汉明码实现原理 汉明码(Hamming Code)是广泛用于内存和磁盘纠错的编码.汉明码不仅可以用来检测转移数据时发生的错误,还可以用来修正错误.(要注意的是,汉明码只能发现和修正一位错误,对于两位或者两位以上的错误无法正确和发现).   汉明码的实现原则是在原来的数据的插入k位数据作为校验位,把原来的N为数据变为m(m = n +k)位编码.其中编码时要满足以下原则: 2^k - 1 >= m 其中(m = n + k) 这就是Hamming不等式,汉明码规定,我们所得到的m位编码的2^k (

K - RoundersTime Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87643#problem/K Description After the shameful loss in the match against Jesus Quintana, The Dude, Donny and Walter decided to turn to poke

https://nanti.jisuanke.com/t/31452 题意 给出一个n (2 ≤ N ≤ 10100 ),找到最接近且小于n的一个数,这个数需要满足每位上的数字构成的集合的每个非空子集组成的数字是个素数或1. 分析 打表发现满足要求的数字很少.实际上因为一个数不能出现两次,而偶数不能存在.这样最后只有20个数符合要求. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; ; ; ] = {,,,

Peer-To-Peer 网络介绍 最近几年,Peer-to-Peer (对等计算,简称P2P) 迅速成为计算机界关注的热门话题之一,财富杂志更将P2P列为影响Internet未来的四项科技之一. “Peer”在英语里有“对等者”和“伙伴”的意义.因此,从字面上,P2P可以理解为对等互联网.国内的媒体一般将P2P翻译成“点对点”或者“端对端”,学术界则统一称为对等计算.P2P可以定义为:网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源(处理能力.存储能力.网络连接能力.打印机等),这些共享资源通过网络

简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f

ALD技术,相机去噪,图像传感器 1. 作为镜片的防反射涂层技术被关注的ALD(atomic layer deposition)的引入趋势. (a)为什么需要一种新的防止反射的涂层技术? ALD被认为是最有前途的防止反射的涂层技术吗? 原子层沉积(ALD)是将物质以单原子膜形式一层一层镀在基底表面的技术.原子层沉积是化学气相沉积(CVD)的一种,是一种新型薄膜沉积技术,具有成膜均匀性极优.成膜密度极好.薄膜纯度高.台阶覆盖性优.可低温沉积等优点,可以广泛应用在微纳电子.纳米材料制造领域,全球多个

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

PMF 若随机变量\(K\)的概率质量函数PMF为 \[ P(K = k) = e^ {-\lambda} \frac {\lambda^k}{k!} \] 则称:\(K \sim Poisson(\lambda)\), 其中: \(\lambda = E(K)\) 用途 \(X\)为一个离散变量, \(P(X = x) = p\). \(n\)个与\(X\)同分布且相互独立的离散随机:\(X_1, X_2, \dots, X_n\), \(x\)出现的次数为\(K\). 当\(n \to \i

Sol 矩阵乘法+快速幂+欧拉定理. 首先观察题目可以发现 \(A_n\) 可以表示成关于 \(K\) 和 \(A_0\) 的几次幂的形式. \(A_0\) 就比较简单了 \(m^n\) 所以第一部分 \(ans1=A_0^{m^n}\) . 看看 \(k\) 找一下规律就可以发现, \(K\) 的次幂形式是 \(m^{n-1}+2m^{n-2}+3m^{n-3}+...+nm^0\) . 这个东西可以构造一个矩阵,来递推出来.矩阵里需要有 \(3\) 个变量 \(ans,b,1\) . 其中

A. A Place For My Head 留坑. B. New Divide 从高位到低位贪心,当这一位是$0$时,要尽量取$1$,维护高维后缀最小值进行判断即可. 时间复杂度$O((n+a)\log a)$. #include<cstdio> const int N=1000010,M=1048576; int n,i,j,a[N],v[M]; inline void up(int&a,int b){a>b?(a=b):0;} inline int query(int p,

BZOJ 洛谷 题意的一点说明: \(k\)次方这个\(k\)是固定的,也就是最初需要多少张亵渎,每次不会改变: 因某个怪物死亡引发的亵渎不会计分. 不难发现当前所需的张数是空格数+1,即\(m+1\). 贡献不妨写成:\(\sum_{i=1}^ni^{m+1}-\sum_{i=1}^mA_i^{m+1}\).注意此时的\(A_i\)是剩下的空格(具体看代码最底下的暴力部分吧). 所以问题在于求\(\sum_{i=1}^ni^{m+1}\).自然数幂和有很多种求法. 这里写插值做法: \(\su

Day-Inf: 去年China-Final一道数据结构题的FB送我进WF. 今年课表意外地满,好几天都是早上8点一直上课上到晚上9点,作业也相对较多.敝队大约每个星期只能训练一个下午,有时候甚至一整个星期都没有机会训练. 除去ICPC Camp,今年大概只组队训练了7场,浙江省赛还因为内存原因少过一道动态凸包.直到WF前,我也就是单人刷完了WF2014.WF2015以及绝大部分WF2016,训练时间实在是不够.队友也已经大四,整个学期都很忙,水平肯定有所下降,在WF前一周稍微写了写题找找状态.

