-07-12 13:21

基于EASYX库扫描线算法C++实现

基于EASYX库扫描线算法C++实现扫描线算法的基本原理*作者在扫描线算法的基础上自己设计的更易于理解的地物填充绘制算法流程图代码#include//#include#includeusingnamespacestd
py粉·2020-07-12 12:45

贝叶斯决策论及贝叶斯网络

方法那么我们可以设计一个映射关系h，从x->c可以将结果带入条件风
yang_young·2020-07-12 10:50

离散型随机变量

=ex(i∈[0,∞))3.随机变量X的方差Var(X)=E[(x-μ)2]=E[X2]-E[X]2随机变量的期望-和-随机变量函数的期望E[X]=∑xi·p(xi)E[g(X)]=∑g(xi)·p(xi
weixin_34376986·2020-07-12 10:46

linux下面的解压缩文件的命令

如果有错欢迎指正注：1、c-创建-create2、v-复杂输出3、f-文件-file4、x-解压-extract5、z-gz格式66666、真不会用语法的就使用man...例如mantar他就会给你现实
weixin_30347335·2020-07-12 05:03

升级Retrofit2遇到的POST请求中Content-Type字段问题

Content-Type:application/x-www-form-urlencoded;charset=utf-82.3版本POST请求Header字段Content-Type:application/x-
RickyXE·2020-07-12 04:34

Matlab归一化方法

将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集，归一化公式如下：x2=(x-μ)/δ其中μ为所有样本数据的均值，δ为所有样本数据的标准差。这种方式要求原始数据集的分布近似为正态（高斯）分布。
NellaLuo·2020-07-12 02:14

360度舵机和180度舵机控制方法小结

实例代码下载：链接write（）servo.write（x）;//x->[0,180];360度舵机：通过x设定舵机的速度（0代表一个方向的全速运行，180代表另一个方向的全速
adrianna_xy·2020-07-12 02:43

[a, b]均匀分布方差

均值为a+b2\frac{a+b}{2}2a+b,总数n为(b−a)(b-a)(b−a)方差=(x−均值)2n\frac{(x-均值)^2}{n}n(x−均值)2所以[a,b]均匀分布的方差为:variance
llcdefgab·2020-07-12 02:12

机器学习综述

基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。“用机器学习的方法来进行数据挖掘。”机器学习是一种方法；数据挖掘是一件事情；还有一
未央夜色·2020-07-12 02:53

关系数据库（1NF 2NF 3NF BCNF 的定义）

关系数据库关系模式设计不合理带来的问题：数据冗余数据修改复杂插入异常（应该插入的数据不能执行插入操作）删除异常（不应该删除的数据被删除）函数依赖的定义:X->Y非平凡函数依赖/平凡函数依赖:Y不包含于X
梦里何处长安路·2020-07-11 20:15

差分隐私入门——拉普拉斯分布

分布的概率密度函数:Laplace分布的概率密度函数:Laplace分布的概率密度函数:p(x)=12λe−∣x−μ∣λ，一般取μ=0，函数形式如：p(x)=\frac{1}{2\lambda}e^{-\frac{|x-
我在浪里·2020-07-11 15:36

机器学习四大数据降维方法详解

降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。
Feng继续吹·2020-07-11 15:30

【总结】姿势点总结，微小贡献2

二问题*2019/12/031保全流程2事务传播7种3服务调用feign、注册中心eureka原理4lambda——匿名函数Xxx=a->{方法体};循环xx.foreach(x->{方法体});流xx.str
御坂镜·2020-07-11 13:38

原生js用ajax上传图片到php服务器并展示

btn.onclick=function(){varajaxObj=newXMLHttpRequest();//ajaxObj.setRequestHeader("Content-type","application/x-
彭小先生·2020-07-11 12:13

神经网络优化算法及代码实现——从SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp到Adam

带动量的梯度下降（GradientDescent+Momentum）NesterovMomentumAdaGradRMSPropAdam梯度下降（GradientDescent）x:=x−α⋅dxx:=x-
JayShaun·2020-07-11 12:32

