先直接从IMO2005预选赛C7开始看。问题：给定一个长度为\(n\)的序列\(a\)，保证\(n\mid(\suma_i)\)。证明存在两个排列\(\sigma\)与\(\tau\)，使得\(\sigma_i+\tau_i\equiva_i\pmodn\)。解：若存在一个序列\(a\)和其的一组解\((\sigma,\tau)\)，同时存在一个序列\(b

考虑要求划分数量最多，假如所有数都不等于\(X\)那么一个一个划显然最好，有\(X\)的话\(X\)所在段必须有至少两个元素，再继续讨论。当\(X=0\)时，显然将其划分到旁边的一个段内，所以其答案就是非\(0\)的元素数量。但是我们还没有清楚为什么要把这种情况单独拿出来。这种做法不能

深度解析从RNN到Transformer：构建NLP应用的架构演进之路

假设：输入（中文）："我有一本书"目标（英文）："Ihaveabook"一，训练阶段：在训练阶段，我们希望训练模型从源语言（中文）生成目标语言（英文）。在这个过程中，解码器依赖于编码器的输出，并通过与目标序列进行比较来计算损失，并优化模型参数。#1.输入序列（中文）：输入句子为中文“我有一本书”，它将

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可以用来做一些树上计数问题，相当于一个转化工具。主要用在生成树的问题上。定义考虑一棵无根树\(\mathrmT\)，定义度数为\(1\)的节点为叶子节点，令叶子节点集合为\(S\)。每次找到\(S\)中编号最小的元素，并把它连接的那个节点加入到序列末端，并把这个元素删去，直到只剩两个元

LIS与LCS是动态规划中最常见的两种情况，LIS也就是最长上升子序列，而LCS是最长公共子序列。在解决这个问题之前，先要明白为什么是序列，举个例子来说明，在数组[1,2,3,4,5,6]中，[2,3,5]就是其子序列，也就是说，子序列其实就是数组中存在先后顺序，但不强调连续的子数组。那么，在了解了序列是什

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自注意力机制简介自注意力机制（Self-Attention）是一种特殊的注意力机制，允许模型在处理序列数据时考虑每个元素与其他所有元素的关系。这种机制通过计算查询、键和值向量，帮助模型更好地理解序列中的上下文信息。自注意力机制的核心在于计算每个元素的权重，反映元素之间的相互关

Informer是一种针对长时间序列预测任务设计的深度学习模型，特别适用于解决序列数据的高效建模与预测问题。Informer提出了许多创新的机制，尤其是在计算效率方面，能够显著提高长时间序列预测的准确性和速度。以下是对该模型的详细介绍。1.模型架构Informer的核心思想是通

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循环神经网络（RNN）与序列数据处理：亦菲彦祖的时序分析亲爱的亦菲彦祖，欢迎来到“时间的国度”！在之前的文章中，我们主要聚焦于深度学习在视觉领域的应用（如CNN）。然而，现实世界中有许多数据都存在时间或顺序上的依赖关系，例如自然语言、时间序列、视频数据等。为了处理这些序列数据，深度

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Prometheus中Sample（样本）与Series（序列）的区别详解 在Prometheus这一强大的开源监控和警报系统中，Sample（样本）与Series（序列）是两个核心概念，它们在数据模型和数据处理流程中扮演着至关重要的角色。本文将详细探讨这两个概念的定义、组成、作用以及它们之间的区别。一、Sample（样本）1.1

考虑一下正确性：在递归树上任意一点，任意一个查询操作，所有对其的影响一定会计入到树状数组中。分情况讨论。对于最开始的初始化操作，所有在\([L,R]\)的操作肯定都在当前操作序列的最前面。对于后面的修改操作，如果是\(-1\)标记，那么其对应的添加操作一定也在当前操作序列里面，而且在这个

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TSFresh（基于可扩展假设检验的时间序列特征提取）是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架。该框架提取的特征可直接应用于分类、回归和异常检测等机器学习任务。TSFresh通过自动化特征工程流程，显著提升了时间序列分析的效率。自动化特征提取过程涉及处理数百个统计特征，包括均

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