链接:https://pan.baidu.com/s/1kVQc9d9 Problem A: #include <cstdio> #include <algorithm> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; const int maxn = 222; struct Point { long long x, y; Point(long long x = 0, long long y =

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

2293: [POJ Challenge]吉他英雄 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 80  Solved: 59[Submit][Status] Description 1tthinking 特别喜欢玩‘guitar hero’. 现在有 N (2 ≤ N ≤ 50) 首歌在这个游戏中,他们被标为 1 到 N. 游戏会随机把歌曲分组 P. 更详细的说, 对于 P = <P1, P2, ... PN>, 游戏会在第 i 首之后播放第

English | 中文 简介 Symphony([ˈsɪmfəni],n.交响乐)是一个现代化的社区平台,因为它: 实现了面向内容讨论的论坛 包含了面向用户分享.交友.游戏的社交网络 集成了聚合独立博客的能力,共建共享优质资源 并且 100% 开源 欢迎到 Sym 官方讨论区了解更多.另外,如果你需要搭建一个企业内网论坛,请使用 SymX. 动机 Sym 的诞生是有如下几点原因: (正版) 很多系统界面上仍然保持着老式风格,远远没有跟上时代发展的脚步,它们没有创新.好玩的特性,缺少现代化的交互

2017BUAA结对项目小结 一.作业链接 http://www.cnblogs.com/jiel/p/7604111.html 二.评分细则 1.注意事项 按时间完成并提交--正常评分 晚交一周以内--0分 晚交一周以上或不交--倒扣本次作业分数 抄袭--倒扣本次作业分数 勿谓言之不预也 2.博客细则 博客共五十分 项目 分值 是否两人共享 在文章开头给出Github项目地址 1' 是 在开始实现程序之前,在下述PSP表格记录下你估计将在程序的各个模块的开发上耗费的时间 0.5' 否 看教科书

VINS-mono详细解读 极品巧克力 前言 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒. 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识.源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位分享. 本文目标读者:对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师.由于程

# MCMC 浅谈 1. 采样(sampling)是什么 MCMC在采样算法中有着举足轻重的地位,那么什么是采样?采样就是根据某种分布生成样本.举个例子,线性同余发生器就是根据均匀分布生成样本,这就很简单的采样了. 2. 蒙特卡罗算法 假设现在我们有个如下所示的定积分需要进行计算, \[ \theta = \int_{a}^{b}f(x)dx \] 但是\(f(x)\)的原函数却非常难以获得.这时候采用蒙特卡罗算法进行随机模拟可以得到近似解.假设我们的函数图像如下图所示 我们可以在\([a,b]

bzoj1076 你正在玩你最喜欢的电子游戏,并且刚刚进入一个奖励关.在这个奖励关里,系统将依次随机抛出k次宝物,每次你都可以选择吃或者不吃(必须在抛出下一个宝物之前做出选择,且现在决定不吃的宝物以后也不能再吃). 宝物一共有n种,系统每次抛出这n种宝物的概率都相同且相互独立.也就是说,即使前k-1次系统都抛出宝物1(这种情况是有可能出现的,尽管概率非常小),第k次抛出各个宝物的概率依然均为1/n. 获取第i种宝物将得到Pi分,但并不是每种宝物都是可以随意获取的.第i种宝物有一个前提宝物集合Si

Java生鲜电商平台-会员积分系统的设计与架构 说明:互联网平台积分体系主要用于激励和回馈用户在平台的消费行为和活动行为,一个良好的积分体系可以很好的提升用户的粘性及活跃度. 一.互联网平台积分体系设计必要性 互联网平台积分体系是一个独立.完整的系统模块,主要用于激励和回馈用户在平台的消费行为和活动行为,通过积分体系可以激发与引导用户在平台的活跃行为,逐步形成用户对平台的依赖性和习惯性,提升用户对平台的黏度和重复下单率. 积分体系在保持系统独立性的同时,又与平台会员系统.商品系统.订单系统等具有

原题如下: Suppose that P1 is an infinite-height prism whose axis is parallel to the z-axis, and P2 is also an infinite-height prism whose axis is parallel to the y-axis. P1 is defined by the polygon C1 which is the cross section of P1 and the xy-plane, a

