题目大意:题目给定两个数n和m(1<=n<=5000,0<=m<=1e9)要求构造一个数列A,A中元素 大于等于1,小于等于1e9且满足严格递增 满足ai+aj=ak的(i,j,k)恰好有m个 如果有没有这样的A输出-1. 分析:如果ai和aj确定,那么ak唯一.也可以说任意两个可以决定第三个. 首先可以猜想当A为1到n的连续自然数时这样的三元组最大.(容易用数学归纳法证明.利用下面红字得到的结论,一个一个加.em...) 假如前s个数已经确定为1到s的自然数按顺序的排列,当增加第…

题目传送门:E. Kuroni and the Score Distribution 题目大意:给n和m,输出n个数,这些数里必须要有m对a[i]+a[j]==a[k]  ( i < j < k ) 题解:(这里的a[i]不是题目意思中的a[i])分两种情况: 1. m==0 直接输出n个递增的奇数即可: 2. m!=0; 先打个表找出1~q(q<=n)共有多少对满足i+j==k记录在数组a中,然后找到小于等于m的第一个x:如果x>n或者a[n]<m,输出-1. 否则,输出1…

  记录一些没有写在其他随笔中的 Codeforces 杂题, 以 Problemset 题号排序   1326D2 - Prefix-Suffix Palindrome (Hard version) 题意: 给出一个串 s, |s| ≤ 1e6, 要求选出一个前缀和一个后缀(不相交, 可以为空), 使得它们连接后是一个回文串. 求最长的回文串. 思路: 马拉车处理半径数组, 用前缀, 后缀, 半径与相同的前后缀相交的情况更新答案. view code #include <bits/stdc++…

by Umer Zeeshan Ijaz The purpose of this tutorial is to introduce students to the frequently used tools for NGS analysis as well as giving experience in writing one-liners. Copy the required files to your current directory, change directory (cd) to t…

https://www.fdic.gov/regulations/examinations/credit_card/ch8.html Types of Scoring FICO Scores    VantageScore    Other Scores              Application Scoring              Attrition Scoring              Bankruptcy Scoring              Behavior Scor…

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr…

如果要实现Taste算法,必备的条件是: 1) JDK,使用1.6版本.需要说明一下,因为要基于Eclipse构建,所以在设置path的值之前要先定义JAVA_HOME变量. 2) Maven,使用2.0.11版本或以上.在eclipse上安装maven插件—m2eclipse. 3)Apache Mahout,使用0.5版本. Apache Mahout -Taste Documentation中的安装步骤: 4. Demo To build and run the demo, follow …

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho…

%ProbS clear all;%% 数据读入与预处理 data = load('E:\network_papers\u1.base');test = load('E:\network_papers\u1.test'); R = preprocess(data.train);T = preprocess(test.test); [M,N] = size(R);[m,n] = size(T); w = resource_allocate(R,du,di); for u = 1:M    inde…

第一次参加CF的比赛,MSK19.30,四个小时的时差真心累,第一次CODE到这么夜-- 一开始做了A,C两题,后来做B题的时候我体力和精神集中度就很低了,导致一直WA在4-- 今天起床后再刷B,终于过了--坑爹. 来看题目: A. Mashmokh and Lights time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Mash…

统计学中最常见的几种概率分布分别是正态分布(normal distribution),t分布(t distribution),F分布(F distribution)和卡方分布(χ2 distribution,chi-square distribution),其中后三种属于抽样分布. 为什么要研究概率分布呢?因为通过研究概率分布,我们可以找出数据的分布规律,并根据这些规律来解决特定条件下的问题.比如:假设随机变量X服从某个已知的分布,我们就可以利用这个分布对X的取值是否显著异于分布期望值进行检验.…

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa…

Density Function The Generalized Gaussian density has the following form: where  (rho) is the "shape parameter". The density is plotted in the following figure: Matlab code used to generate this figure is available here: ggplot.m. Adding an arbi…

来自:http://www.codesky.net/article/201206/171862.html mahout的taste框架是协同过滤算法的实现.它支持DataModel,如文件.数据库.NoSQL存储等,也支持Hadoop的MapReduce.这里主要分析的基于MR的实现. 基于MR的CF实现主要流程就在 org.apache.mahout.cf.taste.Hadoop.item.RecommenderJob类中(注意mahout有两个 RecommendJob,要看清楚是哪一个包…

一. 何为相关滤波? Correlation Filter 最早应用于信号处理,用来描述两个信号之间的相关性,或者说相似性(有点像早期的概率密度),先来看定义: 对于两个数据 f 和 g,则两个信号的相关性(correlation)为: 其中 f∗ 表示 f 的 复共轭,这是和卷积的区别(相关性 与 卷积 类似,区别就在于里面的共轭). PS:复共轭是指 实部不变,虚部取反 (a + b i)* = a - b i:  共轭矩阵是指 矩阵转置后再对每个元素求共轭,不理解的童鞋请查阅百科. 二.…

7月8号晚上8点和两位巨佬开了一场虚拟cf: [Helvetic Coding Contest 2018 online mirror (teams allowed, unrated)] 我这么蔡,只AC了A2.C1.C2.E1(被巨佬吊打) 我就说一下我写的几道题吧: A2. Death Stars (medium) The stardate is 1983, and Princess Heidi is getting better at detecting the Death Stars. T…

the i-th necklace has a brightness ai, where all the ai are pairwise distinct (i.e. all ai are different), the i-th bracelet has a brightness bi, where all the bi are pairwise distinct (i.e. all bi are different). Kuroni wants to give exactly one nec…

