今日推歌：Lamia-BlackY（这下真成今日推歌了，不会打交互怎么办）话说大陆街机音游太少了吧，iidx，sdvx，ongeki基本和没有一样（按理来说ongeki的抽卡模式能赚大钱啊），chunithm和maimai通常就不到3台，也就部分机厅能达到3台，达到5台的机厅我似乎都去过，国服chunithm和maimai更

式7.5R(c∣x)=

机器人正运动学DH参数详解一、连杆描述1连杆长度a与连杆转角α连杆长度a：两轴之间公垂线的长度连杆转角α：假设作一个平面，并使该平面与两关节轴之间的公垂线垂直，然后把关节轴i-1和关节轴i投影到该平面上，在平面内轴i-1按照右手法则绕ai-1转向轴i2连杆偏距d与关节角θ

回顾w现在不是一个数字，而是长度为n的向量。b还是一个数字。j（w1，w2...,b）将更新为j（w，...,b）梯度下降的duibi区别：w和x是向量，且w变成了w_1,xi变成xi_1,这个只适用于j=1，所以我们要跟新参数，同时我们也将更新b。正规方程（Normalequation）用的不多，所以不作多的记录

 题目描述牛可乐得到了一个长度为n且非严格单调递增的序列 a，然而这个序列被q层魔法封印了，其中第i 层封印的问题包含两个整数xi,yi(xi≤yi)，牛可乐必须正确回答序列中大于等于xi且小于等于yi​的数字个数才能够解开该层封印。牛可乐觉得这个问题太难了，于是他想请

这里写目录标题熵KL散度引入交叉熵。交叉熵的二分类公式：再次理解SoftMax函数结束熵熵，是一个物理上的概念，表示一个系统的不确定性程度，或者表示一个系统的混乱程序。下边是信息熵的演示：信息熵的公式如下：H

灰色关联分析作用：       1、进行系统分析；       2、用于综合评价（综合评价中常用的两个方法：层次分析法AHP与优劣解决法Tpsis）何为系统：社会系统，经济系统，农业系统，生态系统等。灰色关联分析探究什么自变量影响系统？常规对系统进行分析的方法有：回归分析、方差分

    /**Gauss-Newtoniterationmethod*author:Davidwang*date:2020.08.24*/#include<iostream>#include<chrono>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<Eigen/Core>#include<Eigen/Dense>usingnamespacestd;u

目录1.算法原理2.改进点3.结果展示4.参考文献5.代码获取1.算法原理【智能算法】麻雀搜索算法（SSA）原理及实现2.改进点改进发现者更新位置为了使SSA算法能够避开向原点收敛的弊端,将算法向最优位置跳跃的操作转换为向最优位置的移动:

        在之前的笔记中，我们初步认识了指数移动平均（指数加权移动平均），本文将通过翻译一篇DavidOwen 在2017年的一篇博客，讨论如何确保移动平均数能够通过识别记录信息的时长，来适应新的信息。原文链接：点击这里（原文的代码为R，本文将补充py代码）目录如何正确地开始指数移

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离，而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分

1.引言本博文专辑的焦点主要集中在回归模型的实用案例和工具上，从简单的单变量线性回归入手，逐步过渡到包含多个预测变量、非线性模型，以及在预测和因果推断中的应用。本文我们将介绍回归模型推断的一些数学结构，并提供一些代数知识以帮助理解线性回归的估计方法。此外，我们还将

#以指数分布为例，进行接受拒绝采样#指数分布PDF=e^(-x)x>=0#我们选取x的范围为0-5，首先在x上随机生成100000个均匀分布的随机数，计算f(xi)#然后在指数分布最大值与最小值之间生成100000个均匀分布的随机数yi#比较f(xi)与yi，如果f(xi)<=yi则接受，否则不接受importnump