KazaQ wears socks everyday. At the beginning, he has n pairs of socks numbered from 1 to n in his closets. Every morning, he puts on a pair of socks which has the smallest number in the closets. Every evening, he puts this pair of socks in the basket

无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值. 一个简单的例子(https://www.zhihu.com/question/22983179/answer/23470969): 比如我要对某个学校一个年级的上千个学生估计他们的平均水平(真实值,上帝才知道的数字),那么我决定抽样来计算. 我抽出一个10个人的样本,可以计算出一个均值.那么如果我下次重新抽样,抽到的10个人可能就不一样了,那么这个从样本里面计算出来的均值可能就变了,对不对? 因为这个均值是随着我抽样变化的,而我抽出哪10个人

一.等腰三角形 package s1; import java.util.Scanner; public class C31 { public static void main(String[] args) { /** * @author fklin * * * * * * *** * ***** * ******* * ********* */ Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入您要打印的等腰三角形边数(只能

好吧我还是第一次写这种总结类的玩意… 考场心情…hmm…我没睡醒.是的是这样的,反正题都有两三个看错了或者没看懂… 最关键的是!!我!居!然!把!Freopen!写!在!了!程!序!最!后! 然后就和谐愉快欢乐的爆0了. 好的那么来记录一下这次0分考试叭… A. [NOIP2018普及级别模拟]数池塘 第一眼望去…好的老师你放水了…这个很显然… 一定是在学搜索的时候玩的模板级水题… 脑海里盘旋起了明老师的重庆话…“到边边儿~跳出来~每张牌牌挨到来!手中牌,插进来,千万莫忘要收牌~” 好的.深搜认

在这一专辑(最小生成树)中的上一期讲到了prim算法,但是prim算法比较难懂,为了避免看不懂,就先用kruskal算法写题吧,下面将会将三道例题,加一道变形,以及一道大水题,水到不用高级数据结构,建树,画图,最短路径什么的,统统不需要.废话不多说,直接看题: 1.例题精讲 T1: 1348:[例4-9]城市公交网建设问题 时间限制: 1000 ms         内存限制: 65536 KB提交数: 2094     通过数: 650 [题目描述] 有一张城市地图,图中的顶点为城市,无向边代

比赛安排 时间限制: 1 Sec  内存限制: 125 MB提交: 11  解决: 10[提交][状态][讨论版][命题人:外部导入] 题目描述 设有2n(n<=6)个球队进行单循环比赛,计划在2 n – 1天内完成,每个队每天进行一场比赛.设计一个比赛的安排,使在2n – 1天内每个队都与不同的对手比赛. 例如n=2时的比赛安排: 队           1  2                  3  4 比赛       1==2               3==4           

Given an index k, return the kth row of the Pascal's triangle. For example, given k = 3,Return [1,3,3,1]. Note:Could you optimize your algorithm to use only O(k) extra space? 解题思路1(实现巧妙,但时间复杂度高): 空间复杂度O(k),时间复杂度O(k^2) 和Pascal's Triangle类似,每一行数列,从后往前找

传送门:http://codeforces.com/contest/879/problem/C 本题是一个位运算问题——位运算的等价变换. 假设位运算符“&”“|”“^”是左结合的,且优先级相同,则一个表达式:“x@a[1]@a[2]@...@a[n]”,等价于“(...((x@a[1])@a[2])...)@a[n]”.其中,“@”为位运算符“&”“|”“^”. 将表达式“x@a[1]@a[2]@...@a[n]”表示为一个简单的等价形式:“((x&a)|b)^c”,即“x&am

一.无偏估计 所谓总体参数估计量的无偏性指的是,基于不同的样本,使用该估计量可算出多个估计值,但它们的平均值等于被估参数的真值. 在某些场合下,无偏性的要求是有实际意义的.例如,假设在某厂商与某销售商之间存在长期的供货关系,则在对产品出厂质量检验方法的选择上,采用随机抽样的方法来估计次品率就很公平.这是因为从长期来看,这种估计方法是无偏的.比如这一次所估计出来的次品率实际上偏高,厂商吃亏了:但下一次的估计很可能偏低,厂商的损失就可以补回来.由于双方的交往会长期多次发生,这时采用无偏估计,总的来说