目录 概 主要内容 Langevin dynamics Score Matching Denoising Score Matching Noise Conditional Score Networks Slow mixing of Langevin dynamics 损失函数 Annealed Langevin dynamics 细节 代码 Song Y. and Ermon S. Generative modeling by estimating gradients of the data d…

首先,需要学习Lucene的评分计算公式—— 分值计算方式为查询语句q中每个项t与文档d的匹配分值之和,当然还有权重的因素.其中每一项的意思如下表所示: 表3.5 评分公式中的因子 评分因子 描 述 tf(t in d) 项频率因子——文档(d)中出现项(t)的频率 idf(t) 项在倒排文档中出现的频率:它被用来衡量项的“唯一”性.出现频率较高的term具有较低的idf,出现较少的term具有较高的idf boost(t.field in d) 域和文档的加权,在索引期间设置.你可以用该方法…

凌晨收到同事电话,反馈应用程序访问Oracle数据库时报错,当时现场现象确认: 1. 应用程序访问不了数据库,使用SQL Developer测试发现访问不了数据库.报ORA-12570 TNS:packet reader failure 2. 使用lsnrctl status检查监听,一直没有响应,这个是极少见的情况. 3. 检查数据库状态为OPEN,使用nmon检查系统资源.如下一张截图所示,CPU利用率不高,但是CPU Wait%非常高.这意味着I/O不正常.可能出现了IO等待和争用(IO…

齐夫定律(英语:Zipf's law,IPA英语发音:/ˈzɪf/)是由哈佛大学的语言学家乔治·金斯利·齐夫(George Kingsley Zipf)于1949年发表的实验定律. 它可以表述为: 在自然语言的语料库里,一个单词出现的频率与它在频率表里的排名成反比. 所以,频率最高的单词出现的频率大约是出现频率第二位的单词的2倍, 而出现频率第二位的单词则是出现频率第四位的单词的2倍. 这个定律被作为任何与幂定律概率分布有关的事物的参考. 目录 1 例子 2 遵循该定律的现象 3 参见 4 延伸…

今天下载了CloudSim 4.0的代码,运行其中自带的示例程序,结果有一部分运行错误: 原因是找不到org.apache.commons.math3.distribution.UniformRealDistribution类, 解决办法:需要添加引用commons-math3-3.6.1.jar(下载地址:commons-math3-3.6.1.jar). 步骤:eclipse项目名称右键->Properties->Java Build Path->Labraries->Add…

Introduction In statistics, the Wishart distribution is generalization to multiple dimensions of the chi-squared distribution (卡方分布), or, in the case of non-integer degrees of freedom, of the gamma distribution. It is a family of probability distribu…

一.            设有一数据库,包括四个表:学生表(Student).课程表(Course).成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher).四个表的结构分别如表1-1的表(一)~表(四)所示,数据如表1-2的表(一)~表(四)所示.用SQL语句创建四个表并完成相关题目. 表1-1数据库的表结构 表(一)Student (学生表) 字段名 数据类型 可否为空 含 义 Sno Varchar2(3) 否 学号(主键) Sname Varchar2(8) 否 学生姓名 Ssex Va…

Replication 自动创建来一个 Job:Replication monitoring refresher for distribution,这个Agent执行一个sp: dbo.sp_replmonitorrefreshjob ,在该SP中存在一个Loop,如下 create procedure sys.sp_replmonitorrefreshjob ( -- 0 - run continuously, non 0 - run for specified iterations , --…

Distribution Writer 调用Statement Delivery 存储过程,将Publication的改变同步到Subscriber中.查看Publication Properties->Ariticle Properties->Statement Delivery 属性,Distribution Writer调用Insert,Update 或 Delete 存储过程,实现数据的同步. Distribution Writer不是每一个Command单独提交,而是根据Commit…

在transactional replication中,在publication中执行了一个更新,例如:update table set col=? Where ?,如果table中含有大量的数据行,那么该操作会产生大量数据更新操作.在subscription端,这个更新操作会分解成多条command(默认情况下产生一个Transaction,每个数据行产生一个Command). Distribution Agent包含两个子进程,Reader和Writer. Reader负责从 Distrib…

Replication Job “Distribution clean up: distribution” 默认设置是,每10minutes运行一次,每次删除2000个Command.这对于有1.9亿条Commands的distribution来说,显得力不从心.需要修改 sp [distribution].[dbo].[sp_MSdelete_publisherdb_trans],重新设置每次删除的Commands 数量,我的设置是每次删除20000 command. 设置的过程比较简单,在P…

本人大二学子.近段时间在做数据库复习题的时候遇到一道题,如下. 有关系SC(S_ID,C_ID,AGE,SCORE),查找年龄大于22岁的学生的学号和分数,正确的关系代数表达式是( ) . ⅰ. πS_ID,SCORE (σ age>22 (SC) ) ⅱ. σ age>22 (πS_ID,SCORE (SC) ) ⅲ. πS_ID,SCORE (σage>22 (πS_ID,SCORE,AGE (SC) ) ) 答案是 i和iii,当时我自己做的结果是三个都正确.看了答案后,总是觉得…

iOS 发布提交出现:Your account already has a valid iOS Distribution certificate!问题解决 转载的链接   http://www.jianshu.com/p/918f69a729e2…