首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

两个y轴具有相同的x轴

相关·内容

2018 Wannafly summer camp Day3--Knight

Knight 题目描述: 有一张无限大的棋盘,你要将马从(0,0)(0,0)(0,0)移到(n,m)(n,m)(n,m)。 每一步中,如果马在(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y),你可以将它移动到 (x+1,y+2)(x+1,y+2)(x+1,y+2)(x+1,y+2)(x+1,y+2)(x+1,y+2), (x+1,y−2)(x+1,y−2)(x+1,y−2)(x+1,y−2)(x+1,y-2)(x+1,y−2),(x−1,y+2)(x−1,y+2)(x−1,y+2)(x−1,y+2)(x-1,y+2)(x−1,y+2),(x−1,y−2)(x−1,y−2)(x−1,y−2)(x−1,y−2)(x-1,y-2)(x−1,y−2), (x+2,y+1)(x+2,y+1)(x+2,y+1)(x+2,y+1)(x+2,y+1)(x+2,y+1),(x+2,y−1(x+2,y−1)(x+2,y−1(x+2,y−1)(x+2,y-1(x+2,y−1),(x−2,y+1)(x−2,y+1)或(x−2,y−1)(x−2,y−1)(x−2,y+1)(x−2,y+1)或(x−2,y−1)(x−2,y−1)(x-2,y+1)(x−2,y+1)或(x-2,y-1)(x−2,y−1)。 你需要最小化移动步数。 输入: 第一行一个整数tt表示数据组数 (1≤t≤1000)(1≤t≤1000)(1\leq t\leq 1000)。

03

机器学习中的数学(6)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样,给别人描述说这个人长得浓眉大眼,方脸,络腮胡,

07

强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样,给别人描述说这个人长得浓眉大眼,方脸,络腮胡,而且带个黑框的眼镜,这样寥寥的几个

07
领券