MT【329】二次函数系数的最大最小

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MT【329】二次函数系数的最大最小

已知二次函数$f(x)=ax^2+bx+c$有零点,且$a+b+c=1$ 若$t=\min\{a,b,c\}$求$t$的最大值. 分析:由$a,c$的对称性,不妨$c\ge a$即$2a+b\le1$则$t=\min\{a,b\}$.由$b^2\ge4ac$得$(2a+b)^2\ge4a $,由于求$t$的最大值,只需考虑$a,b>0$(不然则$t=\min\{a,b\}\le0$)此时由$(2a+b)^2\ge4a $得$1\ge4t$故$t\le\dfrac{1}{4},$当$a=\dfra…

POJ 1061青蛙的约会。求解(x+mT)%L=(y+nT)%L的最小步数T。

因为是同余,所以就是(x+mT)%L-(y+nT)%L=0.可以写成(x-y+(m-n)T)%L=0.就是这个数是L的倍数啦.那么我可以这样x-y+(m-n)T + Ls = 0.就可以了,s可正可负,就能满足条件. #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; #…

第一章 MIZ701 VIVADO 搭建SOC最小系统HelloWorld

本章内容是MIZ701中的第五章,本来也是要过渡一下FPGA部分的,但是由于MIZ701没有单独提供PL部分的晶振时钟,时钟必须通过PS产生,所以本章内容作为Miz701的第一章内容.本章的目的是搭建一个最小的SOC系统,并且测试串口输出,千兆以太网回路测试.本章先让PS部分搭建最小系统,这样可以从PS部分获取到时钟,然后为后面章节中PL部分提供时钟源. 1.0本章难度系数★★☆☆☆☆☆ 1.1最小系统分析这张图展示了我们需要构建的最小系统.并且下面的嵌入式实验会基于这个最小系统进行添加外…

[C2W3] Improving Deep Neural Networks : Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

第三周:Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks 调试处理(Tuning process) 目前为止,你已经了解到,神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置.现在,对于超参数而言,你要如何找到一套好的设定呢?在本节中,我想和你分享一些指导原则,一些关于如何系统地组织超参调试过程的技巧,希望这些能够让你更有效的聚焦到合适的超参设定中. 关于训练深度神经网络最难的事情之一是你要处理的参数的数量,下面粗…

WPF 让子元素动起来！

在没有接触Blend之前,自己整出了一个MultiTouchHelper,这东西是做什么的呢?就是利用附加属性让元素可以多点触控. 然后某一天发现Blend里面有一个Behavior的东西,我去,原来有现成的一个叫TranslateZoomRoateBehavior! 第一反应,浪费了本码农两天时间! 第二反应,原来本码农的思想已经达到了这种境界(可以写出和大神类似的东西了),相信要不了多久,本码农就可以升职加薪,当上总经理,出任CEO,迎娶白富美,走上人生巅峰,想想还有点小激动呢,嘿嘿~~ 第…

一步一步理解GB、GBDT、xgboost

GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类.回归.排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的.本文尝试一步一步梳理GB.GBDT.xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展和改进了GDBT,xgboost算法更快,准确率也相对高一些. 1. Gradient boosting(GB) 机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function, Gradient…