其实就是一些平方暴力的多项式运算，以防某些人在数据范围允许平方时拍NTT上去。刚好出题用到了少项式技术就象征地总结一下。普通幂少项式单点求值structpoly:vector<mint>{usingvector::vector;mintoperator()(constmint&x)const{auto&&f=*this;

Epa&Gjk算法的学习 基于EPA&GJK算法，对手部模型碰撞的检测作者：zmcpp 基础知识的学习GJK算法用于计算两个凸多面体之间的碰撞检测，以及最近距离时间复杂度：O(M+N)推荐速读的文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/178583914前置知识1、二维向量的点乘与叉乘——点乘用于

        要将逻辑回归应用于非线性关系，并实现到生产环境中，我们可以通过以下步骤来完成。这里主要使用Python和Scikit-Learn库，因为它们为机器学习任务提供了强大的工具和易于使用的接口。我们将通过添加多项式特征来扩展逻辑回归模型，使其能够处理非线性关系。步骤

引言在机器学习中，偏差（Bias）和方差（Variance）是两个至关重要的概念，它们共同影响了模型的性能。理解偏差与方差的本质，能够帮助我们找到模型的平衡点，提高模型的泛化能力，避免欠拟合和过拟合。本篇文章将深入探讨机器学习中的偏差与方差，并通过代码示例来演示这些概念。1.偏差与方差

#include<bits/stdc++.h>#defineFor(i,x,y)for(inti=(x);i<=(y);i++)#definesz(v)(int)(v.size())usingnamespacestd;intksm(intx,inty,intp){intv=1;x%=p;while(y)v=1ll*v*((y&1)?x:1)%p,x=1l

TowerDefensePack-LowPoly3DArt是一个专为塔防类游戏设计的Unity插件，提供丰富的低多边形3D资源，涵盖了塔防游戏所需的各种元素，如塔楼、敌人、环境道具等。这些资源风格统一，兼具简约和精致，非常适合开发具有卡通风格、低多边形风格的塔防游戏。主要功能：多样化的塔

书上说，射线法和叉乘法感觉都不完整 下面我分享我写的基于AutoCADBREP算法 vared=acApp.Application.DocumentManager.MdiActiveDocument.Editor;varpeo=newPromptEntityOptions("SelectaPolyLine:");peo.SetRejectMessage("OnlyPolyLine");peo.AddAll

板子快速傅里叶变换对于一个多项式$F(x)=\sum\limits_{i=0}^{n}a_ix^i$，若有$n+1$组数列${(x_0,y_0),(x_1,y_1),\cdots,(x_n,y_n)}$。满足$\foralli\in[0,n],y_i=F(x_i)$且$\sum\limits_{i=0}^n\sum\limits_{j=i+1}^n[x_i=x_j]=0

ArcMap批量附色操作，并保存mxd1、对单文件操作1、保存当前ArcMap中打开的shp文件为mxd文件打开label_shp_root中的任意一个shp文件夹保存成mxd文件2、对当前在arcmap中打开的shp文件应用color配色color配色是手动设置好一个shp文件夹的配色方案并保存成mxd文件应用color.

思路容易发现，题目要求我们动态维护这样一个多项式。\[\prod_{i}(1-p_i+p_ix)\]如何维护。由于精度问题，我们很难去进行一个多项式除法将其暴力求出。考虑\(p_i\le0.2\)。可以得知，我们的多项式的数的增减是比较大的。那么在一定数量后，一些可能有值的系数在当前精度下是可以

简要题意可以去看其他题解。前置知识：LGV引理。看到这道题我们先考虑该怎么判定\(f(l,r)\)是否等于\(x\)。看完题面后很难不让人想到LGV引理（不相交路径，起点集\(S\)和终点集\(T\)）。但是LGV引理是用于计数的，放在这里似乎并不好用。但是我们可以注意到，只要没有合法情况，

快速傅里叶变换对于一个多项式$F(x)=\sum\limits_{i=0}^{n}a_ix^i$，若有$n+1$组数列${(x_0,y_0),(x_1,y_1),\cdots,(x_n,y_n)}$。满足$\foralli\in[0,n],y_i=F(x_i)$且$\sum\limits_{i=0}^n\sum\limits_{j=i+1}^n[x_i=x_j]=0$，那么

