1.爆搜挂着机，打表出省一。暴力出奇迹,骗分过样例.数学先打表,ＤＰ看运气.穷举ＴＬＥ,递推ＵＫＥ.模拟ＭＬＥ,贪心还ＣＥ.想要骗到分,就要有方法.图论背模板,数论背公式.动规背方程,高精背代码.如果都没背,干脆输样例.（刚好最近考完CSP，各位这些方法都用到了吗？）2.枯藤老树昏鸦,提交十遍全WA,一遍遍敲

Dept.ofMaterialsScience&EngineeringNUSMLE5217:Take-HomeAssignmentsLecturerSasaniJayawardhanaObjectivesBasedonthechemicalcompositionofmaterialsbuildaclassificationmodeltodistinguishmetalsandnon-metalsModel1),andthenb

本文是LLM系列文章，针对《ImitatingLanguageviaScalableInverseReinforcementLearning》的翻译。通过可扩展的逆向强化学习模仿语言摘要1引言2方法3实验4相关工作5讨论6结论摘要大多数语言模型训练都建立在模仿学习的基础上。它涵盖了预训练、监

D-我不是大富翁题意：做法：一开始是往贪心方面想，但是很明显，贪不了。又因为走的步先后顺序没影响，可以用dp来写。暴力也差不多。值得注意的点是动力序列可以一边读入一边处理，省了点空间。如果dp[5005][5005]这样开的话会MLE，实际上在dp的过程中，用到的只是i和i-1两行，其余都是多余的。

Pretitle:EMO:EarthMoverDistanceOptimizationforAuto-RegressiveLanguageModelingaccepted:arXiv2023paper:https://arxiv.org/abs/2310.04691code:https://github.com/DRSY/EMOref:https://spaces.ac.cn/archives/9797关键词：language-modeling,optimalt

问题在开发过程中，可能需要查看cpp文件生成的汇编代码来确认一些问题。由于单纯的汇编代码看起来并不太容易捋清楚内部逻辑，所以最好能够把源代码的位置列出来。在gdb的早期版本中，这个功能是通过disas命令的/m修饰符(选项)来实现的。如果使用过这个选项就会发现，这个功能显示的结果

1.理解设总体有分布\(f(x;\theta_1,\cdots,\theta_k),X_1,\cdots,X_n\)为自这个总体总抽出的样本，则样本\((X_1,\cdots,X_n)\)的分布（即其概率密度函数或概率函数）为\[f

原理：给定一个概率分布D，假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为fD，以及一个分布参数θ，我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样X1,X2,...,Xn，通过利用fD，我

最近我们被客户要求撰写关于极值理论EVT的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要P

$$\begin{gathered}D=\left{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),\cdots,(x_{N},y_{N})\right}\x_{i}\in\mathbb{R}^{p},y_{i}\in\mathbb{R},i=1,2,\cdots,N\X=\begin{pmat

 什么是最大似然估计(MLE)最大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中