An Ordinary Game(简单推导)】的更多相关文章

An Ordinary Game Time limit : 2sec / Memory limit : 256MB Score : 500 points Problem Statement There is a string s of length 3 or greater. No two neighboring characters in s are equal. Takahashi and Aoki will play a game against each other. The two p…
在opengl中,我们可以用少许的参数来描述一个曲线,其中贝塞尔曲线算是一种很常见的曲线控制方法,我们先来看维基百科里对贝塞尔曲线的说明: 线性贝塞尔曲线 给定点P0.P1,线性贝塞尔曲线只是一条两点之间的直线.这条线由下式给出: 且其等同于线性插值. 二次方贝塞尔曲线 二次方贝塞尔曲线的路径由给定点P0.P1.P2的函数B(t)追踪: . TrueType字体就运用了以贝塞尔样条组成的二次贝塞尔曲线. 一些关于参数曲线的术语,有 即多项式 又称作n阶的伯恩斯坦基底多项式,定义00 = 1. 点…
列表推导是一种从其他列表创建列表的方式,类似于数学中的集合推导,列表推导的工作原理非常简单,类似于for循环.(以下代码均在IDLE实现) 最简单的列表推导: >>>[x*x for x in range(9,0,-1)] [81, 64, 49, 36, 25, 16, 9, 4, 1] 稍微复杂一点,加上判断条件: >>>[x*x for x in range(9,0,-1) if x%2==0] [64, 36, 16, 4] 继续复杂,多个for循环: >…
  机械结构电气构造简述 HIT手有四个手指,每个手指4个关节,其中第一和第二个关节正交,第三和第四个关节机械耦合,故只有3个自由度,另外大拇指多了一个相对手掌运动的自由度,故一只手掌总共有13各个自由度. 第一和第二个轴是通过两个BLDC/无刷直流电机带动两个锥齿轮驱动差动轮系,通过两个电机的正反转实现轴1和轴2的独立转动.具体这里不再说明,上个图就明白了.三四轴通过平面四连杆机构实现耦合.   DLR/HIT手指基关节图纸及手指实物图   使用霍尔传感器检测关节位置和速度,另外还有触觉传感器…
题目:http://codeforces.com/contest/1152/problem/C 题意:给你a,b, 你可以找任意一个k     算出a+k,b+k的最小公倍数,让最小公倍数尽量小,求出这个k 思路: 因为现在两个都是未知数,我们无法确定 我们根据gcd底层实现原理 gcd(a+k,b+k) = gcd(b-a,a+k) a=c*x; b=c*y; b-a=c*(y-x) 所以证明b-a的因子是a的因子也是b的因子 那么我们只要枚举出b-a的因子,然后再套入a+k中求得k,然后枚举…
Logistic Regression 是一种 Generalized Linear Model(GLM),也即广义线性模型. 1. LR 的基本假设 LR 模型假设观测值 y 成立的对数几率(log-odds)能够表示为 K 重输入变量的线性组合: logP(x)1−P(x)=∑j=0Kbjxj 其中 x0=1(特征向量进行增广),待求的模型共 K+1 个参数.等式左边被称为 logit of P(这也是 logistic regression 得名的原因). 等式两边同时取对数: P(x)1…
考虑二维数据降低到一维的例子,如下图所示: 最小化投影方差(maximize projected variance): 1N∑n=1N(uuT1xn−uuT1x¯)=uuT1Suu1,s.t.uuT1uu1=1 则根据拉格朗日乘子法,有: uuT1Suu1+λ(1−uuT1uu1) 对 uu1 求导数,得: Suu1=λuu1 可见投影的最佳方向就是,样本协方差矩阵的特征向量方向:…
pytorch,nn.Linear 下图中的A是权重矩阵,b是偏置. in_features输入样本的张量大小 out_features输出样本的张量大小 bias是偏置 # 测试代码 # batch_size : 输入样例数 # in_features : 输入样例特征数 # out_features : 输出样例特征数 fc = nn.Linear(3, 3) # [in_features, out_features] tensor = torch.randn(4, 3) # [batch_…
题面 题解 (题目中说的四种摆放方式实际上是分别旋转0°,90°,180°,270°后的图形) 题目中关于摆放方式的描述听起来很臭,我们把它转换一下,每个拼版先覆盖"上下左右中"五个格子,然后再在四个相邻格子中减去一个. 那么我们先把每个拼版所在"十字"涂了,然后把有重复涂过的格子当成边,把拼版们通过这些边连起来,成为许多个连通块,不同连通块之间肯定是互不干扰的,可以独立计算贡献. 如下图(我用颜色的中和表示被涂多次,很好理解吧),A.B.C是连通块,注意,D不是连…
