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习题6.7代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportcvxpyascpimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_excel('F:\python数学建模与算法\源程序\《Python数学建模算法与应用》程序和数据\第6章图论模型\data6.xlsx')D=df.valuesdo

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形式及推导形式：前向计算如下所示，\[\text{TopK}(\vec{x},k)=\sigma(\vec{x}+\Delta(\vec{x},k))\]注意\(\Delta(\cdot)\)满足限制条件\(\sum\Delta(\vec{x},k)=k\)，并且\(\sigma(x)=\frac{1}{1+\exp\{-x\}}\)梯度推导：令\(f(\vec{x},k)=\sigma(\vec{x}+\De

最优化理论与自动驾驶（四）：iLQR原理、公式及代码演示之前的章节我们介绍过，iLQR（迭代线性二次调节器）是一种用于求解非线性系统最优控制最优控制最优控制和规划问题的算法。本章节介绍采用iLQR算法对设定的自动驾驶轨迹进行跟踪，与第十章节纯跟踪算法采用同样跟踪轨迹，同时，我们仅对控

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task3:intn=15;intval[1<<16];inte[1<<16][16];signedmain(){ freopen("vote3.ans","w",stdout); intV=1e8; For(i,0,n-1)e[1<<i][i]=V,e[0][i]=-V,val[1<<i]=V; For(j,1,n-1){ For(s,0,(1<<n)-1) i

思路首先证明一下当序列扩大时答案一定不劣。考虑\(f(l,r)\)到\(f(l,r+1)\)的变化。\[\begin{aligned}f(l,r)-f(l,r+1)&=s_{l,r}-xs_{l,r}-s_{l,r+1}+xs_{l,r+1}\\&=xs_{l,r+1}-xs_{l,r}-a_{r+1}\\&

 

 

VMware虚拟机Ubuntu20-LTSpython3.6tensorflow1.15.0keras2.3.1运行截图：  代码： %matplotlibinlineimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams["figure.figsize"]=(14,8)n_observations=100xs=np.li

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测试点2应该是只输入1对并且是一个常数，如30这种。应该输出00。#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;vector<int>a,b;//系数指数intmain(){ intxs,zs; while(cin>>xs>>zs){ a.push_back(xs); b.push_back(zs); } if(a.size()==1&&b[0]==0){

题目描述解析一道很有意思的题目和一份写得很优雅的C++代码。问题关键在于如何高效求解曼哈顿距离借用一位大神的图：因此有公式:曼哈顿距离=\(max(|x_1'-x_2'|,|y_1'-y_2'|)\),其中\(x'=x+y,y'=y-x\).【切比雪夫距离】为方便求解数组中的最大值和最小值，使用multiset数据

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