$\quad$看到CTH立马就开始做了好吧，很适合当做入门题。$\quad$首先定义\(f[i]\)表示进行到第\(i\)位时的答案数，\(bit\)数组表示\(01\)序列。那么当\(bit[i]\)为\(1\)时，有\[f[i]=\sum_{j=i+1}^{n+1}f[j]\]$\quad$至于为什么循环到\(n+1\)，循环到第\(j\)位

$\quad$想不出来了，遂打表。$\quad$受到了luobotianle的启发，就依据其建议学上了分块打表。如0与1的熟练$\quad$问\(L\)到\(R\)之间，在二进制表示下（无前导\(0\)），\(0\)的个数比\(1\)的个数多的数的个数。$\quad$那么我们就可以以\(5e5\)为块长来打表。打表程序

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

序言在阅读机器学习的描述时，我们无法避免遇到各种数学符号。通常只要方程中的一个项或一个符号片段即可完全影响我们对整个过程的理解。这可能非常令人沮丧，尤其是适用于来自开发领域的机器学习初学者。如果我们了解数学符号的一些基本领域和一些工作技巧，则可以取得进步。学

$\quad$直接变堂食，考试完不到3分钟我的分数翻倍了（

$\quad$我在题库做题时被一道计数类DP的高精度恶心到了。本着能不打高精就不打的原则，我就用了\(long\\\\double\)来解决这个问题。$\quad$但毕竟是浮点类型的，勾石精度真的很逆天。试了很久决定写\(Python\)(doge)。$\quad$就直接去学\(Python\)了，然后发现还是有丢

1双通道SPI和混合内存模式下支持的常用命令对于配置中Mode设置为Dual且SlaveDevice设置为Mixed的情况，IP核支持表3-1中列出的命令。这些命令在Winbond、Micron和Spansion内存设备上具有相同的命令、地址和数据行为。某些命令，如fastread、dualI/Ofastread和dualoutputf

T1证明\(\negA\rightarrowB,\negA\rightarrow\negB\vdashA\)可用定理：\(\vdash(\negA\rightarrowA)\rightarrowA\)Proof\[\begin{aligned}A_1:\quad&\negA\rightarrowB&\in\Gamma\\A_2:\quad&\negA\rightarrow

朗之万动力学原理简介本文的主要内容是基于以下教程：TutorialonDiffusionModelsforImagingandVisionhttps://arxiv.org/abs/2403.18103此教程写的非常好，非常推荐大家学习。教程的语言风格也很亲切，时不时地蹦出诸如“这是地球人能想出来的公式？”这样的话，为你枯燥的学习

$\quad$实在蒟蒻，不看题解就只能对着电脑发呆，想了一个脚指头都能想出来的\(O(n\timesn!)\)的暴力做法。$\quad$也是看了好多题解才大概明白式子推法。$\quad$先考虑枚举每个可能的视野长度，那么就会有;\begin{aligned}ans&=\sum_{i=1}^{n}{i\timesP(i)}\\&=\sum_{

很久没有见到这么好的题了。原题面用ChatGPT

今天推出的是网络SBM模型。传统的SBM模型处理关于多输入与多输出的dmu相对效率的测量。这些模型的缺点之一是忽略了中间产品或链接活动。在指出将中间产品纳入DEA模型的需求后，作者提出了一个基于松弛的网络DEA模型，称为网络SBM，它可以形式化地处理中间产品。使用该模型，我们可以评估

求满足下列条件数列个数：长度为\(n\)\(\foralli\in[1,n]\quada_i\not=0\)\(a_1=1\)\(\forallk\in[1,n-1]\quad(a_{k+1}-a_k-1)(a_{k+1}+a_k)=0\)显然就是不能有\(0\)最为重要。义

$\quad$最好想的就是枚举每一条边（其实边权下放后就是点），然后将这条边删去，再遍历一遍运输任务，算出新的用时更新答案即可。$\quad$然后你就会发现\(T\)了，那么我们就可以来看看优化手段了。$\quad$首先你要枚举删去的边一定在未删边时用时最长的运输任务所覆盖的边中，如果不

