考虑容斥,通过$Bell(p)$的时间枚举所有等价情况. 对于一种情况,强制了一个等价类里面的数都要相同,其它的可以相同也可以不同. 这方案数显然可以通过多项式乘法求得,乘上容斥系数$(-1)^{p-等价类个数}\ \ \ \ \ \ \ \times(每个等价类大小-1)!之积$. 可以先把那$p$个多项式DFT,然后在点值表示下计算答案,最后再IDFT回来即可. 时间复杂度$O(pn(\log n+Bell(p))$. #include<cstdio> #include<cmath&…

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43…

Self-Supervised Representation Learning 2019-11-11 21:12:14  This blog is copied from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/11/10/self-supervised-learning.html Self-Supervised Representation Learning Nov 10, 2019 by Lilian Weng representation-le…

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

目录 SELECTING SELECTing single columns SELECTing multiple columns select all SELECT DISTINCT Learning to COUNT FILTERING WHERE Simple filtering of text WHERE AND WHERE AND OR BETWEEN WHERE IN NULL and IS NULL LIKE and NOT LIKE Aggregate functions Comb…

文档首页 英文版文档 本作品采用知识共享署名-非商业性使用 3.0 未本地化版本许可协议进行许可. Node.js v0.10.18 手册 & 文档 索引 | 在单一页面中浏览 | JSON格式 目录 关于本文档 稳定度 JSON 输出 概述 全局对象 global process console 类: Buffer require() require.resolve() require.cache require.extensions __filename __dirname module e…

Today when taking a bath I got a good idea that it is an efficient and interesting way to learn a new programming language: (These days I learn Python from the Python manual and feel a little bored....) Learn programming by trying some little or larg…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…