未标记样本在生产活动中，有样本的数目会很少（因为标记很昂贵），从LLM的成功来看，在unlabeleddata上训练模型是很有希望的。这种方法被称为半监督学习。半监督学习又分为纯半监督学习和直推学习纯半监督学习强调从unlabeleddata中学习出一个好的模型直推学习强调从labeled

随机波动率下的衍生品定价（一）文章目录1价格-波动率方程1.1历史波动率—>价格1.2价格—>隐含波动率2高维情形考虑到期日为TTT的欧式期权，记其

练习1如下表的运输问题中总需要量超过总供应量(方框中的数字是单位运费)。假定对销地\(B_1\)、\(B_2\)和\(B_3\)未满足需要量的单位罚款成本是5、3和2，试建立该问题的数学模型，并探讨能否将其转变为产销平衡运输问题。产地\销地B1B2B3供应量A151710A264

SError_Orz[ABC291G]ORSum给定两个长为\(n\)的序列\(A_i\)、\(B_i\)，循环移位\(A_i\)使得$\displaystyle\sum_{i=0}^{N-1}\(A_i|B_i)$最大。\(2\len\le5\times10^5\)\(0\leA_i,B_i\le31\)拆位\(31=(11111)_2\)怎么表述出原题的这个东西呢暴力推下

目录1.问题背景2.车间布局数学模型3.算法过程4.结果展示5.参考文献6.代码获取1.问题背景工厂设施布置的规划一直是工业工程领域不断研究和探索的内容，其中最具代表性之一的是系统布置设计(systemlayoutplanning，SLP)方法。作为一种经典且有效的方法，其为设施布

我们先讨论，对序列\(A=a_{ij}a_{i+1j}...a_{j-1j}a_{jj}\)来说什么是合法情况:不难发现当\(i==j\)时，\(a_{ij}=0\)与\(a_{ij}=1\)情况相同，而\(a_{ij}=2\)的情况不存在，此时\(a_{ij}=2\)就是不合法的情况。再来想象下这样一种情况:\(a_{kj}=0(k<j)\)这里有两个问题:k

题目所求即\[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\frac{ij}{gcd(i,j)}\]这里没有出现\([gcd(x,y)=1]\)，所以我们枚举\(gcd\)的值来硬凑，原式就等于\[\sum_{d=1}^{min(n,m)}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\frac{ij}{gcd(i,j)}[gcd(i,j)=d]\]为了出现\([gcd(i,j)=1]\)，直接将\(i,j\)变成\(d\)的倍

T1Statement任意相邻两个数字之差至少为\(2\)的正整数被称为windy数。给出\(A,B(A\leB\le2\times10^9)\)，求\([A..B]\)中有多少个windy数。Solution我们使用记忆化搜索实现。\(f(i,x,a,b)\)表示还有\(i\)位需要确定，上一位数字为\(x\)，是否达到上限，是否不含前导

文章主要参考了以下博文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/5648197181.简介粒子群算法是一种解决最优化问题的通用方法，其优点是求解速度快，数值相对稳定，算法简单。粒子群算法分为连续型粒子群算法和离散型粒子群算法，分别用于解决连续型问题和离散型问题。粒子群优化算法源自对鸟

题意求：\[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^md(ij)\]其中\(d(n)\)代表\(n\)的约数个数。Sol考虑拆开\(d(ij)\)，平凡的想法是考虑\(i\)和\(j\)分别对\(d(ij)\)提供因子。注意到若\(i\)能提供完因子\(p\)，那么直接从\(i\)里取即可。否则需要在\(j\)里取因子

S(n,m)=∑{i=1,n}i^m扰动法S(n,m+1)=∑i(m+1)S(n+1,m+1)=∑i(m+1）S(n+1,m+1)-S(n,m+1)=(n+1)(m+1)S(n+1,m+1)-S(n,m+1)=1+∑(i+1)(m+1)-i(m+1)(错位相减)(n+1)(m+1)= 1+∑(i+1)(m+1)-i(m+1)（第一个循环为1到n）  =1+∑-i(m+1)+∑C(m+

马尔可夫链的简单讲述文章目录一、概念1.1马尔可夫性质（Markovproperty1.2马尔可夫模型1.3马尔科夫链（MarkovChain二、头疼部分（可以略过2.1条件概率和全概率公式2.2状态转移矩阵三、例子部分（以天气预报为例子3.1例子描述3.2例子转化数学语言3.3状态转移矩

