https://atcoder.jp/contests/abc359/tasksA-CountTakahashivoidsolve(){ intn; cin>>n; intans=0; while(n--){ strings; cin>>s; if(s=="Takahashi"){ ans++; } } cout<<ans<<endl;}B-

AtCoderBeginnerContest359(3/6)A-CountTakahashiProblemStatementYouaregivenNNNstrings.Thei

    本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在AI学习笔记：   AI学习笔记（9）---《分类判决界面---W-H、H-K算法

练习1一汽车厂生产小、中、大三种类型的汽车，已知各类型每辆车对钢材、劳动时间的需求，利润以及每月工厂钢材、劳动时间的现有量如下表所示，试制定月生产计划，使工厂的利润最大。进一步讨论：由于各种条件限制，如果生产某一类型汽车，则至少要生产80辆，那么最优的生产计划应作何改变。

建议开启目录食用阅读本文之前建议您先看这里，如果您已经看完了，那么就可以放心大胆的学习本文了。我认为其实本文的难度还是比较大的，今天我们题是来自山东省省选，所以建议大家谨慎阅读，如果您是专业程序员当我没说。OK，那么事不宜迟，咱们来看第一题[SDOI2010]猪国杀题目描述游戏

完成工程数学实验五MATLAB 最优化工具箱的使用1.算法步骤设x1，x2，x3分别表示农作物A，B，C的种植面积问题模型：maxz=1500x1+1200x2+1800x3s.t. x1+x2+x3=100450x1+600x2+900x3<=6300035x1+25x2+30x3<=3300350x1+400x2+300x3<=33000x1,x2,x3

1.1简介正态分布英文名称为NormalDistribution，也称常态分布，最初由法国数学家棣莫弗提出，德国数学家高斯也从另一个角度导出了它，并最先应用于天文学研究。若随机变量X服从μ和σ参数且概率密度如下的函数： 则称该随机变量服从正态分布，即为， 具体如图1.1；当μ=0且σ=1时，该

回来补补题。分析：我先考虑\(k\)很大的时候，大块和大块间的移动，我们不得不尽量避免小块：我们容易发现这样时是最优的，可以发现就是在斜着走，也就是典型的切比雪夫距离。斜着走一次需要经过两条边，所以花费是两倍的切比雪夫距离。要是起点和终点不在大块上呢？首先考虑它们不在同一

目录前言：案例一、K近邻算法在二分类中的应用1.生成训练集2．用KNN算法拟合这些数据  4.验证KNN算法的分类结果案例二、K近邻算法在多分类中的应用1.生成多分类任务数据集2．用KNN算法拟合这些数据  5．验证KNN算法的分类结果 案例三K近邻算法在回归分析中的应用 1

1.题目描述TimeLimit:1000msMemoryLimit:256mb输入10个整数，彼此以空格分隔。重新排序以后输出(也按空格分隔)，要求:1.先输出其中的奇数,并按从大到小排列；2.然后输出其中的偶数,并按从小到大排列。输入输出格式输入描述:任意排序的10个整数（0～100），彼此以空格分隔。输

话接上回《前端使用Konva实现可视化设计器（13）-折线-最优路径应用【思路篇】》，这一章继续说说相关的代码如何构思的，如何一步步构建数据模型可供AStar算法进行路径规划，最终画出节点之间的连接折线。请大家动动小手，给我一个免费的Star吧~大家如果发现了Bug，欢迎来提Issue

为了解决特定问题而进行的学习是提高效率的最佳途径。这种方法能够使我们专注于最相关的知识和技能，从而更快地掌握解决问题所需的能力。（以下练习题来源于《统计学—基于Python》。联系我获取完整数据和Python代码。） 求解参数（区间）估计的基本思路一看求总体的什么参数（总体

步骤1:理解高阶与低阶项在数学中，当我们谈论函数的高阶和低阶项时，通常是指在一个函数的展开式中，高阶项比低阶项增长得更快。例如，对于f(x)=x+x2f(x)=x+x^2f(x)=x+x2，x2x^2x2是高阶项，xxx是低阶项，因为x2x^2x2比xxx增长得更快。步骤2:讨论极限x→0x\to0x→0时的行

原题链接教训1.计算几何，能用乘法就不用除法2.计算几何，开longlong3.计算几何，注意直线的特殊性code#include<bits/stdc++.h>#definelllonglongusingnamespacestd;structnode{llx1,y1,x2,y2;}sk[5005];intcheck(nodea,nodeb){if(a.x2<b.x1||a.x1>b.

