2024.11.4今天早上没有醒来，一抬表发现7：03了直接破防（悲上午模拟赛T1直接一个没思路，想了1h都没想出来，打了10分遗憾离场，T2直接就是死磕1h也没有丝毫思路，然后最后10分非常惨下午都在调T1，直到4点才调完，晚上情绪状态比较不稳定，但是调整的很好，还是坚持做了5到题，比较可以csp-s160分完

本文是将文章《线性可分支持向量机的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。在主文章中，有一个部分是关于补充拉格朗日对偶性的相关知识，此公式即为这部分里的内容。公式9-10是基于公式9-9的进一步引申，它通过引入拉格朗日乘子，将约束优化问

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原题链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P4653题意解读：选中的灯泡中，某一类较少的总权值减去灯泡数量所得到的收益最大值。解题思路：注意，此题关键是：要使得较少的收益最大化1、要最大化，意味着每次应该选择尽可能大权值的灯泡2、要使A、B类中较少的收益最大化，意味着每次应该优

TwentyLecturesonAlgorithmicGameTheory算法博弈论二十讲Lecture5Revenue-MaximizingAuctions（上）Lecture5Revenue-MaximizingAuctions第2至第4讲聚焦于设计能够最大化社会福利的机制，无论是精确还是近似。这类机制的收益产生仅仅是副作用，是激励代理人如实

实现方式浏览器启动时，加参数args=['--start-maximized']；创建上下文时，加参数no_viewport=True。fromplaywright.sync_apiimportPlaywright,sync_playwrightdefrun(playwright:Playwright)->None:browser=playwright.chromium.launch(headless=False,arg

APS构建排程模型的基础数据准确性数据收集与清洗根据APS排程建模的需求建立全面的数据收集机制，确保所有与生产相关的数据，如物料库存、设备状态、人力资源、生产订单信息、销售订单、采购订单等，都能被准确、及时地录入系统；并依据需求建立同步的时间和数据更新、增加、删除的数据

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令\(a\)为题目中的\(P\)。首先考虑后手的重排策略是什么。因为\(a\)是个排列，元素互不相同，那么肯定就是按照每一段的第一个数的大小，越大的放在越前面。那么当\(a_1\lek\)的时候，显然先手会把以\(1\simk\)开头来划分段。因为否则存在一个开头\(>k\)的段，后手把其放

题目链接：https://leetcode.cn/problems/maximize-sum-of-array-after-k-negations/description/题目叙述：给你一个整数数组nums和一个整数k，按以下方法修改该数组：选择某个下标i并将nums[i]替换为-nums[i]。重复这个过程恰好k次。可以多次选择同一个下标i。以这种

1788.最大化花园的美观度有一个花园，有 n 朵花，这些花都有一个用整数表示的美观度。这些花被种在一条线上。给定一个长度为 n 的整数类型数组 flowers ，每一个 flowers[i] 表示第 i 朵花的美观度。一个花园满足下列条件时，该花园是有效的。花园中至少包含两朵花。第

5月底的一个周末，参加了Jim老师的CSPO培训。老师不只是介绍Scrum概念和流程，更是教给了我们各种思维方式，方法论，以及最大化商业价值的理念。让我印象最深的是，PBIpriority管理，竞品分析，Sprint计划，以及最重要的那个理念：客户满意度等同于商业价值。不过光说这些可能太抽象，还是给大家分

滚动轴承故障形成后，故障区与其他零部件表面接触将产生循环平稳的瞬态脉冲。由于受到系统传递函数、轴转频和环境噪声的干扰，故障脉冲特征受到大幅衰减，在测得信号中表现十分微弱甚至完全不可见。盲解卷积算法通过搜索一个最优的有限脉冲响应滤波器来降低信号传输路径、轴转频和环

给定一个下标从0开始的只包含正整数的数组nums，你可以将数组中任意元素的值增加至多1，修改后，从数组中选择一个或多个元素，并确保这些元素升序排列后是连续的，求它的最大长度。将数组排序，然后从大到小处理，每个元素分别计算以它开始能得到的长度，包含它本身和加1后两种情况，递推即可。cl

windows平台首先通过代码实现窗口最大化inttitle_bar_height=style()->pixelMetric(QStyle::PM_TitleBarHeight);//获取标题栏高度QRectprimary_rect=QApplication::desktop()->availableGeometry();this->setGeometry(0,title_bar_height,primary_rect.width(),p

给定数组st[n]，其中st[i]表示第i座城市的供电数目，每个供电站的供电范围是r，一座城市的电量是所有能给它供电的供电站数目之和，现在还可建k座发电站，求所有城市中最小电量的最大值。1<=n<=1e5;0<=st[i]<=1e5;0<=r<n;0<=k<=1e9最大化最小值，或者最小化最大值，常用的方法是二分答案。

运输问题（TransportationProblem）是运筹学中的经典问题，通常涉及将资源从供应点转移到需求点，以最小化运输成本或满足需求。这个问题在各种实际场景中都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：供应链管理：在供应链中，最小化运输问题可用于确定最有效的货物运输方式，以满足各个节点之间的

intlargestSumAfterKNegations(int*nums,intnumsSize,intk){intt[201]={0};intsum=0;for(inti=0;i<numsSize;i++){t[100+nums[i]]++;sum+=nums[i];}while(k>0){for(inti=0;i<201;i++){

黄金一直以来都是投资者们青睐的避险资产，而现货黄金交易则是让投资者有机会参与到黄金市场波动中获取收益的方式之一。而在现货黄金交易中，利用杠杆可以帮助投资者在有限的资本下最大化投资回报。首先，了解杠杆交易的基本概念是至关重要的。杠杆交易是指借用资金来进行投资，以提高投

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高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使

本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济

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