• 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​​
  • 2023-01-11【带你读论文】向量表征经典之DeepWalk
    摘要:详细讲解DeepWalk,通过随机游走的方式对网络化数据做一个表示学习,它是图神经网络的开山之作,借鉴了Word2vec的思想。本文分享自华为云社区《[论文阅读](25)向量表征经
  • 2022-11-24[NIPS 2022]Neural Temporal Walks Motif-Aware Representation Learning on Continuous-Time Dynamic Grap
    NeuralTemporalWalks:Motif-AwareRepresentationLearningonContinuous-TimeDynamicGraphs介绍该文针对的是Continuous-TimeDynamicGraphs,也就是说边和点会随
  • 2022-11-07量子随机游走
    符号定义考虑随机矩阵\(P\in\mathbbR^{N\timesN}\),这里规定列和为\(1\).故对于任意状态\(x\in\mathbb{R}^n\),游走一步后为\[x^\prime=Px.\]在量子离散