SS241009C.蛋糕（cake）题意你有\(n\)个数字，有两种操作。删除最左边的数字，代价为数字大小。（吃左边）令\(>0\)的所有数字大小减\(1\)，代价为\(>0\)的最大的数字的初始值。（吃底下）求删完所有数字的最小代价。思路据搜索引擎，凹包不具有斜率单调性质，因此题解说的凹包应为凸包

斜率优化初探：以[HNOI2008]玩具装箱为例记\(f[i]\)表示装好前\(i\)个的最小花费。容易写出转移：\[f[i]=\min_{j\lti}\[f[j]+(s[i]-s[j]-1-L)^2]\]直接转移是\(O(n^2)\)的，我们考虑斜率优化。斜率优化的过程（一）问题转化成了求最小截距。我们把\(min\)

容易发现合法路径一定形如：先弯弯曲曲地走（即向下、向右、向上、向右地移动），再直接向右走到头，碰到边界后折回来。所以考虑枚举弯曲地走的部分，这部分的最快时间容易求出。只需考虑快速求出剩余部分的最快时间，设对于第\(i\)第\(j\)列，这个时间为\(f_{i,j}\)。发现移动和等待格子

        模型训练就是通过一组训练数据，这组数据我这里举例x,y。x是自变量，y是因变量。那么我们可以定义数据x=[2,5,8,11,13]，y=[100,156,144,180]，        这些数据是我自己随便写的。我们可以看到这组数据类似y=ax。        然后我们想要的是通

          在数学和计算机科学中，找到通过两个点的线的方程是一个基础问题。假设我们有两个点 P1​(x1​,y1​) 和 P2​(x2​,y2​)，我们想要找到通过这两个点的直线方程。直线方程的形式直线的方程通常表示为 y=mx+b，其中 m 是斜率，b 是 y 轴截距。计算斜率

importnumpyasnp#导入包X=np.array([[1,1],[2,1]])#构造矩阵y=np.array([14,10])np.linalg.solve(X,y)#linalg是线性代数，用于求解线性方程AX=b,solve计算线性代数回归问题X.T#转置a=X.T.dot(X)#矩阵乘法B=np.linalg.inv(a)#求逆矩阵fromsklearn.line

次次学次次忘，这次必须记录一下。斜率优化dp概念：对于形如:\[dp_i=\min/\max(dp_j+a_i\timesb_j+c_i+d_j)\]的dp式子，将复杂度从\(O(n^2)\)优化到接近\(O(n)\)的优化方式。注：\(a_i\)和\(c_i\)就是和\(i\)有关的变量，\(b_j\)和\(d_j\)就是和\(j\)有关的变量。方

什么是机器学习最近在入门人工智能，发现了一大堆的名词，和大家分享一下我是怎么理解机器学习的。机器学习的概念在百度上有定义，这里我说一下我自己的定义哈。机器学习就是让机器可以猜到你心里想的那个数字。我们想一下，什么是学习？不就是从一开始的瞎猜到合理的推测吗？我们玩一

P5785[SDOI2012]任务安排快进到DP式子：\[f(i)=\min\{f(j)+T(i)\times(C(i)-C(j))+m\times(C(n)-C(j))\}\]把\(\min\)去掉，然后拆括号：\[f(i)=f(j)+T(i)\timesC(i)-T(i)\timesC(j)+m\timesC(n)-m\timesC(j)\]移项：\[\underline{f(j

sklearn的SGDRegressor()函数用于实现梯度下降法的回归分析。#coding=utf-8#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_model#设置文字plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#创建数据矩阵X,y=[],[

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3230作为第一步，从一个不包含协变量的空模型开始 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。每所学校的截距，β0J，然后设置为平均，γ00，和随机误差ü0J。将（2）代入（1）产生要在SPSS中进行估算，请转至分析→混合模型→线性...相关视频**

1.解析解解析解的公式importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#有监督机器学习#XyX=2*np.random.rand(100,1)#np.random.rand#100行1列的[0,1)之间均匀分布*2之后则变成[0,2)之间均匀分布e=np.random.randn(100,1)#误差均值0

直线和圆的方程直线的倾斜角与斜率倾斜角与斜率在平面直角坐标系中任意画几条直线，可以看出来这些直线相对于\(x\)轴的倾斜程度不同，即每一条直线与\(x\)轴的夹角都不同。显然可以通过这个角来表示直线的方向。当平面直角坐标系中任意一直线\(l\)与\(x\)轴相交时，我们以

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23681最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） ？线性混合模型（有时被称为"多层次模型"或"层次

斜率优化大致思想：将决策点视为若干二维平面上的点，将当前点的已知条件视为斜率，将\(dp_i\)视为截距。寻找经过某个点且斜率一定的直线的最小截距。（寻找最大截距时需要将\(dp\)取负，转化为最小，这样维护的凸包就始终是下凸包）凸包的维护：单调队列：满足条件：满足抉择点的\(x\)坐

参考网页：(19条消息)OpenCV|直线拟合fitline函数(Python)_cv2.fitline_lovetaozibaby的博客-CSDN博客我的例子：   

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做法学习自日语酱的题解/hs/bx。本文旨在讲述我个人看完题解对此题做法的理解，可以视作对日语酱题解的注解（？。本人很菜，很可能出错，请谅解qwq。首先，对样例进行模拟，得到

全球化时代快速增长的经济体之一是埃塞俄比亚经济。在低收入国家中，它已成为在国内生产总值（GDP）中实现两位数增长率的少数几个国家之一。然而，关于两位数的增长率存在很多争论，

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