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前言：感觉难度真没有紫吧，因为我在模拟赛场切了耶。题目描述：有\(n\)个数，第\(i\)个数为\(a_{i}\)，每次可以选择一个\(i\)满足\(a_{i}=i\)，并将\(a_{i}\)赋值为\(0\)，最后你的得分为剩下的数的和，你希望最后得分越小越好。给出\(n,k\)，你需要求出所有\(a_{i}\in\left[

温馨提示，本题难度略大，本人写不出来正确代码，文章代码并不对，只是提供一些思路，希望大家能谅解！目录题目描述输入描述输出描述解析完整代码描述NCL是一家专门从事计算器改良与升级的实验室，最近该实验室收到了某公司所委托的一个任务：需要在该公司某型号的计算器上加上解一

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3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

AssignmentforPart2inME5701——LinearstabilityanalysisofMathieuequation—Duetime:23:59:59,Nov.15th,2024ThisassignmentwillguideyoutostudythestabilitypropertiesoftheMathieuequation.Pleasereadthroughcarefullytheproblemdescript

 $$\Large\begin{align}W_{xr}&=\begin{cases}\begin{array}{rr}-0.0930,&0.0497,\\0.4670,&-0.5319,\end{array}\end{cases}\\W_{xz}&=\begin{cases}\begin{array}{rr}-0.6656,&0.0699,\\-0.1662,&0.0

原文链接Abstract准确的工作负载预测对于云用户和提供商来说非常有价值，因为它可以有效指导许多实践，例如性能保证、降低成本和能耗优化。然而，由于工作负载的复杂性和动态性，云工作负载预测非常具有挑战性，并且已经提出了各种解决方案来增强预测行为，与现有调查不同，我们首次从一个新

一.多选题（共6题，46.1分）(多选题)以下数据Java字节流操作的基础类是：A.WriterB.OutputStreamC.InputStreamD.Reader我的答案:BC:OutputStream;InputStream;正确答案:BC:OutputStream;InputStream;7.6分(多选题)表驱动编程中，表象查询的方法包括：A.直接访问B.阶梯

本研究解决了领域-类别增量学习问题，这是一个现实但富有挑战性的持续学习场景，其中领域分布和目标类别在不同任务中变化。为应对这些多样化的任务，引入了预训练的视觉-语言模型（VLMs），因为它们具有很强的泛化能力。然而，这也引发了一个新问题：在适应新任务时，预训练VLMs中编码的知识可能会

ME588,DynamicsandVibrationHomework1Distributed:9/25/2024,Due:10/11/20241.Consideraspring-masssystemmountedonaspinningdiskasshowninFig.1.Thediskspinsatconstantangularvelocityω.Moreover,thediskhasadiametricalslot,alo

前言题目链接：洛谷；UVA。题意简述求以下方程解的个数：\[a_1x_1-a_2x_2+a_3x_3-a_4x_4+a_5x_5-a_6x_6=0\]其中\(1\leqx_i\leqm\leq10^2\)，\(x_i\in\mathbb{Z}\)，多测。题目分析把\(a_2,a_4,a_6\)变成其相反数，变成\(\sum\limits_{i=1}^6a

Preface    我非常记得罗翔老师说过一句话，"我们登上并非我们所选择的舞台，演绎并非我们所选择的剧本，但是没有谁的剧本值得羡慕，我们唯一能做的就是尽力演好自己的角色，打好自己手中的牌"。我们所作的每一个选择都可看做是一个优化问题中的一次迭代，在一次一次迭代过程中趋向我们

指代表达理解（REC）旨在在图像中定位由自由形式自然语言描述指定的目标对象。尽管最先进的方法取得了令人印象深刻的性能，但它们对图像进行了密集感知，包含与语言查询无关的多余视觉区域，导致额外的计算开销。这启发论文探讨一个问题：能否消除与语言无关的多余视觉区域，以提高模型的效率？

论文深入探讨了层级注意力与一般注意力机制之间的区别，并指出现有的层级注意力方法是在静态特征图上实现层间交互的。这些静态层级注意力方法限制了层间上下文特征提取的能力。为了恢复注意力机制的动态上下文表示能力，提出了一种动态层级注意力（DLA）架构。DLA包括双路径，其中前向路径

举例：二元高斯分布的密度函数(\(X\),\(Y\)不独立)\(f_{X,Y}\left(x,y\right)=\frac{1}{2\pi\sigma_{x}\sigma_{y}\sqrt{1-\rho^2}}\exp\left(-\frac{1}{2(1-\rho)^2}\left[\frac{(x-\mu_{x})^2}{\sigma_{x}^2}-2\rho\frac{(x-\mu_{x})(t-\mu_{y})}{\sigma_{x}\si

论文提出了第一个端到端的半监督伪装目标检测模型CamoTeacher。为了解决半监督伪装目标检测中伪标签中存在的大量噪声问题，包括局部噪声和全局噪声，引入了一种名为双旋转一致性学习（DRCL）的新方法，包括像素级一致性学习（PCL）和实例级一致性学习（ICL）。DRCL帮助模型缓解噪音问题，有效利用伪

论文提出一种新颖的POA自监督学习范式，通过弹性分支设计允许同时对多种尺寸的模型进行预训练。POA可以直接从预训练teacher生成不同尺寸的模型，并且这些模型可以直接用于下游任务而无需额外的预训练。这个优势显著提高了部署灵活性，并有助于预训练的模型在各种视觉任务中取得SOTA结

函数的证明用极限的定义来证明下面的极限。 要用极限的定义证明 ，我们可以使用极限的定义： 设f(x)在包含a的开区间中对所有x≠a有定义，设L为实数。然后 如果，任意一个，存在一个 ，以至于如果对于所有x在f的定义域内,然后 用定义我们得到：,  同时 要用极限的定义证明

基于像素级分类器的单图像超分辨率方法（PCSR）是一种针对大图像高效超分辨率的新方法，在像素级别分配计算资源，处理不同的恢复难度，并通过更精细的粒度减少冗余计算。它还在推断过程中提供可调节性，平衡性能和计算成本而无需重新训练。此外，还提供了使用K均值聚类进行自动像素分配以及后

Zdun(\cite[Example1.2,page69-71]{Zdun1979-Book})provedthatthereexistsamap\(h\)with\[h(b)=a\]suchthatthelocallinearmap\[\begin{equation}f(x)=\begin{cases}sx,~~~&x\in[0,a),\\h(x),~~~&x\in[a,b),\\1+M(x-1),

2.ThemodelsystemThemodelisafour-particlesystem,showninfigures1and2.Itconsistsofanaxleoflength\(L\).Abouttheendpointstwoperpendicularrodscanrotate.Thesehaveparticlesattachedattheendpoints,oneheavyofmass\(M\)

我试图让这个示例应用程序输出格式化的数学方程。闪亮的聊天教程此处建议自定义响应显示，但我无法获得建议@chat.transform_assistant_response修改格式。我按原样使用下面的代码：@chat.transform_assistant_responsedef_(content:str)->ui.HTM

计算\(m\)叉树的最小高度层数结点数第一层\(1\)第二层\(m^1\)第三层\(m^2\)\(\vdots\)\(\vdots\)第\(h\)层\(m^{h-1}\)故要求得最小高度每层都应为满结点的\(m\)叉树。设结点数为\(n\)，则\(n\le1+m^1+m^2+\cdots+m^{h-1}\)。利用数列前\(n\)项和公