x2 y2的4k 3素因子

  • 2024-11-07

x^2+y^2=N的整数解？

本文系转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a661ecd50101cv41.html 我们先研究这个问题的一部分:哪些素数是两平方数之和?为什么我们先研究素数,有个很重要的原因是:若两个正整数都是两平方数之和,那么它们的乘积也是两平方数之和.道理很简单,设两个正整数分别为 a^2+b^2 和 c^2+d^2 ,那么有 当然我们暂时不用管这么多,我们专心研究素数.在尝试了一些较小的素数后(这里不再像<数论概论>一样把表打出来了...),我们发现,除了偶素数 2 (

点（x3,y3）到经过点（x1,y1）和点（x2,y2）的直线的最短距离

/// <summary> /// 点(x3,y3)到经过点(x1,y1)和点(x2,y2)的直线的最短距离 /// </summary> /// <param name="pt1"></param> /// <param name="pt2"></param> /// <param name="pt3"></param> /// <return

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hdu5794 A Simple Chess 容斥+Lucas 从(1,1)开始出发，每一步从(x1,y1)到达(x2,y2)满足(x2−x1)^2+(y2−y1)^2=5, x2>x1,y2>y1; 其实就是走日字。而且是往(n,m)方向走的日字。还有r个障碍物，障碍物不可以到达。求(1,1)到(n,m)的路径条数。

A Simple Chess Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 2597    Accepted Submission(s): 691 Problem Description There is a n×m board, a chess want to go to the position (n,m) from the pos

买茶叶想到的哪个比较便宜 x1/y1 >x2/y2 x代表多少钱 y代表 多少克 无聊的试炼

茶叶1 128元     200克 茶叶2  330元    160克 当然这个哪个便宜 一眼就知道了,这里不过抛砖引玉 128元    330元 200克    160克 我们把价钱用x表示 多少克用y表示 x>0 y>0 已知 x1           x2 ~       >    ~ y1           y2 推导出x1y2>x2y1 可是为什么呢 假设 x2=x1*k1 y2=y1*k2 第一步 得到 x1       x1*k1 ~    >     ~ y

已知直线上的两点 A(x1, y1), B(x2, y2) 和另外一点 C(x0, y0)，求C点到直线的距离。

数学知识太差,一点点积累,高手勿喷. 1. 先求出AB向量 a = ( x2-x1, y2-y1 ) 2. 求AB向量的单位方向向量 b = √((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)) a1 = ( (x2-x1)/b, (y2-y1)/b ) 3.求出CA的法向向量(或CB的法向向量) c = ( y0-y1, -(x0-x1) ) 4. 距离 = AC法向向量与BC向量的单位方向向量的数量积 距离d = a1 * c = ( (x2-x1)(y0-y1) - (y2-y1)(x0-x

SSE指令集优化学习：双线性插值

对SSE的学习总算迈出了第一步,用2天时间对双线性插值的代码进行了优化,现将实现的过程梳理以下,算是对这段学习的一个总结. 1. 什么是SSE 说到SSE,首先要弄清楚的一个概念是SIMD(单指令多数据流,Single Instruction Multiple Data),是一种数据并行技术,能够在一条指令中同时对多个数据执行运算操作,增加处理器的数据吞吐量.SIMD特别的适用于多媒体应用等数据密集型运算. 1.1 历史 1996年Intel首先推出了支持MMX的Pentium处理器,极大地提高

r-cnn学习（八）：minibatch

这段代码包括由输入图片随机生成相应的RoIs,并生成相应的blobs,由roidb得到相应的 minibatch.其代码如下. # -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshi

Codeforces Round #356 (Div. 2)

A. Bear and Five Cards time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output A little bear Limak plays a game. He has five cards. There is one number written on each card. Each number is a posit

cf Round 594

A.Warrior and Archer(思维) 战士一定会ban掉当前边缘的位置.而战士和射手就会选择剩下的最远的两点.我们让剩下的最远的两点最近就达到了均衡.于是我们枚举战士ban掉的边缘,ban的次数是一定的. # include <cstdio> # include <cstring> # include <cstdlib> # include <iostream> # include <vector> # include <que

j2EE经典面试题

1. hibernate中离线查询去除重复项怎么加条件? dc.setResultTransformer(Criteria.DISTINCT_ROOT_ENTITY); 2. http协议及端口,smtp协议及端口 http:超文本传输协议 端口 80 smtp:简单邮件传输协议 端口25 3. 编写程序,完成文件复制功能 4. Servlet创建过程及生命周期Servlet 在容器中运行时,其实例的创建及销毁等是由容器进行控制. Servlet 的创建有两种方法. 1). 客户端请求对应的 S

faster-rcnn原理讲解

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对弈win32笔记

对弈的win32笔记   一:Windows程序运行原理 一.Windows四大模块程序 1.1控制台程序 没有自己的窗口,dos-显示或者运行程序,入口mian() 1.2窗口程序 有自己的窗口,win32,mfc,qt,入口WinMain 1.3动态库 后缀dll,不可以单独运行,直接注入到可执行程序中 入口函数DllMain,不是必须. 1.4静态库 以lib为后缀的程序,只用来存储代码和数据. 执行程序直接赋值代码,没有入口函数 二.编译链接流程 2.1编辑器 用来写编写代码的软件,可记

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（原）faster rcnn的tensorflow代码的理解

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Ref: http://blog.csdn.net/u013534498/article/details/51399035 如何在Python中实现这五类强大的概率分布 考虑下在mgrid上画二维概率分布. 日后整理. 首先说明一下这里的三个变量分别是k(x轴).b(y轴)以及ErrorArray(z轴). 这次也不让Err=∑{i=1~n}([yi-(k*xi+b)] ^2)了,来个简单的吧,假设f(k,b)=3k^2+2b+1,k轴范围为1~3,b轴范围为4~6: [step1:k扩展](朝

faster rcnn 详解

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How do I learn mathematics for machine learning?

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faster-rcnn 论文讲解

Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Faster CNN基本结构(来自原论文) Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+poolin

国密算法--Openssl 实现国密算法（加密和解密）

上一次讲了产生密钥,这次我们讲一下加密解密的实现. 先说一下加密解密的流程,一下这些内容都是从国密局发布的国密标准文档里面摘录出来的.大家可以去国密局的网站上自己下载. 下列符号适用于本部分. A,B:使用公钥密码系统的两个用户. a,b: Fq中的元素,它们定义Fq上的一条椭圆曲线E. dB:用户B的私钥. E(Fq): Fq上椭圆曲线E 的所有有理点(包括无穷远点O)组成的集合. Fq :包含q个元素的有限域. G:椭圆曲线的一个基点,其阶为素数. 2Hash( ):密码杂凑函数. Hv (

[转]CNN目标检测（一）：Faster RCNN详解

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994

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