乌龟与兔子进行赛跑，跑场是一个矩型跑道，跑道边可以随地进行休息。乌龟每分钟可以前进3米，兔子每分钟前进9米；兔子嫌乌龟跑得慢，觉得肯定能跑赢乌龟，于是，每跑10分钟回头看一下乌龟，若发现自己超过乌龟，就在路边休息，每次休息30分钟，否则继续跑10分钟；而乌龟非常努力，一直跑，不休息。假定乌龟

SigritySystemSISerialLink模式进行Mipi协议仿真分析操作指导-mipi_m_xt_preSigritySystemSISerialLink模式提供了10个协议合规性检查工具模板，用户可以将根据实际应用替换模板中的SPICE文件，然后进行协议仿真分析，同时软件还提供了目标结果的模板MASK以及该协议需要检查

SigritySystemSISerialLink模式进行Pcie3协议仿真分析操作指导-pcie3_server_xt_postSigritySystemSISerialLink模式提供了10个协议合规性检查工具模板，用户可以将根据实际应用替换模板中的SPICE文件，然后进行协议仿真分析，同时软件还提供了目标结果的模板MASK以及该协议

据钱江视频报道，杭州的余女士前不久买了最新款的华为三折叠手机，本来心里美美的，但一个手滑，展开时屏幕已经裂了两条……余女士说自己当时还是加价买来的，到华为授权服务店沟通后，客服称维修要三四千，但余女士坚持要退机。余女士：“我本来诉求，是要退机的，我说我不要这个机器。因为你

数据表包括DCE表、DCN表、DCT表DCE表格存储和值以及相关的日记账调整。DCN表格存储价值维度剩余成员的数据。DCT表格存储日记账调整。当日记账被过账时，数据值流向DCE和/或DCN表格。表的命名格式：APPNAME_[表][场景][年份]例如：APPNAME_DCE_1_2024，APPNAE应用，DCE表，场景1，年份为20

树的遍历顺序及其应用一、DFS序DFS序就是以DFS的方式，记录每一个节点第一次被访问的顺序，这种顺序形成一个形成一个长度为\(n\)的序列。主要被用来维护子树信息。有以下特点：对于任意一个点来说，其子树里所有点的DFS序是连续的，具体来讲，\(x\)的子树的所有结点的DFS序

目录牛客_AB20走迷宫_BFS题目解析C++代码Java代码牛客_AB20走迷宫_BFS走迷宫_牛客题霸_牛客网(nowcoder.com)描述：        给定一个n×m的网格，在网格中每次在不超过边界的情况下可以选择向上、向下、向左、向右移动一格。网格中的一些格子上放置有障碍物，放有

2024华为震撼登场！全球首款三折叠屏手机发布，19999元起，超472万人预约！在科技飞速发展的时代，华为再次以其卓越的创新能力震撼全球。2024年9月11日，华为正式发布全球首款三折叠屏手机，售价19999元起，这一壮举不仅吸引了全球科技爱好者的目光，更在行业内掀起了一场前所未有的

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

IterativeImprovementAlgorithms•Inmanyoptimizationproblems,thepathtoagoalisirrelevant—thegoalstateitselfisthesolution•Statespace=asetofgoalstates—findonethatsatisfiesconstraints(e.g.,notwoclassesatsametime)—

华为三折叠屏手机MateXT非凡大师售价AllInOne2024年9月10日，华为见非凡品牌盛典上，华为首款三折叠屏手机——华为MateXT非凡大师正式发布，展开最大10.2英寸，展开最薄3.6mm；256GB版本售价19999元、512GB版本售价21999元、1TB版本售价23999元，2024年9月20日10：08正式开售。dem

FusionChartsSuiteXTproductgallerypageFusionChartshelpsyoubuildbeautifuldashboardsforyourweb&mobileprojects.Withextensivedocumentation,cross-browsersupport,andaconsistentAPI,itiseasierthanevertoaddinteractiveandrespo

Diffusion论文：DenoisingDiffusionProbabilisticModels参考博客openinnewwindow；参考paddle版本代码：aistudio实践链接openinnewwindow该文章主要对DDPM论文中的公式进行小白推导，并根据ppdiffuser进行DDPM探索。读者能够对论文中的大部分公式如何得来，用在了什么

DIFFUSION系列笔记|DDIM数学、思考与ppdiffuser代码探索论文：DENOISINGDIFFUSIONIMPLICITMODELS参考博客openinnewwindow;参考aistudionotebook链接，其中包含详细的公式与代码探索：linkopeninnewwindow该文章主要对DDIM论文中的公式进行小白推导，同时笔者将使用

  普通的RNN，中间循环的就是一个tanh激活函数 LSTM也具有这种链式结构，但重复模块具有不同的结构。有四个神经网络层，它们以一种非常特殊的方式相互作用，而不是只有一个单独的神经网络层。LSTM(LongShort-TermMemory)也称长短时记忆结构,它是传统RNN的变体,与经典RNN相比

DDPM正向过程定义前向过程被定义为一个从初始数据x0x_0x0​开始的马尔可夫链。而他的目标是要由

生成模型核心原理解释：将观测变量（数据集图片）进行编码为具有某个确定分布（一般为正太分布）的隐变量，然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样，然后将其解码为生成的图片，进而实现生成内容的多样性。DDPMDDPM相比VAE，在将观测变量编码为

目录研究动机文章贡献本文方法染色体编码适应度函数评估进化过程最终解选择级联剪枝框架实验结果数据集和实验设置三目标优化的效果不同集成规模的算法比较算法在不同数据集上的比较优点和创新点PaperReading是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能

 对于diffusion的原始论文的理解参考，https://www.bilibili.com/video/BV18a4y1T75X/?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=1eb6e5015a1f70daa97080d8ee786d5dhttps://www.bilibili.com/video/BV1KC411Y7AF?p=2&vd_source=1eb6e5015a1f70daa97080d8ee786d5d 之前生成网络，G

系统判断函数不多讲，代码含注释voidwhichxitong(){ typedefvoid(__stdcall*NTPROC)(DWORD*,DWORD*,DWORD*); HINSTANCEhinst=LoadLibrary("ntdll.dll"); DWORDdwMajor,dwMinor,dwBuildNumber; NTPROCproc=(NTPROC)GetProcAddress(hinst,"RtlGetNtVersio

由于我比较菜，会把式子写的比较仔细。伟大的alpha1022指出如下事实，即我们无非是要计算\[\begin{aligned}&\quad\;\sum_{i=1}^NA_i\sum_{j=1}^K\binom{i-1-(j-1)(D-1)}{j-1}\binom{N-i-(K-j)(D-1)}{K-j}\\&=\sum_{i=1}^NA_i\sum_{j=1}^K\left([x^{i-1}]\frac{x^{(

有一个简单的\(O(n^3)\)DP，考虑\(f_{x+1,k}=\sum_{j=0}^{x}f_{x,k-j}\)，利用前缀和优化即可。考虑这实际上是\(f_{x+1}(k)=f_x(k)*\frac{1-k^{x+1}}{1-k}\)，于是答案实际上为：\[[x^k]f(x)=\prod_{i=1}^n\frac{1-x^i}{1-x}\]接下来的方法来自