第四章多元函数微分学第一节基本概念机结论定义1：（二元函数）$$\begin{align}&z=f(x,y),(x,y)\inD\subsetR^2\\end{align}$$例题$$\begin{align}&f(x,y)=\arcsin(2x)+\lny+\frac{\sqrt{4x-y2}}{\ln{(1-x2-y^2)}}\&解：-1\leq2x\leq1,y0,1-x2-y20,1-x2-y2\neq1

目录前言回溯法引入：一、回溯法二、实例分析数字组合问题三、基本步骤回溯法的基本步骤：剪枝的正确性：※重点提醒四、深度剖析递归算法：非递归算法：总结前言回溯法引入：搜索法是解决问题时常用的方法，最笨的办法是穷举搜索，对于有些问题穷举搜索可以有效的解决，但是对

function[k,x,val]=dampnm(fun,gfun,Hess,x0,epsilon)%输入:%fun-被优化的函数;%gfun-目标函数的梯度;%Hess-目标函数的Hessian矩阵;%x0-初始点;%epsilon-收敛阈值;%输出:%k-迭代次数;%x-极值点;%val-极值点的函数值;k=1;%初始化迭代计

问题描述小明在二维坐标系中放置了(n)个点，他想在其中选出一个包含三个点的子集，这三个点能组成三角形。然而这样的方案太多了，他决定只选择那些可以组成等腰三角形的方案。请帮他计算出一共有多少种选法可以组成等腰三角形？输入格式输入共(n+1)行。第一行为一个正整数(

http://t.csdnimg.cn/uJ2u9试题编号：201409-2试题名称：画图时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述：问题描述在一个定义了直角坐标系的纸上，画一个(x1,y1)到(x2,y2)的矩形指将横坐标范围从x1到x2，纵坐标范围从y1到y2之间的区域涂上颜色。下图给出了一个画了两个矩形的例子

下面是在实际工作中遇到的一次内核（5.4.110）访问非法内存地址（空指针）导致出错的现场，在这里记录一下简单的分析流程为以后遇到类似的问题作为参考。[220.619861]UnabletohandlekernelNULLpointerdereferenceatvirtualaddress0000000000000023[220.628815]Memabort

数据集：阿里云盘https://www.alipan.com/s/gzRqUTiAgVM一、逻辑回归-预测考试通过1、导入模块#导入模块importpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score``

ADecisionVariableClustering-BasedEvolutionaryAlgorithmforLarge-ScaleMany-ObjectiveOptimization、前期实验图1显示了在（1）中制定的MOP上获得的采样点，方法是在[0,1]之间扰动一个变量，同时将另一个变量分别固定为0,0.5和1。根据上面介绍的变量分析策略，MOEA/DVA分别将

在概率论和统计学中，数学期望(mathematicexpectation)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。期望具有线性性质，所以我们可以很方便的求解。P4316绿豆蛙的归宿这题就是教你求期望，在DAG上，容易想

CliqueConnectAT_abc352_e朴素的想法是按题意暴力建边跑最小生成树，发现一个联通块内的很多边是冗余的，可以相邻两点建边跑最小生成树即可。//author:yhy#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;usingLL=longlong;usingPii=pair<LL,LL>;constLLkMaxN

arc162f思路$a_{x1,y2}\timesa_{x2,y2}\leqa_{x1,y2}\timesa_{x2,y1}$改为所有$a_{x1,y1}=a_{x2,y2}=1$，都有$a_{x1,y2}=a_{x2,y1}=1$。观察发现，第$i$行$a_{i,j_1}=\ldots=a_{i,j_{num}}=1,(j_1<\ldots<j_{num})$，第$ii,(ii>i)$行能取$1$的位置是$[1,j_1-1]$和