本文主要是对红宝书(第八版)第五章中给出的透视投影矩阵和正交投影矩阵做一个简单推导.投影矩阵的目的是:原始点P(x,y,z)对应后投影点P'(x',y',z')满足x',y',z'∈[-1,1]. 一.透视投影                                                                                                                     下图为透视投影的视锥体: 注:上图中忘了标注了,远裁剪平…
一.概率 在引入问题前,我们先复习下数学里面关于概率的基本概念 概率:对一件事发生的可能性衡量 范围:0<=P<=1 计算方法:根据个人置信区间:根据历史数据:根据模拟数据. 条件概率:B发生的条件下,A发生的概率 二.Logistic Regression(逻辑回归) 1.问题引入 处理二值数据时,如果一直8个测试数据集为如下所示,我们利用线性回归方程,建立回归方程曲线,图形显示,并不能很好的模拟回归问题,也就是我们所说的欠回归. 如果继续引入第9个测试点,我们发现欠回归情况更加严重,因此我…
VS2015下测试: decltype: class Foo {}; int &func_int_r(void) { int i = 0; return i; }; int &&func_int_rr(void) { return 0; }; int func_int(void) { return 0; }; const int &func_cint_r(void) { int i = 0; return i; }; const int &&func_cin…
在 caffe mnist tutorial 的实现中,有如下的语句: weight_filter = {type: "xavier"}; 随后的解释中指出,本实现将使用 xavier 算法通过输入和输出神经元的数目自动确定权值矩阵的初始化大小. 通过本文第三部分的推导,使用 xavier 初始化权值矩阵是为了保证输出和输入尽可能地服从相同的概率分布(注,数据预处理中已对将输入去均值). 1. caffe 下的 xavier 实现 caffe 中,网络参数初始化通过从一个 0 均值和特…
主要记录了SVM思想的理解,关键环节的推导过程,主要是作为准备面试的需要. 1.准备知识-点到直线距离 点\(x_0\)到超平面(直线)\(w^Tx+b=0\)的距离,可通过如下公式计算: \[ d = \frac{w^Tx_0+b}{||w||}\] 因为公式分子部分没有带绝对值,因此计算得到的d有正负之分.因为超\(w^Tx+b=0\)将空间分为两部分(以2维为例,直线\(w_1x+w_2y+b=0\),将二维空间划分为上下两部分),其中一部分d大于0,另一部分d小于0. 上面距离公式的简单…
A - The Euler function 来源:HDU 2824 计算[a,b]区间内的整数的欧拉函数值,需要掌握单个欧拉函数和函数表的使用. #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; ; typedef long long ll; int phi[MAX_N]; // ll sum_phi[MAX_N]; 若使用前缀和累加,会爆内存(MLE) void phi_table(int n) { // 计算…
本文介绍了运动控制终的S曲线,通过matlab和C语言实现并进行仿真:本文篇幅较长,请自备茶水: 请帮忙点个赞…
文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这…
文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术] 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法.之前已经在其他博文…
文章目录 多项式的运算 多项式的加减法,数乘 多项式乘法 多项式求逆 多项式求导 多项式积分 多项式取对 多项式取exp 多项式开方 多项式的除法/取模 分治FFT 生成函数 相关题目 多项式的运算 多项式的加减法,数乘 这个大家应该都会吧 不推了. 直接上代码: friend inline poly operator+(const poly&a,const poly&b){ poly ret(max(a.deg(),b.deg())); for(ri i=0;i<=a.deg();…
如你所见.这篇就是要讲下使用transformjs制作星球的过程.你也可以无视文章,直接去看源码和在线演示: 源码 | 在线演示 代码100行多一点,直接看也没有什么压力.下面分几步讲解下. 生成球上点坐标 设球心为 (a,b,c),半径为r, 则球的标准方程为 (x-a)²+(y-b)²+(z-c)²=r² 这里假设球心的(0,0,0),则: 标准方程为 x²+y²+z²=r² 因为可以渲染的时候再把球的本地坐标转为世界坐标进行位移,所以球心(0,0,0)便可以. function rando…
效果: 案例:新仙剑,王者之剑. 在切换场景的时候,就会有这样的全屏扭曲效果. 思路: 1.用GrabPass抓屏到一张纹理中. 2.进行扭曲,绘制到UGUI的Image上. 准备: 去官网下载Unity内置Shader,当前最新版本:builtin_shaders-5.3.1f1 http://unity3d.com/cn/get-unity/download/archive 里面有Image用的默认Shader:Sprites-Default 我们要在这个shader的基础上加上扭曲效果.…
