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记\(D=\max_{1\lei\len}d_{i}\)，则无解当且仅当\(2D>\sum_{i=1}^{n}d_{i}\)结论：\(\forall(x,y),\exists(X,Y),\begin{cases}|X|+|Y|=R\\|x-X|+|y-Y|=d\end{cases}\)当且仅当\(|r-R|\led\ler+R\)（其中\(r=|x|+|y|\)）必要性：根据\(|a|-|b|\le|a-b|\le|a|+|b

论文信息[AnchoredNeighborhoodRegressionforFastExample-BaseduperResolution]-TIMOFTER,2013,IEEEInternationalConferenceonComputerVision前置内容邻域嵌入（NeighborEmbedding,NE）是“样本-样本”映射，在训练样本中寻找测试样本的相似邻居特征样本，计算量略大。

csy/bxwjz/bx首先将\(a\)排序，如果\(\sum\limits_{i=1}^{n-1}a_i<a_n\)显然就是\(-1\)，否则必然有解。先发现一个trivial的事情，就是答案一定位于\([\dfrac{a_n}{2},a_n]\)中，这是因为我们判掉无解的条件之后，我们必然可以用前面的步数走到以\((a_n,0),(0,a_n),(-a_n,0),(

摘要：经验回放在提高深度强化学习智能体的样本效率方面起着至关重要的作用。经验回放的最新进展建议使用Mixup-2018，通过合成样本生成进一步提高样本效率。在这种技术的基础上，提出了邻域混合经验回放(NMER)，一种基于几何的回放缓冲区，用状态-动作空间中最近邻的转换进行插值。NMER仅