#http://editorconfig.orgroot=true[*]#表示所有文件适用charset=utf-8#设置文件字符集为utf-8indent_style=tab#缩进风格（tab|space）indent_size=4#缩进大小end_of_line=lf#控制换行类型(lf|cr|crlf)trim_trailing_whitespace=true#去除

运输问题（TransportationProblem）是运筹学中的经典问题，通常涉及将资源从供应点转移到需求点，以最小化运输成本或满足需求。这个问题在各种实际场景中都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：供应链管理：在供应链中，最小化运输问题可用于确定最有效的货物运输方式，以满足各个节点之间的

目录概FREEDOMMotivationFrozenItem-ItemgraphDenoisingUser-ItemBipartiteGraphTwoGraphsforLearning代码ZhouX.andShenZ.Ataleoftwographs:Freezinganddenoisinggraphstructuresformultimodalrecommendation.概本文主要是对LATTICE的改进.FREE

做到就会补进来>w<\[d(ij)=\sum_{x|i}\sum_{y|j}[\gcd(x,y)=1]\]其中\(d\)是约数个数，证明如下：考虑\(x,y\)造就的\(xy=d\)的贡献，显然覆盖完全，那么我们现在需要一个\(d\)只能有一种产生贡献的方式。考虑一个质数\(p\)在\(x,y,d\)中的幂次分别为\(x',y',d'\)，在\(

Floyd算法学习笔记前言如有错误，欢迎各位dalao批评指出。前置芝士:1.邻接矩阵（Floyd要用邻接矩阵存图）2.动态规划思想（最好学过，没学过也没有太大影响）1.Floyd所解决问题的类型我们可以发现，如Dijkstra,SPFA,BellmanFord一类的最短路算法都是解决单源点最短路问题，也就是确

目录线性方程组何时有解求线性方程组的唯一解线性方程组何时有解先说结论：克莱姆法则用于n元线性方程组求解.数域K上n个方程的n元线性方程组：\[\begin{cases}a_{11}x_1+a_{12}x_2+...+a_{1n}x_n=b_1,\\a_{21}x_1+a_{22}x_2+...+a_{2n}x_n=b_2,\\...\\a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+..

Pretitle:SeparatingStyleandContentforGeneralizedStyleTransferaccepted:CVPR2018paper:https://arxiv.org/abs/1711.06454code:none关键词:styletransfer,chinesetypefacetransfer,fontgeration阅读理由:回顾经典Idea将图片解耦成内容和风格两种特

多因素方差分析SPSS统计分析：多因素方差分析-数学中国方差分析-F检验根据因变量的数目，分为：一元多因素方差分析；多元多因素方差分析；方差分析AnalysisOfVariance，ANOVA单因素方差分析说明$y_i=\sum_{j=1}^{n}y_{ij}$—第$i$个水平(处理)观测值总和；$\bar{y}{i.}=y

线性规划模型某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4千元与3千元。生产甲机床需用A、B机器加工，加工时间分别为每台2小时和1小时；生产乙机床需用A、B、C三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为A机器10小时、B机器8小时和C机器7

回文子串dp[i][j]：[i,j]范围内为回文子串递推式分三种情况①：ij相等显然是回文②：j-i<1且s[i]==s[j]显然是回文③：j-i>1且dp[i+1][j-1]为true也就是当前两端元素相同看元素内部是否是回文如果是显然是ij范围内是回文初始化必须初始化falset

一、问题描述B3611【模板】传递闭包二、问题简析首先，要弄清楚传递闭包的定义，由题意：一张图的邻接矩阵定义为一个\(n\timesn\)的矩阵\(A=(a_{ij})_{n\timesn}\)，其中\[a_{ij}=\left\{\begin{aligned}1,i\到\j\存在直接连边\\0,i\到\j\没有直接连边\\\end{alig

一.矩阵的概念由\(n×m\)个数排成如下\(n\)行\(m\)列的一个表格\(\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\\vdots&\vdots&&\vdots\\a_{n1}&a_{n2}&\cdot

数论结论总结小结论\(1\simn\)的因数总共有\(O(n\logn)\)个，调和级数证明。\[\varphi(ij)\varphi(\gcd(i,j))=\varphi(i)\varphi(j)\gcd(i,j)\]\[d(ij)=\sum_{x|i}\sum_{y|j}[\gcd(x,y)=1]\\d(ijk)=\sum_{x|i}\sum_{y|j}\sum_{z|k}[\gcd(x