1. 定义 设 V 为定义在数域 F 上的向量空间,定义 V 上的线性函数是从 V 到 F 的映射:f:V→F,且满足 ∀x,y∈V,k∈F 有:f(x+y)=f(x)+f(y),f(ka)=kf(a). 现考虑 V 上所有线性函数(f:V→F)的集合 V⋆.对 ∀f,g∈V⋆,x∈V,k∈F,可以在 V⋆ 定义如下的标量乘法和加法(向量加法): 标量乘法:g(kx)=kg(x) 加法:(f+g)(x)=f(x)+g(x)(向量加法,是由定义出来的) 在上述意义下,可以证明 V⋆ 是域 F 上的
题意是,给出n个k维空间下的点,然后q次操作,每次操作要么修改其中一个点的坐标,要么查询下标为[l,r]区间中所有点中两点的最大曼哈顿距离. 思路:参考blog:https://blog.csdn.net/Anxdada/article/details/81980574,里面讲了k维空间中的最大曼哈顿距离求法,然后利用这个方案改一改,用线段树来维护这些值就好了. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long
class Space<T> : IEnumerable<Space<T>> { public T Filler { get { if (!ed) { ed = true; return (filler = Top.create()); } return filler; } } public Space<T> Upper { get; private set; } public Space<T> Top => Upper?.Top ?? t
class Space : IEnumerable<Space> { public object Filler { get { return filler ?? (filler = Top.create()); } } public Space Upper { get; protected set; } public Space Top => Upper?.Top ?? this; private Func<object> create; private object fi
Deep Learning and Shallow Learning 由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头,在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位,上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果,最近在做一个东西的时候模型上遇到一点瓶颈于是终于决定也来了解一下这个魔幻的领域. 据说 Deep Learning 的 break through 大概可以从 Hinton 在 2006 年提出的用于训练 Deep Belief
