首先观察什么样的序列是能操作得到的。考虑差分数组（由于算的是方差，所以不含第一项）可以发现，这个操作相当于交换差分数组相邻两项。也就是说，要让差分数组重排之后方差最小。考虑推方差的式子，写成\(n\suma_i^2-(\suma_i)^2\)的形式。发现最小化这个东西不太可做，于是去找结论。

题意给定多项式\(A\)和\(C\)，求\(C\)除以\(A\)的结果\(B\)。分析先考虑用\(a_i\)和\(b_j\)表示\(c_{i+j}\)，多项式乘法的朴素方法是把两式的每一位都乘起来，最后相加。具体形式为\[\begin{array}{c}c_{n+m}=a_{n}b_{m}\\c_{n+m-1}=a_{n}b_{m-1}+a_{n-1}b_{m}\\c

      上一篇文章中我们说神经网络的基本结构，神经网络训练的基本原理，这篇文章我们先来说一说神经网络中一个特别重要的东西---激活函数。      还是引用上一篇文章的老图。      如果按照上图的结构来输出最终的结果，那么计算过程如下：hj=i=1nxicijy=j=

前言        最近笔者在学习过程中经常使用到误差平差原理相关的知识，所以写这篇文章来回忆一下平差的最深层原理，也就是最小二乘法。二．最小二乘法的一些应用2.1最小二乘法与线性回归      之前我有文章写过线性回归的相关内容，而它是基于最小二乘法原理进行的

进制转换-洛谷进制转换题目描述今天小明学会了进制转换，比如(10101)_2，那么它的十进制表示的式子就是:1*2^4+0* 2^3+1*2^2+0* 2^1+1* 2^0$$那么请你编程实现，将一个M 进制的数N 转换成十进制表示的式子。注意：当系数为0 时，该单项式要省略。输入格式两个整数，M

Day-1回家稍微复习了一下算法，才发现啥都不会随便打了几个板子就去睡觉了Day0早上去KFC吃了个早饭，喝了杯咖啡，感觉状态不错T1一眼贪心，直接20min写完，稍微调了一下大样例，大概25min过了大样例，感觉没啥问题就跳了（伏笔？）T2稍微想了下样例，发现排序以后随便推个式子就行了，15min写完，发现

        本文主要介绍针对三角函数积分中常见的形如、（为正整数）这种倍角积分的求解方法，也就是倍角法。其核心思想就是降幂，将高次幂的积分降为一次幂的积分，然后再次求解积分。        倍角法其实就是棣莫弗公式的巧用，我们来看一下棣莫弗公式，如下      

        本文主要介绍一些比较巧妙、新颖的积分方法，内容均为课外书籍与其他材料的整理与总结，仅供后续的复习、学习与交流。如果涉及侵权之类，请私信，博主会及时处理。 一、三角替代法    三角替代法顾名思义就是结合直角三角形的边、角与三角函数的关系对被积

1.实验内容本周学习内容：本周我们学了web安全的章节，首先我们了解了前端和后端技术，其次我们学习了一些web安全攻防的内容，例如SQL注入和XSS跨站脚本攻击、CSRF以及安全防范的内容。在实验的过程中我们学到了网络欺诈与防范技术。2.实验过程主机IP：192.168.35.1kali（攻击机IP）：192.168

目录0.前言1.编码器 (encoder)补充1：词嵌入(WordEmbedding)补充2：嵌入层(EmbeddingLayer)2.解码器(decoder)3.损失函数4.训练5.预测6.预测序列的评估(BLEU)7.小结0.前言课程全部代码（pytorch版）已上传到附件本章节为原书第9章(现代循环网络)，共分为8

建议倒序开题A枚举\(A,D\)灯的亮度\(A,D\)，设\(B,C\)灯的亮度为\(B,C\)，则可以得到不等式组：\[\begin{aligned}&B/2+C/2\gea-A-D/4\\&B/2+C/2\ged-D-A/4\\&B+C/4\geb-A/2-D/2\\&B/4+C\gec-A/2-D/2\end{aligned}\]设\(B=4u+x,C=4v+y\)，枚举\(x

我们要求的是：\[n!\sum_{k=1}^{n}[x^n]e_{k}^{m}{(x)}\]其中\([x^n]\)表示\(x^n\)的系数。首先对\(e^m_{k}(x)\)求导，这里用到了复合函数的求导，（这里简单写了，不是很严谨）即：对于两个函数\(f(x)、g(x)\)，令\(h(x)=f[g(x)]\)，则\(h'(x)=f'[g(x)]g'(x)\)这里我们可以把

\(\sum_{i=1}^{n}i^2=\frac{n*(n+1)*(2n+1)}{6}\)证明\(1^2=1\)\(2^2=1+3\)\(3^2=1+3+5\)……\(n^2=1+3+5+……+(2n-1)\)据此可以得出：\(\sum_{i=1}^{n}i^2=1*n+3*(n-1)+5*(n-2)+……+(2n-1)*1\)化简：\(\sum_{i=1}^{n}i^2=\sum_{i=1}^{n}(2i-1)*n-\su

采样trajectory，从尾部到头考虑每个节点，重新计算探索它的奖励。如果是在一棵树上，我们可以在采样的时候考虑究竟是走谁。MCTS认为如果你对一个子树探索次数很多，就得给别人一些机会，即使这个子树的reward很高。我们用\(p_x\)表示\(x\)点的得分，具体式子感觉很奇怪，我不知道为什么

abc240g只考虑\(0\leqX,Y,Z\)的情况，显然小于0时的路径可以与大于0的一一对应。考虑我们三个方向的增量分别需要\(X,Y,Z\)，剩下的步数显然是通过走一步该方向又走回来这样子消耗。记\(m=(N-X-Y-Z)/2\)。如果\(N-X-Y-Z\)是奇数或者\(N<X+Y

简单推式子...1已知\(a_n=2\timesa_{n-1}+3\timesa_{n-2}+3^{n}(n\ge2)\),\(a_0=-1\),\(a_1=1\),求\(a_n\).解：设\(f(x)=\sum\limits_{i=0}a_ix^i\)则\[\begin{alignedat}{3}f(x)&=\sum\limits_{i=0}a_ix^i\\

快速莫比乌斯/沃尔什变换(FMT/FWT)这个东西是用来求二进制位运算的卷积的，\(or\)卷积、\(and\)卷积、\(xor\)卷积。引入我们要求的是：\[C[i]=\sum_{i=j\oplusk}A[j]*B[k]\]考虑像FFT一样，先将一个式子计算出它的正变换后的式子，再相乘，最后做一次逆变换。于是我们先定义一个

动态规划算法与分治法类似，是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始