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在代码中的img_gray_weighted_fancy变量名中的"fancy"可以有以下几种中文含义，具体取决于上下文：“花哨的”或“复杂的”：在编程和计算的上下文中，"fancy"常常用于描述更复杂或更高级的实现方案。例如，fancy可能指代使用了更复杂的方法来实现某个操作，而不仅仅是简单的实现

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学者们开发了各种复杂性度量来比较时间序列并区分规则(例如，周期)，混沌和随机行为。提出了加权排列熵概念，其是一个定义简单的复杂性度量，可以很容易地计算任何类型的时间序列，无论是规则的，混沌的，嘈杂的，还是基于现实的时间序列。（matlab代码获取：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZmbm5pv）参

指数加权平均的偏差修正\({{v}_{t}}=\beta{{v}_{t-1}}+(1-\beta){{\theta}_{t}}\)在上一个博客中，这个（红色）曲线对应\(\beta\)的值为0.9，这个（绿色）曲线对应的\(\beta\)=0.98，如果执行写在这里的公式，在\(\beta\)等于0.98的时候，得到的并不是绿色曲线，而是紫色曲线，可以注意到紫色曲线

理解指数加权平均数回忆一下这个计算指数加权平均数的关键方程。\({{v}_{t}}=\beta{{v}_{t-1}}+(1-\beta){{\theta}_{t}}\)\(\beta=0.9\)的时候，得到的结果是红线，如果它更接近于1，比如0.98，结果就是绿线，如果\(\beta\)小一点，如果是0.5，结果就是黄线。进一步地分析，来理解如何计

CF1621GWeightedIncreasingSubsequences你有一个长度为\(n\)的序列，定义\(a\)的一个长度为\(k\)的子序列为\(a_{i_1},a_{i_2},\dots,a_{i_k}\)。由此，我们不难发现，\(a\)的一个长度为\(k\)的子序列为上升子序列，当且仅当\(\forallj\in[1,k)\)，\(a_{i_j}<a_{i_{j+1}}\)

目录概符号说明WNLLShiZ.,OsherS.andZhuW.Weightednonlocallaplacianoninterpolationfromsparsedata.2017,J.Sci.Comput.概针对graphlaplacian提出的一个改进,方法很简单,但是切入点不错.符号说明\(P=\{\bm{p}_1,\ldots,\bm{p}_n\}\subset\m

[ABC318D]GeneralWeightedMaxMatching题解题意  给定无向有权完全图，求最大权匹配。思路分析  注意到\(n\le16\)，我考虑状压DP。  设当前点集\(S\)中最大权匹配的答案是\(f_S\)，我们考虑\(S\)中“最后”一个点\(p\)（这里的“最后”一个点是指，在状压表示状态

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CF传送门|LG传送门。优化树状数组+反向处理。Solution发现直接做不好下手。难点主要在求出所有的上升子序列并计算它们分别的贡献。所以需要反向考虑每个单点在什么情况下产生贡献。一个单点会产生多少贡献。一个单点产生贡献的条件很容易得到。一个是在一个上升子序

比较套路的拆贡献题。考虑直接枚举那个\(j\)，求有多少包含\(j\)的上升子序列满足这个子序列最后一个数的后面有大于\(a_j\)的数。首先对于\(j\)前面的选择方案是没有影响的，可以直接拿树状数组DP一遍得到。后面的过程我们可以找到从后往前第一个大于\(a_j\)的数的位置

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1.1感知机perceptron20世纪五六十年代，科学家FrankRosenblatt发明了感知机，其受到了WarrenMcCulloch和WalterPitts早期研究的影响。 what'sweightedsuminperceptron?Inthecontextoftheperceptronalgorithm,theweightedsumreferstothelinearcombina

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摘要作者提出了一种不依赖梯度的类激活图生成方法Score-CAM，其通过前向传播获取每一个激活图的权重。实验证明Score-CAM能在解释决策过程方面实现更好的视觉性能和公平性。

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