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学习C++从娃娃抓起！记录下AtCoder（日本算法竞技网站）备赛学习过程中的题目，记录每一个瞬间。附上汇总贴：AtCoder备赛刷题|汇总【ProblemStatement】Howmanyintegersxx

根据以下列表，从序号、函数名、用途、示例，用表格显示每个函数的信息['betavariate','choice','choices','expovariate','gammavariate','gauss','getrandbits','getstate','lognormvariate','nor

目录概要整体架构流程        1、FLASH相关操作    2、加密程序    3、解密程序小结概要    每个芯片都有唯一的UID，根据用户手册的存储器架构可以快速找到UID的存放地址，以PY32F403为例，UID存放在0x1FFFF5800        在用

本来是想开始unidbg的，发现直接上手有点懵，因为它是基于unidbg的，unicorn是一个低级别的通用仿真工具，而unidbg是基于它开发的高级工具，专注于AndroidNative层的分析。所以我们还是从unicorn开始吧。Unicorn是一个轻量级、多平台的CPU仿真框架，用于模拟多种架构（如x86、

同步（Synchronization）涉及到在多线程或多进程环境中协调多个执行线程的执行顺序，以确保数据的一致性和完整性。同步的目的是防止多个线程同时访问同一资源（如内存、文件、数据库等）时发生的冲突和数据不一致问题。实现方法：互斥锁（Mutex）：一种同步机制，用于保护共享资源不被多个线

数学1数论1.1模方程中国剩余定理：解决多个单元模方程组，形如\(x\equiva_i\bmodm_i\)，且\(m_i\)两两互质。令\(M\)为所有\(m_i\)的乘积，记\(w_i=M/m_i\)，使用exgcd得到满足\(w_ip_i+m_iq_i=1\)的\(p_i,q_i\)。令\(e_i=w_ip_i\)，则方程组最后的解\(x_0=e_1a_1+e_2

参数估计是统计学中的核心问题，旨在根据样本数据推断总体参数的未知值。通过参数估计，研究者可以从有限样本中获取总体信息，为科学决策提供依据。统计学的基本目标是利用有限的样本推断整个总体的性质，而参数估计作为统计推断的重要组成部分，在理论与实践中均占有重要地位。参数估计为

整除分块和狄利克雷卷积没啥说的。规定莫比乌斯函数\(\mu(i)\)满足\(i\)被表示为\(x\)个单个质因子的积时返回值为\((-1)^x\)。其余时为\(0\)，\(\mu(1)=1\)。有重要性质\[\sum_{d|n}\mu(d)=[n=1]\]证明：不妨设\[n=\prod^mp_i^{a_i},n'=\prod^mp_i\]则应满足\[\sum_

目录假设检验的概念单个总体正态分布的假设检验正态总体均值\(\mu\)的假设检验正态总体方差\(\sigma^2\)的假设检验两个总体正态分布的假设检验（略）例题假设检验的概念【定义】\(H_0\)称为原假设，\(H_1\)称为对立假设，它们的内容相互对立。使原假设\(H_0\)得以接受的检验统

random.normalvariate函数random.normalvariate是Python内置random模块中的一个函数，用于从正态分布（高斯分布）中生成随机样本。与SciPy提供的norm.rvs类似，它是一种高效的采样方法，适合简单的正态分布模拟。1.函数定义random.normalvariate(mu,sigma)参数说明

问题转化为C（n,4)-num发现num=sum(-mu[i])*C(cnt[i],4)这时候就可以预处理mu以及C来求解，cnt[i]可以刷表法递推（填表：由谁来，刷表：到谁去）#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintN=1e4+10;#definelowbit(x)(x&(-x))#defineendl'\n'#defin

建模案例-药物中毒的施救方案书籍：MATLAB数学建模方法与应用。仅作为学习使用，大家理性学习本内容涉及高等数学计算，建议大家再学一遍，感触颇深文章目录建模案例-药物中毒的施救方案一、问题描述二、问题分析三、模型假设与符号约定四、模型建立五、模型求解六、结果与

目录点估计矩估计法最大似然估计法区间估计单个正态总体参数的区间估计均值\(\mu\)的区间估计方差\(\sigma^2\)的区间估计两个正态总体参数的区间估计（略）补充：单侧置信区间点估计矩估计法【定义】设\(X\)是随机变量，若\(E(X^k)(k=1,2,...)\)存在，则称其为\(X\)的\(k\)

目录中心极限定理抽样分布卡方分布t分布F分布正态总体的【样本均值】与【样本方差】的分布中心极限定理【中心极限定理】设随机变量\(X_k(k=1,2,...,n)\)相互独立且服从同一分布，数学期望\(E(X_k)=\mu\)，方差\(D(X_k)=\sigma^2\)，当\(n\)充分大时，有\(\frac{\bar{X}-\mu}{

1积性函数和狄利克雷卷积1.1积性函数1.1.1定义积性函数在以前的学习中遇到过很多，例如莫比乌斯函数\(\mu(n)\)，欧拉函数\(\varphi(n)\)等等。那么我们对积性函数定义如下：称定义域在正整数上的函数叫做数论函数（也叫算数函数）。对于一个数论函数\(f(n)\)，如果\(f(xy)=f(x)

又来到我们最喜欢的数论环节了。题面纳特兰地区由\(n\)座城市组成，每座城市的吸引力值为\(a_i\)。从城市\(i\)到城市\(j\)之间存在一条有向边，当且仅当\(i<j\)和\(\gcd(a_i,a_j)\neq1\)，其中\(\gcd(x,y)\)表示整数\(x\)和\(y\)的最大公约数(GCD)。从城市

分析准备集成so文件为了方便分析和调试，我选择了主动集成生成sign的so文件到自己写的apk中，然后主动调用。可能是gradle版本的问题，搜索到的文章大都无效，踩坑十分多。其实配置很简单，在src/main/目录下建立jniLibs/armeabi-v7a/目录，把so文件放在里面。然后配置好build.gradle

基础数据结构---------队列将持续更新基础数据结构和算法用得到的零基础语法：类，数组，函数，初始化列表，构造函数，析构函数，标准输入输出流，指针，if-else语句，for循环，动态内存管理（堆区）#include<iostream>usingnamespacestd;#include<stdexcept>template<typenamet>classqueue{

点击查看代码importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmdata=np.loadtxt('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9章数据的描述性统计方法/ti9_5.txt')x1=np.vstack([np.ones((4,4)),np.ones((4,4))*2,np.ones((4,4))*

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