思路因为此题目中对于数的更新只能为\(1\)，所以，如果我们找到了\([1,l-1]\)与\([r+1,n]\)中能获得的两个极值即可。我们为\(S\)赋予权值，用一个数组\(a\)储存：如果\(S_i\)为+，则其权值为\(1\)。否则其权值为\(-1\)。那么，在第\(i\)次操作后，能产生的数是\(\s

受到气候变化、温室效应以及人类活动等因素的影响，自然界中极端高温、极端环境污染、大洪水和大暴雨等现象的发生日益频繁；在人类社会中，股市崩溃、金融危机等极端情况也时有发生；今年的新冠疫情就是非常典型的极端现象。研究此类极端现象需要新的统计学方法，该类统计学的理论和方法

掌握二元函数高阶偏导数的求法，以及二元函数的中值定理和泰勒公式。若混合偏导数连续，则相等。利用泰勒公式进行近似计算。掌握二元函数极值的充分和必要条件，以及求法。掌握例11中最小二乘法。难点：复合函数的高阶偏导数的计算。极值点与稳定点和最值点的关系。重点习题：例1、例3、

力扣原题链接，点击跳转。如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。简单来说，摆动序列的特点是：后一个数交替地比前一个数大或者小。给你一个数组，请

MaximumprincipleinthebookgeometricanalysisThroughoutthebook,thereisfrequentuseofthemaximumprinciple,butsometimesitdoesn’tseemdirectlyapplicable,andthebookdoesnotprovideanexplanation.Thistroubledmeforsometime,butnow

怎么老是算错，分母的分数放出来要倒换的呀，还要那个正负号，认真点5种算secx不定积分的方法，每种都很巧妙，每种都值得牢牢记住如果三角函数关系不清楚的话可以用中学那种画直角三角形的方法中值定理：5+3+2用定积分定义算极限那个是n分之1不是n分之k！！！，每个横坐标都是无穷小量，别糊涂了定

最值不一定是极值  最值有可能在区间边界上取得，如 极值也不一定是最值 极值只是极值点附件的最大（小）值，但不一定是整个区间的最值，如, 是极大值但不是最大值.但是如果最值点在区间内部, 则一定是极值点.极值点不一定是稳定点 函数在极值点可能不可导, 如,  x=0是极小

基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=0的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数λ（即拉格朗日乘子），将约束条件函数与原函数联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到原函数极值的各个变量的解。 具体

目录[梯度下降求极值][导数][偏导数][梯度下降][机器学习&深度学习][学习形式分类[1)有监督学习][2)无监督学习][预测结果分类][1)回归&分类][2)聚类]梯度下降求极值导数导数也叫导函数，或者微商，它是微积分中的重要基础概念，从物理学角度来看，导数是研究物体某一时刻的瞬时速度，比

明明过几天就是立冬了，天气却越来越热，回想起来大一这个时候，济南已经下起了茫茫大雪，当时我还走了好长的路去理综楼参加学线技术的第一次成员聚会，俱往矣。前天考完了运筹学，其他没有说，最近打算写一下微分流形的笔记，放在博客里，一个巨大的工程，又给自己挖了一个大坑；最近在学极值图论，打算

第一、为什么使用正则化？简答的说，正则化就是将n向量转换为一个标量的过程。第二、正则化的背后是拉格朗日求极值。函数f(x,y)在约束条件下的极值，转换在神经网络中求极值，即求损失函数的最小值。那么，为了防止权重值过大，引起的泛化误差过大的缘故，所以引入了范数。在这

可以利用极值的充分条件判断函数的极值和最值。注意极值和最值的区别和联系。极值不一定是最值，最值也不一定是极值。如果在内点取得最值，最值一定是极值。极值可能有很多，但最值只能有一个。重点习题：第1、4题。

1多元函数基本概念二元及二元以上的函数统称多元函数。1.1平面点集开区域：取不到边界值。闭区域：可以取到边界值。（任意一个边界可以取到即认为是闭区域）无界：某个方向无穷没有边界（任意一个边界无穷即代表无界）有界：任意一个方向有边界1.2二元函数其中，x/y为自变量；z为因变量。x,y的变化

max-min容斥（极值反演）即为下式；\[\begin{equation}\max\{S\}=\sum_{T\subseteqS}(-1)^{|T|+1}\min\{T\}\label{aa}\end{equation}\]\[\begin{equation}\min\{S\}=\sum_{T\subseteqS}(-1)^{|T|+1}\max\{T\}\label{ab}\end{equation}\]证明：证明\(\ref

1.斐波那契数列的第n项defFibonacci(self,n):ifn==0:return0ifn==1:return1a,b,c=0,1,-1foriinrange(2,n+1):c=a+ba=bb=creturnc2.跳台阶一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求

一些基础：图像的一阶导数和二阶导数一阶参考文章：(103条消息)【opencv】18.数字图像一阶导数、二阶导数的数学原理_二阶导数图像_MisterZhu的博客-CSDN博客二阶直接用二阶模板和图像进行卷积边缘检测：高斯一阶导求边缘  1.一个图像卷积高斯一阶导这意味着做了两件事

一，无条件极值1.极值/极值点的定义：f(x,y)在某点的某邻域内值最大/最小，则称f(x,y)在这点取得极大值/极小值（极值指的是函数值），这一点(x0,y0)称为极值点。极大值/极小值统称为极值。2.多元函数取极值的必要条件：多元函数取得极值=>该点处偏导数若存在则必为0驻点的概念：偏导数等于零

阅读全文：http://tecdat.cn/?p=17375最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫链的研究报告，包括一些图形和统计输出。为了帮助客户使用POT模型，本指南包含有关使用此模型的实用示例。本文快速介绍了极值理论（EVT）、一些基本示例，最后则通过案例对河流的极值进行了具体的统计分析 EVT的介

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：       2.算法涉及理论知识概要        在计算机视觉领域，最大稳定极值区域(MSER)(MaximallyStableExtremalRegions)是一种用于在图像中进行斑点检测的方法。这个方法由Matas等人提出，用于在两个不同视角的

在程序设计中，为了优化算法可能会用到滑动窗口或者双指针的思想，这种算法能够蛮力情况下的复杂度\(O(n^2)\)降低为线性。滑动窗口的问题通常可以用双指针来解决，即用头尾两个指针来约束窗口大小。网上对于这两个名词的定义和解释莫衷一是。个人理解，固定一段窗口/区间大小而衍生的问

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：   2.算法涉及理论知识概要       爬山法是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要爬山法是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。爬山法是

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：      2.算法涉及理论知识概要     自然场景下的文本检测是自然场景图像信息提取的基础,在车牌识别、实时翻译、图像检索等领域具有广泛的应用价值及研究意义。基于连通区域的方法是自然场景文本检测中最为常见的

全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，EVT的优

一元函数微分几何应用对于一个一元函数，在微分学上的几何讨论分为以下几个方面：极值与单调性最值或取值范围凹凸性与拐点渐近线极值与单调性单调性的概念就不说了，这里说一下单调性的判别，包括了定义法，微分学方法定义法单调增函数：\((x_1-x_2)[f(x_1)-f(x_2)]>0\)单调