Finally 总算是到了这一天了!假期里算法想不出来,或者被BUG折磨得死去活来的时候,总是YY着什么时候能心情愉快地坐在电脑前写一篇项目总结,今天总算是抽出时间来总结一下这神奇的几个月. 现在回过头来看,上学期退出ACM集训队果然是对的,这次开发学到的东西太多太多,以前在ACM的时候,感觉不会的东西好多啊,真正来自己试着开发个东西,发现不会的东西果然好多.不过要是几个老师知道我上午给新生做完ACM宣讲报告下午就跟教练说退出,他们会是什么心情啊哈哈. 这些是第一次尝试开发,如果ACM是练内功的…
一.Linear Support Vector Machine 接下来的讨论假设数据都是线性可分的. 1.1 SVM的引入:增大对测量误差的容忍度 假设有训练数据和分类曲线如下图所示: 很明显,三个分类器都能够正确分类训练数据,但是哪一个的效果更好呢?直觉告诉我们第三个,为什么呢? 这是因为第三个的那些点离分割超平面的距离较远,这样能够容忍更大的噪声, 鲁棒性更强. 1.2 间隔最大化问题的建模 我们的目标是寻找分割超平面导致间隔最大化.形象的说我们定义分割超平面两边的点与分割超平面的最短距离为…
本文目的 当前spark(1.3版)随机森林实现,没有包括OOB错误评估和变量权重计算.而这两个功能在实际工作中比较常用.OOB错误评估可以代替交叉检验,评估模型整体结果,避免交叉检验带来的计算开销.现在的数据集,变量动辄成百上千,变量权重有助于变量过滤,去掉无用变量,提高计算效率,同时也可以帮助理解业务.所以,本人在原始代码基础上,扩展了这两个功能,下面记录实现过程,作为备忘录(参考代码). 整体思路 Random Forest实现中,大多数内部对象是私有(private[tree])的,所以…
一.简单推导 二.使用 借助上述公式,理论上可以求任意次方根,假设要求a(假设非负)的n次方根,则有xn=a,令f(x)=xn-a,则只需求f(x)=0时x的值即可.由上述简单推导知,当f(x)=0时,xn+1=xn,因此把f(x)=xn-a 代入上述迭代式进行迭代直至xn+1=xn即可. 实际中xn+1=xn可能永远达不到,可以根据给定精度△,当|xn+1-xn|<△成立时即可停止迭代,此时的xn+1即为所求. 下面以算术平方根和立方根举例. (一)算术平方根 设待求算术平方根的数为a,其算术…
一.SVM概述 支持向量机(support vector machine)是一系列的监督学习算法,能用于分类.回归分析.原本的SVM是个二分类算法,通过引入“OVO”或者“OVR”可以扩展到多分类问题.其学习策略是使间隔最大化,也就是常说的基于结构风险最小化寻找最优的分割超平面.SVM学习问题可以表示为凸优化问题,也可以转变为其对偶问题,使用SMO算法求解.线性SVM与LR有很多相似的地方,分类的准确性能也差不多,当数据量比较少时SVM可能会占据优势,但是SVM不方便应用于软分类(probabi…
这篇是系列教程的第三篇,最近工作比较紧,所以这个周六周日就自觉去加了刚回来就打开电脑补上这篇,这个系列的教程我会尽量至少保证一周写一篇的.如果大家看过我的上一篇教程<Esfog_UnityShader教程_UnityShader语法实例浅析>的话,相信已经对UnityShader有了一些了解了,我们从这篇开始就不会再专门纠缠语法了,一般都会在用到的时候特殊说明一下.如果你还对UnityShader的基础语法比较陌生,那么推荐看一下本系列的前两篇文章地址是http://www.cnblogs.c…
首先,必须说明的是,这篇文章是完完全全复制百度文库当中的一篇文章.本人之前对PCA比较好奇,在看到这篇文章之后发现其对PCA的描述非常详细,因此迫不及待要跟大家分享一下,希望同样对PCA比较困惑的朋友能够从这篇文章中得到启发.虽然不知道作者是谁,但是还是非常感谢本文的作者.整篇文章从简单的例子引入这个PCA的算法,当中涉及最主要的知识就是矩阵论,因此如果有看不懂的朋友可以先去对矩阵论进行一些学习,这样对PCA的理解会有很大的帮助. 下面的描述格式方面可能有点出入,因此大家也可以直接通过下面的链接…
题目地址:http://codeforces.com/contest/486 A题.Calculating Function 奇偶性判断,简单推导公式. #include<cstdio> #include<iostream> using namespace std; int main() { long long n; cin>>n; ==) { cout<<(-)*((n-)/+)+n<<endl; } else cout<<((n-…
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中. 一.数学部分 1.1二维空间 支持向量机的典型应用是分类,用于解决这种问题:有一些事物是能够被分类的,可是详细怎么分类的我们又说不清楚,比方说下图中三角的就是C1类,圆圈的就是C2类,这都是已知的,好,又来了一个方块,这个方块是属于C1呢还是属于C2呢,说不清楚.SVM算法就是试着…