第2章Hausdorff测度本章我们介绍\(\mathbb{R}^n\)空间中一个重要的Borel测度：Hausdorff测度2.1Hausdorff测度2.1.1定义和基本性质定义2.1.1.令\(A\subset\mathbb{R}^n,0\leqs<\infty,0<\delta\leq\infty\)记：\[\mathcal{H}_{\delta}^{s}(A)=\inf\left\{\sum_{j=1}^{\in

使用GetWorld()->GetDeltaSeconds()可以让游戏逻辑与帧率无关，因为它能够动态调整每一帧的计算结果，使其与帧时间成比例。具体来说，DeltaSeconds表示当前帧与上一帧之间经过的时间（以秒为单位），使用它可以让游戏逻辑根据每帧的时间变化而调整，从而保证在不同帧率下效果一致。以下是

\(\text{Link}\)题意给定\(n\)个数组\(c_{i,0\dotst_i-1}\)，其中\(t_i\)为\(2\)的幂。有\(q\)次询问，每次询问给出三个参数\(x,T,\Delta\)，接下来会执行\(\Delta\)次\(x\getsc_{x,T\bmodt_x},T\getsT+1\)，求出最终的\(x\)。\(n,\sumt\le10^5\)，\(q\le5\time

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

分层图引入我们发现，在某些最短路问题中，并不只有一种性质的边，或者说允许改变一些边权。为了处理这样的问题，分层图建模思想应运而生。构建对于这样的问题，我们考虑根据边的不同性质分别建图，在图的内部则是一些普通边，在图与图之间连上那些“特殊的性质边”，换句话说，就是将决策

在物联网(IoT)应用中，对设备数据的实时分析和处理是优化运营、预测维护的关键。Thingsboard作为一款功能强大的物联网平台，其规则引擎提供了丰富的节点来处理和分析数据流。其中，CalculateDelta节点是一个重要的工具，用于计算连续消息间特定数值的差值，常用于监测变化率、节能分析

目录一、弧微分二、曲率及其计算三、曲率圆与曲率半径*四、曲率中心的计算公式渐屈线与渐伸线一、弧微分设函数\(f(x)\)在区间\((a,b)\)内具有连续导数。在曲线\(y=f(x)\)上取固定点\(M_0(x_0,y_0)\)作为度两户唱的基点，并规定依\(x\)增大的方向为曲线的正向。对

背景DFP算法是在20世纪60年代初期由Davidon、Fletcher和Powell共同开发的，是拟牛顿法（Quasi-NewtonMethods）的一种重要实现。拟牛顿法的基本思想是利用目标函数在当前点附近的二次近似来构造搜索方向，并通过迭代更新这一近似来逼近真实的解。DFP算法通过不断更新Hessian矩阵的逆

对抗攻击的详细解析：原理、方法与挑战对抗攻击（AdversarialAttack）是现代机器学习模型，尤其是深度学习模型中的一个关键安全问题。其本质在于，通过对输入数据添加精微的扰动，人类难以察觉这些扰动，但它们会导致模型产生完全错误的预测。对抗攻击揭示了深度学习模型对数据中某些脆

Statement给两个串\(A,B\)，其中\(|A|,|B|\le2000\)，计算：\(A\)的最短子串，他不是\(B\)的子串\(A\)的最短子串，他不是\(B\)的子序列\(A\)的最短子序列，他不是\(B\)的子串\(A\)的最短子序列，他不是\(B\)的子序列Solution子序列自动机：\(\delta(u,c)=\min\{i|i>u\land

张量（tensor）这一术语最初是用来描述弹性介质各点应力状态的，后来发展成为力学和物理学的一个有力数学工具，目前力学方面的理论性文献都不同程度地这用了这一工具由坐标原点和三条不共面的标架直线构成的坐标系称为直线坐标系，如果三标架直线上的单位尺度相同，称为笛卡尔坐标系，否则称

目录一、微分的定义二、微分的几何意义三、微分运算1、函数和、差、积、商的微分法则2、复合函数的微分法则四、微分在近似计算中的应用一、微分的定义定义设函数\(y=f(x)\)在某区间内有定义，\(x_0\)及\(x_0+\Deltax\)在这区间内，如果函数的增量\[\Deltay=f(x_0+

