mobius反演的基本形式为,假设知道函数F(x)=Σf(d) d|x,那么我们可以推出f(x)=Σmiu(d)*F(x/d) d|x,另一基本形式为假设知道函数F(x)=Σf(d) x|d,那么我们可以推出f(x)=Σmiu(d)*F(d/x) x|d,第二种形式可以由容斥定理得出,在此不再赘述. 我们由一个例子来了解mobius反演的作用. 求解ans=Σ(0<i<=n)Σ(0<j<=m)1(gcd(i,j)=1)即n,m范围中互质点对儿数. 我们设 F(x)为gcd(i,j)

计数问题也许可以转化为矩阵乘法形式 比如若该题没有不能在一条边上重复走的条件限制,那么直接将邻接矩阵转化为矩阵乘法即可 故 矩阵乘法计数 对于计数问题,若可以将 \(n\) 个点表示成 \(n \times n\) 的矩阵,并且可以保证中途转移对象不会变化,即可用矩阵乘法计数 至于该题 那么考虑该题,加入了不能重复在一条边上走的限制,那么最简单的思想就是拆点,并且让改点屏蔽掉当前方向,但是如果考虑边,一条无向边可以拆成两条有向边,那拆出来的就比点少很多了,故考虑点边转化 那么只要在起始点加一条超

题目链接 洛谷:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4464 Solution 这题是真的毒....数论大杂烩,窝断断续续写了两天. 众所周知: \[ {\rm lcm}(x,y)=\frac{xy}{\gcd(x,y)} \] 带进去,顺便枚举\(\gcd\)值套\(mobius\)反演公式然后换一下求和符号: \[ \begin{align} ans=&n^y\sum_{d|n}d^{x-y}\sum_{i=1}^{n}i^y[\gcd(i,n)=1

地图的浏览功能包括缩放.移动.量测旋转等. 1.放大与缩小 无论是放大还是缩小,都是通过改变MapControl中当前视图的范围Extent属性来实现的,主要用到包络线(Envelope)类. 包络线是一个矩形区域,它是一个几何形体的最小包络边框,每一个Geometry对象都拥有一个包络线对象.包络线通过它的最大与最小X,Y坐标来定义一个矩形形状,因此包络线对象相对于它的空间参考而言总是直角.IEnvelop接口是Expand方法的用于缩放包络线的范围,进而产生一个新的包络线对象,从而实现放大和

1.设 $f(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_1x+a_0$ 是整系数首一多项式, 满足: $|a_0|$ 是素数且 $$|a_0|>1+\sum_{i=1}^{n-1}|a_i|,$$ 证明: $f(x)$ 是有理数域上的不可约多项式. 注  上述不可约多项式的判别法称为 Osada 定理. 2.(1) 设 $\varphi$ 是 $n$ 维线性空间 $V$ 上的线性变换, $V$ 有一个直和分解: $$V=V_1\oplus V_2\oplus\cdots\op

在本练习中,先介绍了SVM的一些基本知识,再使用SVM(支持向量机 )实现一个垃圾邮件分类器. 在开始之前,先简单介绍一下SVM ①从逻辑回归的 cost function 到SVM 的 cost function 逻辑回归的假设函数如下: hθ(x)取值范围为[0,1],约定hθ(x)>=0.5,也即θT·x  >=0时,y=1:比如hθ(x)=0.6,此时表示有60%的概率相信 y 等于1 显然,要想让y取值为1,hθ(x)越大越好,因为hθ(x)越大,y 取值为1的概率也就越大,也即:更

第7章  C#图形图像编程基础 本章主要介绍使用C#进行图形图像编程基础,其中包括GDI+绘图基础.C#图像处理基础以及简单的图像处理技术. 7.1  GDI+绘图基础 编写图形程序时需要使用GDI(Graphics Device Interface,图形设备接口),从程序设计的角度看,GDI包括两部分:一部分是GDI对象,另一部分是GDI函数.GDI对象定义了GDI函数使用的工具和环境变量,而GDI函数使用GDI对象绘制各种图形,在C#中,进行图形程序编写时用到的是GDI+(Graphice

废话不多说,直接上代码 #include "stdio.h" #include "queue" #include "math.h" using namespace std; /////////////////////////////////////////////////////////////////////////// //一:递归实现 // 使用公式f[n]=f[n-1]+f[n-2],依次递归计算,递归结束条件是f[1]=1,f[2]=1

http://www.cnblogs.com/lucifer1982/archive/2008/06/18/1224319.html 作者:Angel Lucifer 引子 这篇仍然不讲并行/并发. Hash table,国内相当一部分书籍将其直译为哈希表,但博主本人喜欢称其为散列表. 散列表支持任何基于 Key-Value 对的插入,检索,删除操作. 比如在 .NET 1.x 版本下,我们可以这样使用: 10 namespace Lucifer.CSharp.Sample 11 { 12   

题链: http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2154 题解: 莫比乌斯反演. 题意还是很清楚的,就不赘述了. 显然有 $ANS=\sum_{i=1\;j=1}^{n\;m} lcm(i,j)$ 化为较为熟悉的gcd形式: $\quad\quad=\sum_{i=1\;j=1}^{n\;m} \frac{i \times j}{gcd(i,j)}$ 令$g$为gcd的值,$F(n,m)=\sum i\times j,满足1\leq i \

题链: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1695 题解: 容斥. 莫比乌斯反演,入门题. 问题化简:求满足x∈(1~n)和y∈(1~m),且gcd(x,y)=1的(x,y)的对数. 下文默认$n \leq m$ 1.容斥 (先写了一个的裸的容斥.) 令$f(k)为gcd(x,y)=\lambda k的(x,y)的对数$ $ANS=f(0种质数的积)-f(1种质数的积)+f(2种质数的积)-\cdots+(-1)^mf(m种质数的积)$ 代码:

