• 2024-11-01[HNOI2013] 游走
    根据题意,我们容易发现只要我们得到了每一条边被经过的期望次数就可以给这些边编号。设\(d_x\)表示点\(x\)的度数。所以我们先用高斯消元求出每个点被经过的期望次数\(f_x\),那么$E(u,v)=\frac{f_u}{d_u}+\frac{f_v}{d_v}$。然后就做完了。点击查看代码#include<bi
  • 2024-10-02学习笔记:A Introduction to inertial navigation
    3.2MEMS陀螺的误差特性本节我们分析MEMS陀螺中存在的误差,以及它们对积分后的信号(也就是旋转)的影响。3.2.1常量零偏角速度陀螺的零偏是它在不忍受任何转动时的平均输出,单位度每小时。如果对一个\(\epsilon\)大小的常量零偏进行积分,会导致一个随时间线性增长的角度误差:\(\theta
  • 2024-09-23时间复杂度
    您提供的新方法与旧方法在子图生成方面有以下主要差异和优势:新方法(基于BFS与嵌入相似性的方法)优势:可控性更强:新方法通过BFS算法和设置最大跳数(max_hops)与重新启动概率(restart_prob),对生成子图的范围和节点数量有更好的控制。确保子图连通性:BFS确保了生成的子图是连通的,并且
  • 2024-06-23[MdOI R5] Many Minimizations & [ARC164F] Many Increasing Problems 题解
    讲下一个思路比较自然的基于自然数幂和的\(O(n\logn)\)且复杂度与\(m\)几乎无关的做法。不难发现让我们计数的问题是保序回归\(L_1\)中一条链的情况。这个情况有一个简单的slope-trick做法:用堆维护斜率,每次push进去两个当前的数,然后pop出一个最大值。最终所有数的和
  • 2024-06-22关于随机游走的思考
    前话很早就想给随机游走类问题做个总结了,以后又想到一题不定期更新。2024.6.22题目描述一维空间内,前进一步,后退一步,原地不同概率均为\(\cfrac{1}{3}\),\(0\)点后退后还是\(0\)点。求从\(0\)点走到右端点\(n\)的期望步数。解决套路化记\(f[i]\)表示从\(i\)走到\(
  • 2024-05-20P6154 游走
    原题链接题解由于选择每一条路径的概率是一样的,所以我们统计出所有路径的条数,和长度之和,然后除一下就行了,除法求模等价于乘模数下的逆元code#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#definelllonglongconstllmod=998244353;lllanes[100005]={0},sum[100005]={0
  • 2024-03-31C语言实现随机游走算法(Random Walks)
    目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度:B.空间复杂度:C.总结:三优缺点A.优点:B.缺点:C.总结:四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步,而不是记住算法。2.建议读者学习算法的时候,自己手动一步一步地运行算法。B.
  • 2023-11-21IMU介绍
    陀螺仪常见的陀螺仪为MEMS,使用硅微加工技术制造,使用科氏力。误差模型\[m(t)=m_t(t)+bias(t)+\epsilon(t)\\\dot{bias}(t)=n_b(t)\]固定偏差bias,作为状态量估计白噪声\(\epsilon(t)\)积分成角度随机游走,连续时间标准差\(\sigma\)(标定结果)除以\(sqrt(\delta(t))\)得到离散标
  • 2023-11-12惯性导航中的噪声模型
    惯性导航中的噪声模型惯性导航中,常用的噪声模型有四种:**高斯白噪声**、**随机游走**、**一阶马尔科夫过程**和**随机常值**。在IMU器件手册中,噪声通常用角度随机游走angularrandomwalk(ARW)和速率随机游走velocityrandomwalk(VRW)来表示。下面分别进行说明:一、高斯白噪声1.1
  • 2023-09-05Paddle图神经网络训练-PGLBox代码阅读笔记
    图存储部分paddle/fluid/framework/fleet/heter_psgraph_gpu_wrapper.hGPU图主入口graph_gpu_ps_table.hGPU图的主要存储结构,neighbor采样等都在这里完成gpu_graph_node.h节点,边,邻居等数据结构定义paddle/fluid/distributed/ps/table/common_graph_tabl
  • 2023-08-25在代码世界游走,没几把“锁”防身可不行
    一、开篇背景“锁”代表安全。在程序中(这里指java)尤其多线程环境下,有了锁的帮助,会给数据安全带来保障,帮助线程更好的运作,避免竞争和互斥。锁共有15种算法:乐观锁、悲观锁、自旋锁、重入锁、读写锁、公平锁、非公平锁、共享锁、独占锁、重量级锁、轻量级锁、偏向锁、分段锁、互斥
  • 2023-08-21在代码世界游走,没几把“锁”防身可不行
