如下图所示，有一个由三条直线与一条曲线围成的特殊四边形，现在想求这个特殊四边形的面积(设为\(S\))如下图所示，用\(n\)个矩形去拟合特殊四边形，然后算出这些矩形的面积之和。若\(n\to+\infin\)，那么\(n\)个矩形的面积之和就无限趋近于\(S\)用数学语言表达即为:已知曲线方程为

交叉熵的概率计算取决于具体应用和模型，但在分类问题中，通常通过神经网络或其他分类模型来得到预测概率。以下是计算步骤的概述：###步骤1：模型输出对于分类问题，模型输出的是每个类别的得分或原始值（logits）。例如，对于一个有\(C\)个类别的分类问题，模型输出一个长度为\(C\)的向

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License:CCBY-SA4.0乘法把所有数扩大\(10^n\)倍然后当成整数做，可能要用到__int128.（最后输出答案别忘了除回来）缺点就是除法可能还是会爆精度，并且不支持开根之类的操作。模法突发奇想想到的一种方法.大概思想就是同时记录浮点数和它对某个数取模后的值.classNumber{

Eg：在未归一化时输入幅值\(A_i=9295\)，滤波器输出幅值\(A_o=9724819390\)首先我们要找到\(A_i*2^X\)使得\(A_i*2^X>A_o\)那么我们得到\(A_i*2^{20}\approxA_o*1.0022\)因此可以取\(X=20\)，但我们因为精度要求，于是将\(X\)取的大一些，为\(34\)于是便得到了乘子\(Q\)：

因为一些众所周知的原因搬过来首推：DPair的博客|转1.字符串strtok（分割）strtol（字符串转不同进制）itoa（与strtol相反）不能用，atoi（strtol删减版）能用fseek（移动文件指针）cin.peek(void)（窥探下一个字符）cin.ignore(计数值上限，字符)（strtok删减版）rawstringliteral

OI博弈论的若干模型OI不是知识竞赛。平等博弈是完全信息的（知道双方目标及操作收益），交替行动的，知道当前局面和转移的，平等（决策和当前状态操作者无关）的。不平等博弈和上面一致，但是有一方更加平等。所有的平等博弈都可以化为DAG上的移动游戏。公平组合游戏是无法行动者败的游戏

不要把物理公式看作数学公式，请也尊重自然的经验法则。Don'tseethephysicalformulasasmathematicalformulas,pleasealsorespecttheexperiencerulesofnature.连接正负极Connectionofpositiveandnegativepoles欧姆定律Ohm'sLaw\(I=\frac{V}{R}\)物理:

1.3.1Cascode增益级在现代IC设计中，单管放大器常被用于Cascode结构中，这种结构由一个共源极接法的晶体管连接一个共栅极接法的晶体管组成。下图展示了Cascode增益级的两种形式。在(a)中，有一个n沟道共源极管子\(Q_1\)和一个n沟道共栅极管子\(Q_2\)，这种结构也被称作套筒Cascode结构

数学基础单变量微积分隐式函数求导\[f(x)+g(y)=C\]两边取\(x\)的导\[\fracd{dx}f(x)+\fracd{dy}g(y)*\frac{dy}{dx}=0\]化简\[\frac{dy}{dx}=-\frac{f'(x)}{g'(y)}\]无穷小量\(x\)的变化趋于0，\(\Deltax\)也趋于0，则\(\Deltax\)为\(x\)的无穷小量

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homo的数学常数\[\begin{aligned}\sqrt{13113500165}&\approx114514.1919807322\\4\sqrt{8413935}\pi^2&\approx114514.1919846918\\\frac{\sqrt{129425058943}}{\pi}&\approx114514.191981099414\\\sqrt{373436535651}\pi&\approx1

1.https://github.com/luckyluckydadada/Azure-Kinect-DK-3D-reconstruction 2.open3d版本：0.14.10.16.00.17.0会报错：open3d.cuda.pybind.piplines.odommetry.OdomtryOptionbojecthasnoattribute'max_depth_diff' 3.结果问题一：    根据

微分（一元）这里的微分，是在\(\Deltax->0\)的情况下y的变换，近似处理为\(\Deltay\approxdy\)这里要拓展一个知识点：极限以无穷下的概念\(\lim_{x->x_0}f(x)=A\)那么\(f(x_0)=A+o(x)\)为什么会有这样的公式，首先是极限是在一个去心领域（领域就是它附近，无限接近它，但是去心

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Definition计算\(\Deltay\)和函数在\(x=x_{0}\)处附近一点\(x=x_{1}\)函数值的近似值设函数\(y=f(x)\)在点\(x_{0}\)处可微分,且\(f'(x_{0})\ne0,\)由微分之