\(\text{Link}\)题意给定一个\(n\)个点\(m\)条边的DAG，定义\(f(l,r)\)表示最多选取多少条不相交路径\((s_i,t_i)\)满足\(s_i\in[1,k],t_i\in[l,r]\)，其中不能有任意一点同时在两条选出的路径上。对\(\forallx\in[0,k)\)求出有多少\([l,r]\sube(k,n]\)使得\(f(l,r)

\(\text{Link}\)题意给定一个\(n\)个点\(m\)条边的单位网络，保证该网络不存在环。给定一个常数\(k\)，设从\(1\)到\(i\)的最大流为\(f_i\)，对\(\foralli\in[2,n]\)求出\(\min(f_i,k)\)。\(n\le10^5\)，\(m\le2\times10^5\)，\(k\le\min(n-1,50)\)。思路不相交路径，考

CRC,CyclicRedundancyCheck,循环冗余校验1.基本原理CRC的本质是除法，把待检验的数据当作一个很大（很长）的被除数，两边选定一个除数（有的文献叫poly），最后得到的余数就是CRC的校验值。判定方法：将消息和校验和分开。计算消息的校验和（在附加W个零后），并比较两个校验和。把校验

6.AFullyWorkedExample一个完全可行的例子HavingdefinedCRCarithmetic,wecannowframeaCRCcalculationassimplyadivision,becausethat'sallitis!Thissectionfillsinthedetailsandgivesanexample.定义了CRC算法后，我们现在可以将CRC计算简单地

NTT前置知识：FFTNTT，中文“快速数论变换”，是FFT在数论领域上的实现，比FFT更快，应用更广。对于FFT，因为其涉及到复数操作，对于某些需要取模的题不再适用。并且因为需要求正弦与余弦，使用时难以避免精度误差。这时就需要用到NTT来解决问题了。我们知道FFT的实现是在复平面上找

加强版和原题不同之处在于\(p\)不再是一个排列，而是一个普通的值域为\([1,n]\)的数组考虑将\([p_i<p_{i+1}]\)转化为\(1-[p_i\gep_{i+1}]\)，方便计算后面的\(g\)，也就是恰好\(n-k-1\)不上升点的方案数记一段不上升点的连续段为非升段，\(f_i\)表示恰好\(i\)个不上升

参考文档：https://www.cnblogs.com/muyefeiwu/p/11260366.htmlhttps://blog.csdn.net/liangzhaoyang1/article/details/51088475代码：点击查看代码#encoding=utf8importnumpyasnpfromcollectionsimportnamedtuplePoint=namedtuple("Point",["x",

其实早就知道啊,不过apiot3之后还是在皮皮橙大神的指导下认真看了看.放一个$O(n^2)$的实现#include<bits/stdc++.h>usingu32=unsigned;usingi64=longlong;usingu64=unsignedlonglong;usingidt=std::size_t;constexpru32mod=998244353;constexpru32mul(u32

数树题。[ARC155F]DirectableasDesired给定长度为\(N\)的非负整数序列\(D=(D_1,D_2,\dots,D_N)\)，满足\(\sum_{i=1}^ND_i=N-1\)。统计有多少带标号无根树，节点编号\(1\simN\)，满足以下条件：存在一种将\(N-1\)条边分别定向的方案，使得节点\(i\)的出度为\(D_i\)。

做多项式把自己做成若只了。[ABC303Ex]ConstrainedTreeDegree给定一个长度为\(K\)的正整数序列\(S\)，求有多少个不同的树\(T\)使得：\(T\)中有\(N\)个节点。对于\(T\)中的任意一个节点\(i\)的度数\(d_i\)，有\(d_i\inS\)。无根树计数，考虑Prufer序列。问题

这个包提供了一个以幻想为主题的多边形风格游戏，适合TopDown、RPG、冒险、社交和RTS。它允许你创建自己的美丽幻想村庄和角色。EPIC幻想村庄包EPIC幻想村庄包提供了一个以幻想为主题的多边形风格游戏，适用于TopDown、RPG、冒险、社交和RTS游戏。这个包允许你创建自己的美丽而

大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」今天我们来战过拟合和欠拟合，特别是令江湖侠客闻风丧胆的过拟合，简称过儿，Emmm过儿听起来有点怪怪的1.楔子机器学习模型是一种能够从数据中学习规律并进行预测的

大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」今天我们来战过拟合和欠拟合，特别是令江湖侠客闻风丧胆的过拟合，简称过儿，Emmm过儿听起来有点怪怪的1.楔子机器学习模型是一种能够从数据中学习规律并进行预测的算法。