    一、开篇背景“锁”代表安全。在程序中(这里指java)尤其多线程环境下,有了锁的帮助,会给数据安全带来保障,帮助线程更好的运作,避免竞争和互斥。锁共有15种算法:乐观锁、悲观锁、自旋锁、重入锁、读写锁、公平锁、非公平锁、共享锁、独占锁、重量级锁、轻量级锁、偏向锁、分段锁、互斥
  • 2023-08-04阅读笔记 An introduction to inertial navigation
    摘要小巧轻量的MEMS惯性传感器最*在性能上的提升,使得惯性技术可以应用到诸如人体运动捕获这样的领域。这使得对惯性导航的研究兴趣被激发,然而目前对这个主题的导论都没有充分讲清楚惯性系统的误差特性(errorcharacteristic)。引言这是一篇剑桥大学OliverJ.Woodman写的技术报告
  • 2023-05-04智能优化算法:海洋捕食者算法
    智能优化算法:海洋捕食者算法文章目录智能优化算法:海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要:海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm,MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法,其灵感来源于海洋适者生存理论,即海洋捕食者
  • 2023-04-24带修改树上随机游走到叶节点期望得分
    太菜了,搞了一下午才搞懂。。题意:一棵有\(n\)个节点的树,每个点都有一个权值\(a_i\)。从\(1\)号点开始,每次等概率随机移动到一个相邻节点\(i\),并获得\(a_i\)的得分。(可以重复获得,起点权值也计算)有\(q\)次修改,每次修改一个点的权值。在一开始和每次修改后,求出移动到叶
  • 2023-03-23伯努利分布及衍生分布、随机游走
    伯努利实验伯努利实验概念及性质定义:事件域为:\(\mathcalF=\{\varnothing,A,\barA,\Omega\}\),只两种可能结果的试验称为伯努利实验。现考虑重复n次独立试验的伯努
  • 2023-03-15图神经网络-图游走算法核心代码DeepWalk实现
    本文主要涉及图游走算法DeepWalk的代码实现。1.DeepWalk采样算法对于给定的节点,DeepWalk会等概率的选取下一个相邻节点加入路径,直至达到最大路径长度,或者没有下一个
  • 2023-02-11[PKUWC2018]随机游走
    第一次做用待定系数法解决树上期望dp的题。首先这道题很显然可以\(min-max\)容斥一下,转化成到达点集\(S\)一个点的期望步数。考虑这个怎么求。设\(f_u\)表示从\(u
  • 2023-02-02DeepWalk Online Learning of Social Representations
    DeepWalk:OnlineLearningofSocialRepresentations论文信息作者:来源于纽约州立大学石溪分校,一个很有名的学校。辅助资料视频带读DeepWalk【图神经网络论文精
  • 2023-02-02对较为复杂的游走问题的探讨
    lyin问我的,回宿舍推了十分钟推出来了,记一下。首先有一个看起来很经典的游走问题:假设有三个点A,B,C,有三条边\(A\toA,A\toB,A\toC\),概率分别为\(p_A,p_B,
  • 2023-01-31随机游走问题
    随机游走问题一维有边界的随机游走问题设初始位置位x=n,边界为x=0和x=w,其中\(0\leqn\leqw\),\(n,w\)为整数。游走者每个单位时间移动一次,向左、向右移
  • 2023-01-29高航的离别的秋天 很不错!
    轻轻柔柔的风,吹过我的胸口你我却站在这离别的路口;没有一句挽留,没有一句借口只有影子在随着那时间游走;我们的昨天太短,等不到天长地久我们的明天太远,换不来幸福相守;离别
  • 2023-01-12【每日一读】Graph Recurrent Networks With Attributed Random Walks
    目录​​简介​​​​论文简介​​​​ABSTRACT​​​​1INTRODUCTION​​​​2PROBLEMSTATEMENT​​​​3ATTRIBUTEDWALKSBASEDEMBEDDING​​​​3.1AttributedRa
  • 2023-01-12【每日一读】Large-Scale Nodes Classification With Deep Aggregation Network
    目录​​简介​​​​论文简介​​​​Abstract​​​​1INTRODUCTION​​​​2RELATEDWORKSANDMOTIVATIONS​​​​2.1PrimaryDefinition​​​​2.2Neighborhoo
  • 2023-01-12【每日一读】Sampling Multiple Nodes in Large Networks: Beyond Random Walks
    目录​​简介​​​​论文简介​​​​ABSTRACT​​​​1INTRODUCTION​​​​1.1OurContribution​​​​1.2RelatedWork​​​​2LOWERBOUNDFORRANDOMWALKS​​