KKT问题引入我们考虑一个最优化问题：\[\begin{aligned}(P)&\minf(x)\\&\text{s.t.}g_i(x)\leq0,\quadi=1,2,\ldots,m\\&h_i(x)=0,\quadi=1,2,\ldots,p\end{aligned}\]假设问题拥有三个不等式约束和一个等式约束，在\(x^\star\)处应该会满足如下图的条

https://www.cnblogs.com/kuangbiaopilihu/p/18184536$\quad$这里不再介绍二分图的基础知识，只是一些例题的解释。$\quad$当然，这道题可以用二分+并查集来解决。但这是二分图专辑，所以介绍一下二分图做法。$\quad$首先如果两个罪犯之间有仇恨，那么当他们不在同一

KKT条件约束优化中非常关键的条件，与算法的设计与收敛性分析息息相关。1.拉格朗日乘子我们以简单的一类问题做为讨论KKT条件的序言。一般来说，任何有\(n\)个元素的变量\(x=(x_{1},\ldots,x_{n})^{T}\)和\(m\)个等式约束的优化问题可以写成\[\min_{x\in\mathbb{R}^{n}}\quadf(x

Hash思想及原理\(\quadHash\)的思想与离散化有些许类似，都是把一个较大的域映射到一个较小的、方便比较的域中，以达到降低时间复杂度的目的。\(\quadHash\)的精髓在于\(Hash\)函数。它并不是一个确定的函数，而是要求各位\(Oier\)自己定义，（怎么定义？想怎么定义就怎么定义）。当处理数

不定积分有如下两个基本性质property1两个函数之和(差)的不定积分，等于这两个函数不定积分的和(差)，即：\[\int[f(x)\pmg(x)]dx=\intf(x)dx\pm\intg(x)dx,\quad\quad\quad(0.0)\]要证明式子(0.0)成立，首先要证明式子(0.0)右侧是左侧被积函数\(f(x)\pmg(x)\)的原函数

PrologueCite拉格朗日中值定理:https://www.cnblogs.com/Preparing/p/18161184泰勒公式：https://www.cnblogs.com/Preparing/p/17066010.htmlContent首先复习1个多项式：\[P_{n}(x)=f(x_{0})+f'(x_{0})(x-x_{0})+\frac{f''(x_{0})}{2!}(x-x_{0})^{2}+...+\fra

本次实验是有关书上第四章设计的Y86-64处理器的，实验分为三个部分，分别是编写几个简单的Y86-64程序、使用一条新指令扩展SEQ模拟器以及优化Y86-64的基准测试程序和处理器设计。实验准备需要简单复习一下Y86-64的指令集架构以及处理器架构呢。指令集架构指令集：指令功

接下来我将持续更新“深度解读《深度探索C++对象模型》”系列，敬请期待，欢迎关注！也可以关注公众号：iShare爱分享，自动获得推文和全部的文章列表。假如有这样的一段代码，代码中定义了一个Object类，类中有一个成员函数print，通过以下的两种调用方式调用：Objectb;Object*p=newObjec

深度学习模型通常堆叠大量结构和功能相同的结构，虽然有效，但会导致参数数量大幅增加，给实际应用带来了挑战。为了缓解这个问题，LORS（低秩残差结构）允许堆叠模块共享大部分参数，每个模块仅需要少量的唯一参数即可匹配甚至超过全量参数的性能。实验结果表明，LORS减少解码器70%的参数后仍

$T1\qquad$排座位https://tg.hszxoj.com/contest/992/problem/4$\quad\\$很难说，开始一眼暴力\(O(n^2)\)（好像不是），再看\(n=1e5\)，废了，更不行了。但想起来归并排序，然而并不是归并排序。也是水过样例了，十分……$T2\qquad$梦中的学校https://tg.hszxoj.com/contest/992/

假设存在一个满足条件的长度为i的不下降序列（显然是一定存在的）那么只需要从中选出i个数即可（不必在意选出具体数的大小，可以把满足条件的序列写下来，选几个数感受一下）。但是$n\choosem$里的\(m\)的是就是\((r-l+1)\)吗?乍一看是这样的，但是这样会出现一个问题，单调不下降子序