目录一、导数的定义函数在一点处的导数与导函数单侧导数二、导数的几何意义三、函数可导性与连续性的关系一、导数的定义函数在一点处的导数与导函数定义设函数\(y=f(x)\)在点\(x_0\)的某个邻域内有定义，当自变量\(x\)在\(x_0\)处取得增量\(\Deltax\)（点\(x_0+

delicious#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintinf=0x3f3f3f3f;multiset<int>delta,full;intst[500100],ed[500100];intsrt=inf;intn,m;voidupdate_srt(intx){ multiset<int>::iteratorit=full.lower_bound(x); intnw=*it

你见过凌晨三点的洛杉矶吗—科比布莱恩特

目录一、函数的连续性增量的概念函数连续的定义左连续与右连续的概念二、函数的间断点三种情形间断点举例一、函数的连续性增量的概念设变量\(u\)从它的一个初值\(u_1\)变到终值\(u_2\)，终值与初值的差\(u_2-u_1\)就叫做变量\(u\)的增量，记作\(\Deltau\)，即\[\De

题目链接1818.绝对差值和思路排序+二分题解链接运用「二分」找最佳替换方案关键点转换为查找最小值delta：对nums1进行排序后，从中二分查找nums2[i]的最接近值（考虑到绝对值，需要检查left&right两个位置）时间复杂度\(O(n\logn)\)空间复杂度\(O(n)\)代

delicious#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintinf=0x3f3f3f3f;multiset<int>delta,full;intst[500100],ed[500100];intsrt=inf;intn,m;voidupdate_srt(intx){ multiset<int>::iteratorit=full.lower_bound(x); intnw=*it

原题链接$\quad$先考虑如何处理\(max(a_p+a_q,b_p+b_q)\)，当\(a_p+a_q\geb_p+b_q\)时，\(a_p-b_p\geb_q-a_q\)。$\quad$那我们记法杖的\(\delta_{p}=a_p-b_p\)，咒语的\(\delta_{q}=b_q-a_q\)，那么\(max(a_p+a_q,b_p+b_q)\)的取值就只和\(\del

IV.网络动态根据协议(A1)，一组连续时间积分器代理的网络状态按照以下线性系统演化：\[\dot{x}(t)=-Lx(t)\qquad(8)\]其中，L被称为由信息流G引发的图拉普拉斯矩阵，其定义为\[l_{ij}=\left\{\begin{array}{ll}\sum_{k=1,k\neqi}^na_{ik},&j=i\\-a_{ij},&j\neqi\end{ar

语句如下：withcur_data_aas(selects.con_id,s.snap_id,ss.instance_numbernode,sql_id,plan_hash_value,nvl(executions_delta,0)execs,trunc((elapsed_time_delta/decode(n

导数学习笔记（1）Frombilibili一数导数1~6求导公式：\[f'(x)=\lim_{\Deltax\rightarrow0}\frac{f(x+\Deltax)-f(x)}{\Deltax}\]手动求导举例：对\(f(x)=x^2\)求导：\[\begin{aligned}f’(x)&=\lim_{\Deltax\rightarrow0}\frac{f(x+\Deltax)-f(x)}{\Deltax}

一、问题   今天拉取代码时，突然报错  二、处理过程1、检查用户信息$id-u1000用户的id是对的那是因为什么呢 2、重启终端发现还是不行 3、重启电脑发现还是不行 三、解决方案最终重新生效环境变量$source~/.bashrc 然后重新执行拉取更新$gitf

分形几何是一个数学分支，主要应用于作图方面。一般来说，分形经过无数次递归迭代后的结果。比如取一条线段，抹去中间的三分之一，会得到长度是原三分之一长的两条线段，中间隔着相同长度的间隙。然后重复这个动作，直到所有的线段都被抹掉，就将会得到被以固定模式出现的间隙隔开的无限多的点

AbstractWepresentDINO(DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxes),astate-of-the-artend-to-endobjectdetector.DINOimprovesoverpreviousDETR-likemodelsinperformanceandefficiencybyusingacontrastivewayfordenoisingtraining,amixedqu