算法设\(dis_i\)表示第\(i\)头奶牛的坐标题目转化为对于\(M_L\)对数对\((A_i,B_i),A_i<B_i\),使得\(dis_{B_i}-dis_{A_i}\leqD_i\)对于\(M_D\)对数对\((A_i,B_i),A_i<B_i\),使得\(dis_{B_i}-dis_{A_i}\geqD_i\)对于\((i,i+1)\),有

1.基本算数运算函数fabs：计算浮点数的绝对值（默认情况下是double类型的） fmod：计算两个浮点数相除的余数（跟整形中的%比较类似，默认也是double类型的）fmin：两个浮点数中取出最小值 （默认也是double类型的）fmax：两个浮点数去除最大值（默认也是double类型的） 2.幂函数与指数函数p

Anythingyoutrytoimprovewillhaveagrowthcurve.Imagineyouraneverydayandyoutrackedyourspeedtofinisha5-milecourse.Smoothingoutthenoise,overenoughtimeyou’dprobablygetagraphlikethis:任何你试图提高水平的东西都有一个增长曲线

题目传送门将题意转化一下：将序列变为单调上升等价于逆序对总数量为\(0\)。首先看到交换相邻两个数，立马反应过来这种操作最好情况会使逆序对总数减一。为什么呢？首先肯定要前面大于后面才交换，否则一定不优。假设前为\(i\)，后为\(j\)，钦定我们计算逆序对的方式是从后往前，依次看

前情概要看到学生对指数不等式和对数不等式比较陌生，故从这篇各种不等式的解法收集博文中分离出来单独成篇，详细说明这两种恼人的不等式的解法算理.指数不等式我们知道，\(2^x\)称为指数式，那么含有指数式的不等式就可以称为指数不等式了，最简单的指数不等式，举个例子，\(2^x\)\(>\)\(

对数器是一个非常重要的自我验证技巧，其实现步骤如下：(1)方法A(2)方法B(3)随机样本产生器(4)用相同的样本验证方法A和方法B，比对结果是否一致。(5)若出现样本，使得结果不一致，查找原因，进行改进。(6)否则，方法验证成功。#include<vector>#include<cstdio>#incl

摘要  探讨log(y,x)即以x为底y的对数的计算精度问题。    Log(y,x)运算是指 x为底y的对数。 例1.  计算log(123667.888,0.999999999999999).    不妨在Python中计算，则有：若在Excel单元格中计算，则有几乎同样的输出：    然而，正

我们从Sigmoid函数的定义出发，逐步推导出这一公式。让我们详细说明这个推导过程。1.Sigmoid函数的定义首先，Sigmoid函数定义为：σ(x

公式(3-4)是：y=11+

题意给定一个由黑白组成的网格。保证黑子四联通。规定一次操作为使用最初的网格图替换当前网格图的所有黑色格子。操作\(k\)次。问最终有多少个黑色连通块，对\(10^9+7\)取模。\(k\le10^{18}\)。Sol先不难注意到这个东西只和原网格图是否左右联通和上下联通有关

首先，导入math函数库。一、计算平方根输入一个数值，保存在变量n中。用函数sqrt，计算变量平方根的值。二、计算幂可以用函数exp，计算e的x次幂。三、计算对数设置两个数，保存在变量n和a中。接着，用log函数计算以a为基数n的对数。运行程序，其结果如下图所示。

这个问题涉及对数和指数的性质。我们可以用数学公式来清晰地表达和证明这一等式。首先，我们有：\[a^{\log_b(n)}\]我们想证明这等于：\[n^{\log_b(a)}\]证明如下：定义对数：\[\log_b(n)=x\]意味着\[b^x=n\]应用对数定义：由定义，我们有\[a^{\log_b(n)}=a^{x}\]和\[n^{

这个问题涉及到对数的换底公式。换底公式是数学中一个重要的公式，它允许我们将不同底数的对数转换为相同的底数，从而便于计算。换底公式的表达式是：\[\log_ab=\frac{\log_cb}{\log_ca}\]其中(a)和(b)是底数，(c)是任意正实数（通常在计算中使用10或自然对数底数(e)）