找了好久这一篇算是很容易看懂的了  推荐给大家   写的十分清楚   原文作者DF创客社区virtualwiz LZ以前有个小小的理想,就是让手边的MCU自己"思考"起来,写出真正带算法的程序.前段时间做一个比赛项目的过程中,对经典.实用的PID算法有了一点点自己的理解,就写了这些,与大家分享因为LZ想尽办法,试着用最易于理解的语言说清楚原理,不做太多的理论分析.(LZ文学功底不行),所以下面的内容会有不严谨的地方,或者有解释错误的地方.大神们发现了,一定要帮我补充,或者给予批评~~~

用程序来求积分的方法有很多,这篇文章主要是有关牛顿-科特斯公式. 学过插值算法的同学最容易想到的就是用插值函数代替被积分函数来求积分,但实际上在大部分场景下这是行不通的. 插值函数一般是一个不超过n次的多项式,如果用插值函数来求积分的话,就会引进高次多项式求积分的问题.这样会将原来的求积分问题带到另一个求积分问题:如何求n次多项式的积分,而且当次数变高时,会出现龙悲歌现象,误差反而可能会增大,并且高次的插值求积公式有可能会变得不稳定:详细原因不赘述. 牛顿-科特斯公式解决这一问题的办法是将大的插

  Spearal 是一个新的开源的序列化协议,这个协议旨在初步替换JSON 将HTML和移动应用连接到Java的后端. Spearal的主要目的是提供一个序列协议,这个协议即使是在端点间传输的复杂的数据结构中也可以简单工作: 我们很快就能看到JSON的一些局限将会害了开发者, 这些局限是不会发生在一个好的通用的序列化格式中的. 抛 开这个主要目的, Spearal还提供了在标准JSON中没有的高级功能, 如局部对象序列化,内建的对JPA的非初始化关联, 不同型号的协调, 对象特性过滤等. 虽然

OpenCASCADE Gauss Integration eryar@163.com Abstract. Numerical integration is the approximate computation of an integral using numerical techniques. The numerical computation of an integral is sometimes called quadrature. The most straightforward nu

在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他 一文,描述了暗通道去雾这一state-of-the-art algorithms的过程和实现,虽几经优化,对于常用的视频1024*768大小的图片,算法

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

本文主要译自:MCMC:The Metropolis-Hastings Sampler 上一篇文章中,我们讨论了Metropolis 采样算法是如何利用马尔可夫链从一个复杂的,或未归一化的目标概率分布进行采样的.Metropolis 算法首先在马尔可夫链中基于上一个个状态 \(x^{(t-1)}\) 推荐一个新的状态 \(x^*\),这个新状态是根部建议分布 \(q(x^*|x^{(t-1)})\) 进行采样得到的.算法基于目标分布函数在 \(x^*\) 上的取值接受或者拒绝 \(x^*\).

底层通信用了昨天写好的iic,今天结合官方资料成功读出所有指定寄存器的数据附上源码 include.h主要包括了一些stm32 IO控制的宏定义,具体参考正点原子所有例程中都有的sys.h头文件 inc #ifndef __PX4FLOW_H #define __PX4FLOW_H #include "include.h" //器件地址 #define PX4FLOW_ADDR 0x42 //寄存器宏定义,如果是2字节一个数据地址指的低字节位,高字节是低字节地址后一位,组合起来就是完整

前言  这款安卓小游戏是基于SurfaceView的飞行射击类游戏,采用Java来写,没有采用游戏引擎,注释详细,条理比较清晰,适合初学者了解游戏状态转化自动机和一些继承与封装的技巧. 效果展示     游戏概述 这里主要涉及的技术有:①SurfaceView框架 ②角色.武器的封装 ③辅助帧动画 ④追踪打击算法 ⑤多武器实现 ⑥敌我升级策略 ⑦模拟手柄.其中SurfaceView游戏框架我在[[安卓] 8.VIEW和SURFACEVIEW游戏框架]有详细介绍,接下来我还将再次分析下:对于角色.

1.简单例子引入 2.先验概率 3.后验概率 4.最小错误率决策 5.最小风险贝叶斯决策 1. 贝叶斯公式 2简单例子 正常情况下,我们可以快速的将街上的人分成男和女两类.这里街上的人就是我们观测到的样本,将每一个人分成男.女两类就是我们做决策的过程.上面的问题就是一个分类问题. 分类可以看作是一种决策,即我们根据观测对样本做出应归属哪一类的决策. 假定我手里握着一枚硬币,让你猜是多少钱的硬币,这其实就可以看作一个分类决策的问题:你需要从各种可能的硬币中做出一个决策.硬币假设面值有1角.5角.1