三次插值曲线1.1.三次样条曲线三次样条曲线的基本思想是，在给定的一系列点（称为控制点或数据点）之间，通过一系列三次多项式曲线段来拟合这些点，使得整个曲线既平滑又准确地通过所有控制点。1.1.1.数学定义给定一组点(P_0,P_1,…,P_n)，其中(P_i=(x_i,y_i))，(x_0<

任务描述本关任务：学习集成学习的基本概念以及常用算法并编程熟悉sklearn。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.个体与集成的概念，2.常用的集成学习算法。个体和集成集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（multi-class

1.SVM简介1.1SVM支持向量机给定如图所示的线性可分训练集，能够将两类样本正确分开的直线很多。感知机算法可以找到一条直线，且找到的直线不唯一。然而感知机无法确定哪一条直线最优，但是\(\text{SVM}\)可以。\(\text{SVM}\)可以找到能够将训练样本正确分类的直线中具有

有一些朋友问我到底如何用优化方法实现轨迹优化（避障+轨迹平滑等），今天就出一个干货满满的教程，绝对是面向很多工业化场景的讲解，为了便于理解，我选用二维平面并给出详细代码实现，三维空间原理相似。本教程禁止转载，主要是有问题可以联系我探讨，我的邮箱[email protected]下面

#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include<cstdio>#include<cstring>#include<iostream>#include<algorithm>#include<vector>#include<array>usingnamespacestd;/*http://oj.daimayuan.top/course/15/problem/688平

黎曼和假设函数\(f(x)\)在区间\([a,b]\)上非负连续，那么曲线\(y=f(x)\)和直线\(x=a,x=b\)以及\(x\)轴就围成了一个曲边梯形。为了求解这个曲边梯形的面积\(S\)，我们在这个区间\([a,b]\)中插入一组点\(a=x_0\ltx_1\ltx_2\lt\cdots\ltx_n=b\)，将区间\([a,b]\)

好好玩的题。思路对于一个图上邻域问题，我们有一个很经典的做法：根号分治。考虑根号分治的本质是什么。我们把点分成两类，平衡每一种点的时间，也就是度数大的与度数小的点。所以对于这道题，我们有了更加好的做法。发现题目给的图的性质就是一个天然的划分方案。我们每次找到图中

挺有意思的题。思路考虑一个比较自然的做法。我们每次对于一棵树，我们将它的某一条链抽出来。这样，我们只需要知道这颗树的所有节点与链底的\(\text{lca}\)，就可以知道它是属于这条链上哪一个节点的下面。然后就可以递归处理。由于交互库不是自适应的。我们可能可以想到随机

心得[ICPC2024Xi'anI]ICPC2024邀请赛西安站重现赛-比赛详情-洛谷7表示赛时ac了7个，8表示含补题总共ac数，13表示题目总数题目M. ChainedLights打表，发现只有k=1是YES//#include<bits/stdc++.h>#include<iostream>#include<cstdio>#include<vector>#include<ma

集中不等式（concentrationinequalities）是在概率论和统计学中用于描述随机变量（尤其是随机变量的和或函数）的集中程度的一类不等式。它们为随机变量偏离其期望值的概率提供了上界。这些不等式在很多领域都有应用，包括机器学习、统计学习理论、组合数学和随机过程等。下面介绍几

给出一个并查集，请完成合并和查询操作。输入格式:第一行包含两个整数N、M，表示共有N个元素和M个操作。接下来M行，每行包含三个整数Zi​、Xi​、Yi​。当Zi​=1时，将Xi​与Yi​所在的集合合并。当Zi​=2时，输出Xi​与Yi​是否在同一集合内，是的话输出Y；否则的话输出N。输出格式:

设置u=-（x*x+y*y），c=(x+y),可得f=6*（x+y），设置所有边界条件为dirichlet边界条件，其他条件应该也不复杂。boundaryedge矩阵是自己对着生成网格给出来的。感觉最难的地方就是在计算单元刚度矩阵的时候，因为使用了坐标变换，变成平面的标准三角形。（xi,yi),(xj,yj),(xm,ym)分别对应到（0，0），（1，0），（0，1）