本文记述了用Matplotlib在对数坐标系中绘制图象的一种方法，并在以2为底的对数坐标系上展示了选择排序、冒泡排序（二）、快速排序（四）的性能数据图象。笔者按如下布局绘制了12(4x3)幅图象，其中[a,b]代表某幅图象的位置。+---------------+---------------+---------------+|

对数线性模型（Log-linearmodel）是统计学中用于分析计数数据或频率数据的一类模型，特别是在多维列联表（contingencytables）分析中非常常见。这种模型通过取对数将乘法关系转换为加法关系，从而简化了数据分析。在对数线性模型中，我们通常对观测频数的对数进行建模，模型的形式可以表示

让我们通过一个简单的例子来演示这段代码的计算过程，包括负对数似然（NLL）和困惑度（PPL）的计算。为了简化，我们将假设一个非常小的模型输出和数据。假设：我们有两个样本（即batchsize为2）。每个样本有3个可能的类别，S_logits是模型输出的logits。smask是一个掩码，假设全部为True

1线性模型的基本形式线性模型要做的有两类任务：分类任务、回归任务分类的核心就是求出一条直线w的参数，使得直线上方和直线下方分别属于两类不同的样本回归就是用来拟合尽可能多的点的分布的方法，我们可以通过拟合的直线知道一个新样本的相关数值线性模型：试图学得一个通过属性的

一、专业名词1.MachineLearning#机器学习（ML）2.DeepLearning#深度学习（DL）3.ConvolutionalNeuralNetworks#卷积神经网络（CNN）4.RecurrentNeuralNetwork#循环神经网络（RNN）5.LongShort-TermMemory#长短期记忆网络（LSTM）6.RectifiedLinearUnit#修正线性单元（R

什么是伯德图？伯德图是系统频率响应的一种图示方法。也称为开环对数频率特性曲线。可以根据伯德图系统频率的角度分析系统性能，包括稳定性，动态品质，稳态误差。伯德图分为两张图，幅频特性和相频特性。1.幅频特性图横坐标为lgw：实际工程中低频成分较多，采用此坐标形式可以扩展低频

[HAOI2009]逆序对数列原题链接题目描述对于一个数列\(\{a_i\}\)，如果有\(i<j\)且\(a_i>a_j\)，那么我们称\(a_i\)与\(a_j\)为一对逆序对数。若对于任意一个由\(1\simn\)自然数组成的数列，可以很容易求出有多少个逆序对数。那么逆序对数为\(k\)的这样自然数数列到底

CF1883E+CF1995C对数+贪心CF1883ELookBack大致题意给你一个整数数组$a_1,a_2,…,a_n$。你需要用最少的运算次数使数组不递减。在一次操作中，您需要执行以下操作：选择一个索引\(1\leqi\leqn\)、设置$a_i=a_i⋅2$.数组\(b_1,b_2,…,b_n\)在所有$1\leqi\l

最近这段时间没有搂到啥有趣的量化策略，又不想开空窗，周末闲暇，就来唠唠如何把现有的策略做得更精细化，处理好一些开发细节，让原来的策略更亮眼，无需高深的数据处理和开发技巧，十年多赚200%+。大道理就不瞎扯了，说多了大伙儿也不爱听，我自己是喜欢比较实操更接地气的东西，就拿之前开发

思路详解：请注意，本题解用到了非整数计算，也就是说性能可能不如整数运算，但是易于实现，追求最优解的大佬不建议观看本题解。这个题看似简单，但是由于涉及到了平方操作，不用高精度根本存不下，然后如果你要用高精度的话又会T

离散对数离散对数的定义方式和对数类似.取有原根的正整数模数\(m\),设其一个原根为\(g\).对满足\((a,m)=1\)的整数\(a\)，我们知道必存在唯一的整数\(0\leqk<\varphi(m)\)使得\(g^k\equiva\pmodm\).我们称这个\(k\)为以\(g\)为底,模\(m\)的离散对数,记作\(k

题面注意到如果两个球\(i,j\)有\(i<j,x_i>x_j\)，那么这两个球一定会交换。所以要交换\(x\)的逆序对数次。但是相同颜色交换没有代价，所以答案是\(x\)的逆序对数减去满足\(c_i=c_j,i<j,x_i>x_j\)的\((i,j)\)对的数量。可以对每个\(j\)都求一遍满足\(c_i=j\)的\(