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Preface久违地组队训练一场，不知道打什么就挑了场最近才上QOJ的23年西安Regional作为“声名远扬”的凹包场，还有\(O(\frac{n^3}{\omega})\)过\(n=5000\)的神秘数据，导致这场的downvote率奇高但上QOJ的时候数据应该是修复了的，凹包好像fix了，bitset大力出奇迹的题我

题目描述给你一个序列x1,x2,…,xn,如果数对<xi,xj>，其中i<j,而xi>xj我们称之为逆序数对。一个序列的逆序数对的数目，称为这个序列的逆序数。比如说序列312,逆序数对为<3,1>和<3,2>，所以这个序列的逆序数为2。现在给你一个数字序列，请求其逆序数。输入每个样例为两行

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此内容是论文总结，重点看思路！！文章概述该文献介绍了一种用于3D点云生成的概率模型。点云是表示3D物体和场景的常用方式，但由于其不规则的采样模式，与图像相比，点云生成更具挑战性。现有方法如GANs、流模型和自回归模型在点云生成方面取得了进展，但它们在训练稳定性、生成顺序假设和

目录研究动机文章贡献基于样本权重的数据分布类间数据分布类内数据分布基于分布的样本权重自适应样本权重跟踪当前的训练状态基于自适应分布的样本权重基于自适应分布的样本权重的AdaboostAdaBoost.AD算法理论分析实验结果数据集和实验设置对比实验消融实验优点和创新点PaperR

第二章多重线性代数Note：本文默认了基本的向量空间和矩阵的相关知识。本文中所有的向量空间默认是有限维的，且定义在一个域\(\mathbb{F}\)上。本文采用Einstein求和约定。§1张量积[Def1.1]对于向量空间\(V_1,\cdots,V_r\)和\(Z\)，若映射\(f:V_1\times\cdots\timesV

在定积分的应用中，经常采用所谓的元素法。为了说明这种方法，先回顾一下曲边梯形的面积问题。设\(f(x)\)在区间\([a,b]\)上连续且\(f(x)\geqslant0\)，求以曲线\(y=f(x)\)为曲边、底为\([a,b]\)的曲边梯形的面积\(A\)。把这个面积\(A\)表示为定积分\[A=\int_a^

SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对w

目录一、定积分的定义1.定义2.定积分的几何意义二、定积分的近似计算1.矩形法2.梯形法3.抛物线法三、定积分的性质一、定积分的定义1.定义定义设函数\(f(x)\)在\([a,b]\)上有界，在\([a,b]\)中任意插入若干个分点\[a=x_0<x_1<x_2<\cdots<x_{n-1}<x_n=

灰色关联度分析法（GreyRelationAnalysis），就是在一个灰色系统中，我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱。为此，需要设立母序列,记为\(x_0\),与子序列,记为\(x_{1,2,……}\)首先，对数据进行处理正向化（省略）标准化：\(\frac{x_{ij}}{\frac{1}{n}\sum_

公式8-4的内容如下：S=−1∣

4.不定积分4.1.定义如果函数F(x)满足F′(x)=f(x)，则称F(x)是f(x)的一个原函数。不定积分∫f(x

形函数构造构造单元1的一般近似函数\(\overline{V(x)}^{(1)}\),由于该单元只有两个节点\(x_1\)和\(x_2\)，我们选择包含两个参数\(\alpha_1\)和\(\alpha_2\)的近似方程\[\overline{V(x)}^{(1)}=\alpha_1+\alpha_2\timesx\]令试函数与\(V(x)\)在节点\(x_1\)和\(x_2\)处相等，可以

引入  上一回解决了SVM在曲线边界的上的使用，使得非线性数据集也能得到正确的分类。然而，对于一个大数据集来说，极有可能大体呈线性分类趋势，但是边界处混杂，若仍采用原来的方式，会得到极其复杂的超平面边界，浪费了算力。  上述要求所有训练样本满足约束的分类方式称为硬分类

CCPC网络赛GProblemG.疯狂星期六Inputfile:standardinputOutputfile:standardoutputTimelimit:1secondMemorylimit:256megabytesyyq和他的朋友们一共n个人（编号为1到n，yyq编号为1）去某饭店吃疯狂星期六。第i个人初始手中有ai元的零

前言    信息安全数学基础中的中国剩余定理（ChineseRemainderTheorem，简称CRT），又称孙子定理，是数论中一个重要的定理，主要用于求解一次同余式组。一、背景与起源    中国剩余定理最早见于我国南北朝时期的数学著作《孙子算经》中的“物不知数”问题。该问题可

TimeandUncertainty1TimeandUncertaintyStatesandObservations•discrete-timemodels:weviewtheworldasaseriesofsnapshotsortimeslices•thetimeinterval∆betweenslices,weassumetobethesameforeveryinterval•Xt:denotesthese

目录一、有界性与最大值最小值定理二、零点定理与介值定理*三、一致连续性一、有界性与最大值最小值定理最大值最小值的概念：对于在区间\(I\)上有定义的函数\(f(x)\)，如果有\(x_0\inI\)使得对于任一\(x\inI\)都有\[f(x)\leqslantf(x_0)\quad(f(x)\geqslantf(

VisionTransformer(ViT)架构传统上采用基于网格的方法进行标记化，而不考虑图像的语义内容。论文提出了一种模块化的超像素非规则标记化策略，该策略将标记化和特征提取解耦，与当前将两者视为不可分割整体的方法形成了对比。通过使用在线内容感知标记化以及尺度和形状不变的位置嵌入

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A.AnEasyGeometryProblem差分之后条件相当于类似\(a_{i-1}+a_i=k+b\)且\(a_{i-r+1}+a_{i+r}=k\)的条件，线段树维护\(a_i\)和\(k-a_{n-i}\)的哈希值，查询直接二分即可。时间复杂度\(O(n+q\log^2n)\)。B.CountingMultisets考虑\(p(S)\)

1.感知机感知机是一个二分类的线性模型，它通过构造一个超平面，将特征空间中的样本分为两类。感知机的核心思想是找到一个超平面，使得不同类别的样本可以通过该超平面分开，适用于线性可分的数据集。优点：实现简单，易于理解和实现。在处理线性可分数据集时具有良好的表现。缺点

这种题有一个常见的根号分治做法：设\(d\)为度数，显然有\(O(1)\)修改单点，\(O(d)\)查询邻域和\(O(d)\)修改邻域，\(O(1)\)查询单点两种暴力。对度数大于\(\sqrtn\)的点使用前者，度数小于等于\(\sqrtn\)的点使用后者，可以做到\(O(m\sqrtn)\)的时间复杂度。这种做法的本

今日推歌：Lamia-BlackY（这下真成今日推歌了，不会打交互怎么办）话说大陆街机音游太少了吧，iidx，sdvx，ongeki基本和没有一样（按理来说ongeki的抽卡模式能赚大钱啊），chunithm和maimai通常就不到3台，也就部分机厅能达到3台，达到5台的机厅我似乎都去过，国服chunithm和maimai更