这里用到的还是最小二乘方法,和上一次这篇文章原理差不多. 就是首先构造最小二乘函数,然后对每一个系数计算偏导,构造矩阵乘法形式,最后解方程组. 比如有一个二次曲面:z=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f 首先构造最小二乘函数,然后计算系数偏导(我直接手写了): 解方程组(下图中A矩阵后面求和符号我就没写了啊),然后计算C: 代码如下: clear all; close all; clc; a=;b=;c=-;d=;e=;f=; %系数 n=:; x=repmat(n,,); y=repm

问题描述:使用SVM(支持向量机 )实现一个垃圾邮件分类器. 在开始之前,先简单介绍一下SVM ①从逻辑回归的 cost function 到SVM 的 cost function 逻辑回归的假设函数如下: hθ(x)取值范围为[0,1],约定hθ(x)>=0.5,也即θT·x  >=0时,y=1:比如hθ(x)=0.6,此时表示有60%的概率相信 y 等于1 显然,要想让y取值为1,hθ(x)越大越好,因为hθ(x)越大,y 取值为1的概率也就越大,也即:更好把握相信 y 等于1.而要想hθ

      计算机视觉中,我们经常要匹配两幅图像.匹配的的方式就是通过比较两幅图像中的公共特征,比如边,角,以及图像块(blob)等,来对两幅图像进行匹配.      相对于边,角更适合描述图像特征,比如下面的图像中,大概有6种特征,我们用A.B.C.D.E.F来描述,其中A, B是平的区域,在图像中很难精确定位,C,D是边,比A,B好些,但是图像中的边也很多,定位到某个边也比较困难,相比来说E,F的角更适合描述当前的图像的特征,也更好检测,因为你不论怎么移动图像,这些角的特征都和图像其它部分不

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3045 It’s summer vocation now. After tedious milking, cows are tired and wish to take a holiday. So Farmer Carolina considers having a picnic beside the river. But there is a problem, not all the cows co

信息往往还存在着诸如树结构.图结构等更复杂的结构.这就需要用到递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN),巧合的是递归神经网络的缩写和循环神经网络一样,也是RNN,递归神经网络可以处理树.图这样的递归结构. 递归神经网络 神经网络的输入层单元个数是固定的,因此必须用循环或递归的方式来处理长度可变的输入.循环神经网络实现通过长度不定的输入分割为等长度的小块,然后再依次的输入到网络中,从而实现了神经网络对变长输入的处理.一个典型的例子是,当我们处理一句话的时候,我们

这场BC实在是有趣啊,T2是个没有什么算法但是细节坑的贪心+分类讨论乱搞,T3反而码起来很顺. 然后出现了T2过的人没有T3多的现象(T2:20人,T3:30人),而且T2的AC率是惨烈的不到3% (我T2读入写挂,思路想挂,推倒重码一次,交了7次才过QAQ) 最后狂码T3赶在结束之前调出来过了,3题最后都没有被叉也没有fst,捡了个rk9,人品好啊. 题意 给出26个字母的一个排列,对一个字符串进行一次变换表示将某个字母变成排列中对应的字母. 例如zabcdefg....wxy,1表示经过一次

第7章  C#图形图像编程基础 本章主要介绍使用C#进行图形图像编程基础,其中包括GDI+绘图基础.C#图像处理基础以及简单的图像处理技术. 7.1  GDI+绘图基础 编写图形程序时需要使用GDI(Graphics Device Interface,图形设备接口),从程序设计的角度看,GDI包括两部分:一部分是GDI对象,另一部分是GDI函数.GDI对象定义了GDI函数使用的工具和环境变量,而GDI函数使用GDI对象绘制各种图形,在C#中,进行图形程序编写时用到的是GDI+(Graphice

洛谷P4198 楼房重建 题目描述 小A的楼房外有一大片施工工地,工地上有N栋待建的楼房.每天,这片工地上的房子拆了又建.建了又拆.他经常无聊地看着窗外发呆,数自己能够看到多少栋房子. 为了简化问题,我们考虑这些事件发生在一个二维平面上.小A在平面上(0,0)点的位置,第i栋楼房可以用一条连接(i,0)和(i,Hi)的线段表示,其中Hi为第i栋楼房的高度.如果这栋楼房上任何一个高度大于0的点与(0,0)的连线没有与之前的线段相交,那么这栋楼房就被认为是可见的. 施工队的建造总共进行了M天.初始时

一.简介 TensorFlow时谷歌于2015年11月宣布在Github上开源的第二代分布式机器学习系统,目前仍处于快速开发迭代中,有大量的新功能新特性在陆续研发中: TensorFlow既是一个实现机器学习算法的接口,同时也是执行机器学习算法的框架.它的前端支持Python.C++.Go.Java等多种开发语言,后端使用C++.CUDA等编写,其实现的算法可以在很多不同的系统上进行移植,虽然TensorFlow主要用来执行的是深度学习算法,但其也可以用来实现很多其他算法,诸如线性回归.逻辑回归

@author:黑袍小道 查看随缘,当苦无妨,良人可归.     引言 为什么叫江湖传说,因为实现了第一人是卡马克,就这么简单.(不接受那啥) Quake3:http://www.mralligator.com/q3/#Nodes         必备 点积和叉积     点积 向量乘法的一种形式,它的计算结果是一个标量值:由于这一原因,有时也将点积称为标量积(scalar product).设u=(ux,uy,uz),v=(vx,vy,vz),则点积定义 简言之点积等于两个向量对应分量的乘积之