微分的概念和微分的基本公式与运算法则

x)在点x的某个邻域内有定义，如果当自变量在点x处取得改变量∆x，y=f(x)相应的改变量∆y=f(x+∆x)-f(x)可表示为：∆y=A(x)∆x+Ο(∆x)其中A(x)与∆x无关，Ο(∆x)是当∆x-
知者智者·2020-07-11 10:16

iOS 常见的URL Schemes

General&path=ManagedConfigurationListPhone:tel://[phonenumber]iMessage:sms://Calendar:calshow://Reminders:x-
云抱住阳光太阳没放弃发亮·2020-07-11 04:12

俯仰 (pitch) - 偏摆 (yaw) - 翻滚 (roll)

关于右手笛卡尔坐标系的x-、y-和z-轴的旋转分别叫做roll、pitch和yaw旋转。
Yongqiang Cheng·2020-07-11 03:53

求区间不同数的个数【树状数组求解】

includeusingnamespacestd;constintN=300005,M=200005;structQuery{intl,r,id;booloperator0){ans+=sum[x];x-
Enjoy_process·2020-07-10 23:52

PCA降维简单原理及应用

降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。
Joely_112·2020-07-10 22:54

高斯分布的全积分

22σ2dxdy=12πσ2∫x∫ye−(x−μ)2+(y−μ)22σ2dxdy\begin{aligned}I&=\int_x\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-
HEGSNS·2020-07-10 21:44

半监督学习概述

一ML有两种基本类型的学习任务：1.监督学习(SupervisedLearning,SL)根据输入-输出样本对L={(x1,y1),···,(xl,yl)}学习输入到输出的映射f:X->Y,来预测测试样例的输出值
一摩尔自由·2020-07-10 20:28

Python：三维空间的概率密度函数(附代码数据集)

是高斯函数的一个实例：f(x;μ,σ)=1σ2πexp⁡(−(x−μ)22σ2)f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\exp\left(-\frac{(x-
ABin_203·2020-07-10 20:38

CNN- 数据预处理

在numpy中X-=np.mean(X,axis=0)2.Normalization归一化数据，使数据在相同尺度。在numpy中X/=np.std(X,axis=0)3.PCAandWhite
走投无路的乐乐·2020-07-10 18:16

合并K个有序链表-堆的使用

X=X->next;现在就是要高效的将X加入到上次的结果当
zoushidexing·2020-07-10 15:25

matlab使用杂谈5-fftshift函数的使用

fftshift基本使用主要作用：将零频分量移到频谱中心简单示例一般使用场合fftshift基本使用主要作用：将零频分量移到频谱中心基本语法：Y=fftshift(X)Y=fftshift(X,dim)X-
Light_Laser·2020-07-10 11:49

C语言逻辑非运算符的含义

=0)例子:#include"stdafx.h"#includeint_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]){intx=3;intiTemp=0;do{printf("%d\n",x-
LostSpeed·2020-07-09 11:13

FIRST集和FOLLOW集的求法

FIRST集和FOLLOW集的求法FIRST集步骤FOLLOW集步骤FIRST集步骤若X->a…，则将终结符ａ加入FIRST(X)中;若X->e,则将终结符e加入FIRST(X)中(e表示空集)；若X-
slow_sparrow·2020-07-09 08:38

基于NavMesh的A*寻路算法

1anKCGe5EMigeeb1wfydrYA提取码：kebz一、导入数据生成NavMesh导航轮廓1、由文本导入数据，数据要求：可走轮廓的最外围为顺时针方向，障碍物为逆时针方向，顶点不可有重复的，各障碍物不可叠加；2、使用扫描线算法划分三角形
zhanxi1992·2020-07-09 05:57

xampp安装及配置

一、简介XAMPP(X-系统，A-Apache，M-Mysql，P-php，P-Phpmyadmin/Perl)这个缩写名称说明了XAMPP安装包所包含的文件：Apacheweb服务器,MySQL数据库
xiaohangwj·2020-07-09 01:04

PAT B1027 打印沙漏 （两个测试点不能通过）

#includeusingnamespacestd;intfunc(intx){//计算x层的沙漏需要多少个符号，返回符号的个数intsum=0;while(x>=3){sum+=x;x-=2;}returnsum
樱染轻裳·2020-07-08 22:31
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